摘要：电力营销大数据时代推动了我国科学技术的智能化发展，但现阶段窃电技术逐渐科学化，传统的窃电检查手段已经不能及时发现窃电现象，再加上违法人员的思维警觉性提高，增加了供电企业的管理难度，所以必须要加强电力营销大数据的相关应用，提高供电企业的检查效率。
关键词：电力营销大数据；反窃电检查；应用
1引言
在如今这个大数据时代下，虽然许多供电企业将大数据技术等信息自动化技术应用到日常管理中，但是其在营销管理上还存在很多问题，离全面自动化还有很大的工作未完成，其中包含反窃电工作。由 于用电检查的技术和手段相对滞后，无法在短时间内准确发现窃电行为。因此，为了提高供电企业反窃电工作的效率和治疗，本文将对电 力营销大数据在反窃电检查中的应用进行研究。
2目前供电企业反窃电检查中的问题分析
2.1数据来源问题
数据来源问题为反窃电检查中主要存在的问题，主要表现为：电力营销大数据主要来源于各级电网下设的总表、分表、用电户入户表， 以及相关电力企业营销活动中，用电户参与购电或相关活动记录数据。从该类数据的形成来源分析，与传统意义上的大数据概念存在较大的差异。其数据的准确性高，但过于局限，且数据的采集及形成非实时性， 最终造成反窃电检查结果的参考性较低，不利于反窃电检查作业中电力营销大数据的可持续应用。比如 A 用电户 2017 年 1 ～ 5 月平均用
电（100±30）度，2017 年 6 ～ 9 月电表统计平均用电量为 20 度、30 度、
10 度，10 月份用电 50 度。根据系统预警以及数据分析，该用电户疑似存在窃电行为，巡检人员进行实地检查，发现该用户并未进行窃电， 造成用电数据下降的原因为电表装置故障，引起数据记录异常。因此 综合分析、拓展数据来源，定期检修基础用电设施，为电力企业防窃 电管理中的主要方向。
2.2技术漏洞
电力作为虚拟商品，与常规实质商品不同，实质商品可以通过统计、监控进行有效数据管理，但虚拟商品的无形导致其管理难度较难， 只能由用电量的统计使用记录代表，再加上常规的基础监测设备已经不能将窃电数量准确体现出来，这就为窃电违法人员创造了条件。他 们为了减少电表上的使用量数值，开始利用各种技术进行窃电，损害 了供电企业的利益，当用户使用电量与供电企业提供的电量差异值过大时，供电企业会将线路老化或过度使用导致其损坏为首要差异值过大原因，但供电企业无法判断线路损坏的电量值，导致窃电违法人员 的猖獗。
3电力营销大数据在反窃电检查中的应用
3.1做好电力营销大数据的前期准备工作
首先建设大数据信息平台，平台对数据执行收集、整理、分析、存储等操作，这些操作都需要优质的硬件支撑，包括收集、分析所用 到的计算机及服务器，信息存储所需的本地存储介质和连接的云端存储服务等等，做好平台基础硬件的采购及架设，为大数据反窃电检查 打好硬件基础。其次是要招募、培养、储备好大数据领域人才，初期 做好人才招募工作，确保满足大数据分析及应用要求；工作期间做好 人才培训工作，执行动态技术、理念更新，同时做好考核；当今时代 缺乏人才，大数据领域更是如此，因此要做好人才储备工作，提升员 工的企业忠诚度，才能在当前环境下做到长远发展。最后要做好信息 安全管理工作，大数据时代下，信息的数量成爆炸式增长，信息的价 值也在不断提升，大数据的共享性要求企业在实现信息共享的情况下， 保障用户信息安全。因此要建立起防护系统、方案以及应急对策，全 方位避免因信息泄露造成的损失。
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3.2应用营销大数据促进反窃电检查水平提升
3.2.1根据大数据作为电量分类的基础
在供电企业中，其实际的管理要想提高反窃电的检查效率，必须要根据电力营销的大数据作为相关的参考数据，通过分析线路的特点和电量消耗的特征，从而对电量作出相应的分类。对于这项工作来说， 开展的时候管理人员必须要掌握用电线路的实际特点，虽然是用户在相同的线路中使用电量，但是每个位置的干扰因素是存在不同的，因 此其电流的负载情况也是并不相同，在这种情况出现的时候，管理人
