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摘要：随着经济的发展，人们对电力的需求也越来越多。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;反窃电检查;应用
引言
伴随着我国社会经济的高速发展和人民生活水平的不断提高，再加上城市现代化建设的不断推进，人们对电力的依赖需求越来越重。然而，一些别有用心的单位或个人为了能够减少电费开销，千方百计地开展私自窃电行为，严重扰乱正常的供用电秩序。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。
1反窃电管理现状
在我国窃电现象普遍存在，窃电量难以统计，窃电行为也难以认定，电能其实是一种商品，它是通过电能计量装置来实现计算商品价值的，发电量和总的销售量之间，如果产生了差异，那就叫作线损，线损包括两种:一种是技术线损，另一种是不明线损，不明线损无法统计，这里面就包含了窃电的事实，管理者对这种现象容易麻痹大意。一些供电企业对窃电工作不够重视，电能表和互感器的连接不规范，封钳管理不到位，有时还封印不全，更有甚者会出现错误接线的情况，这就给一些用电用户提供了可乘之机。由于人员基数很大，一线的反窃电人员工作量特别大，搜集窃电证据难度也很大，科学技术不断发展，窃电的手段也越来越隐蔽，有许多用户使用高科技技术窃电，如果一线工作人员理论知识和实际经验欠缺，就无法识别具有一定技术含量的窃电行为。造成窃电行为屡禁不止的原因还有发现窃电行为之后，对窃电人员打击力度不够。由于电量是无形的，窃电又比较隐蔽，使所窃电量的计算，无法具体出数字，到底应该补交多少电费，给不出具体数字，所以对窃电用户的处罚相对较轻，达不到震慑的目的。
2应用电力营销大数据开展反窃电检查的必要性分析
2.1符合电力营销体系建设要求
在电力营销体系的大环境下，需要做到各个业务环节的集约化，反窃电检查也不例外，应用营销大数据推动反窃电检查工作，有利于电力营销体系发展提升。通过大数据形势下的反窃电检查，逐步取代传统窃电检查工作，以满足电力企业的市场发展需求，建立起以客户为导向的营销模式。
2.2促进反窃电检查工作方式的转变
电力企业工作方式在大数据背景下向集约化发展，节约了大量的人力支出，电力工作者不必再随时随地的开展检查工作，也无须于用户有过多的接触引发矛盾，只需定期或不定期的进行线下走访，检查设备的运行情况，了解用户使用情况及诉求。大数据形势下，反窃电检查工作效率及质量得到极大提升，电力工作者也有更多的时间投入到提升用户体验工作中，为用户提供及时高效的用电支持，维护电力系统稳定性。电力公司业务由以电能为交易“货物”转变为提供给用户更好的服务和用电体验。
2.3电力抄表核算智能化解决了传统抄表业务的弊端
传统反窃电检查存在以下几点弊端：（1）需要大量的人力支出，增加电力公司运营成本；（2）检查工作过易出现疏漏且难以发现用户偷电行为；（3）反窃电检查，存在人员干预行为，难以控制和问责；（4）抄表人员的安全难以保障。
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3大数据背景下的反窃电检查措施分析
3.1根据大数据作为电量分类的基础
在供电企业中，实际的运营管理要想提高反窃电检查的效率，必须要根据营销大数据