员是可以根据用户的用电数据和目前的用电数据进行对比，如果出现 较大的差值，那么用户是存在着较大的窃电嫌疑，之后再进行具体的 分析，可以准确的找到窃电的人员。通过采取这种方法可以排除以内 其他原因出现的用电量大问题，根据实际的情况合理的对用电负载层 次进行划分，对其客观因素进行改善。此外居民的生活用电主要是作 为居民的负载电量，然而企业的用电量便是商业的负载用电量，这种 科学的划分能够帮助企业对电流负载量作出细化，提高企业的供电安 全。在此之外企业也是需要实时的去关注用户的用电情况，对于一些 用电量相对较大的用户，可以建立起“专线”，提高其基础供电的供 给率，然而对于居民供电量较为平均的用户，也是可以增加“专线”， 但是需要注意专线的供给标准是需要根据平均用电量的百分之三十五 到百分之二百为基础，也是可以为用电量相对比较小的用户建立起“专 线”。
3.2.2科学的划分用户用电量的数据
在供电企业中，反窃电的工作需要对用电数据做出相应的统计以 及分析，因此管理人员要将供电企业所搜集到的数据和信息进行整理 分析，找到其生产经营中的问题，采取相应措施进行控制。此外管理 人员需要对每个用户的平均用电值以及标准差进行计算，之后根据负 载正态变化量作为基础，对其中的差值概率进行计算出来，让供电企 业有着足够的信息进行参考，同时管理人员需要对用户使用电量的浮 动参数进行分析判断，如果发现用电量变化比较大的用户，可以先查 看用户近期的用电量，采取分析的方式对用户的实际用电情况进行核 实。因为电量自身是存在一定的损耗值，因此在一定时间之内的用电 存在差异，如果差异量不大那么为正常的情况，如果差异量比较大， 管理人员要及时上报，确定该用户是否存在不正当的方式窃电，如果 评价值越高，那么用户的嫌疑便越大，因此可以对用户的基本情况和 电表计量值等进行逐一排查，同时做好相关证据的搜集，在适当的情 况下进行突击检查，如果存在窃电的情况必须要严肃处理。因此电力 营销大数据的应用，在供电企业进行反窃电管理中具有重要意义，能 够帮助管理人员提高用电数据分析过程中的准确度，准确的判断出违 法人员
4案例分析
某供电企业对某小区的 60 户居民进行供电服务，60 户居民分布标记为A1-A60。在进行营销大数据分析前，需根据各用户的实际用电量进行分类，其中高负荷用户8 户，中负荷用户42 户，低负荷用户7 户，
零电量用户 3 户。对所有数据处理的流程为：数据的整体和输入→数据的均值计算→对数据进行分类→对数据归一化处理→评价函数值的计算→输出最终的结果。通过评价函数值，对所有用户进行评价，评价值越高，其窃电嫌疑越大。该供电企业将所有存在较大嫌疑的用户单独列出，为了提高准确性，其进一步分析了嫌疑用户的月度用电指标，包括是否为非常住用户、电表是否出现问题和其它客观因素。最后， 锁定了 A5，A20 和 A23 等三家用户，并且及时安排相关工作人员到现场进行检查，以便收集更多的证据，提升管理效率。
5结束语
综上，供电企业想要减少窃电情况，仅仅靠反窃电方法和基础设 施是不够的，应该针对窃电对象不断研究分析，制定出有效的反窃电 手段，提高供电企业的反窃电综合水平，合理利用电力营销大数据， 解决供电企业现阶段的反窃电现状，为电力企业的健康发展奠定基础。
参考文献
[1]银见华 . 电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究 [J]. 通讯世界,2018,08:152-153.
[2]刘桢 . 基于电力营销大数据的售电渠道综合评价与优化策略研究[D]. 北京交通大学,2019.
[3]魏艳平 . 基于大数据平台的电力营销分析决策系统的研究与设计[D]. 西华大学,2017.
论文作者:王菁菁
论文发表刊物:《建设者》2019年20期
论文发表时间:2020/1/3
标签：数据论文; 窃电论文; 用户论文; 用电量论文; 电量论文; 供电企业论文; 电力论文; 《建设者》2019年20期论文;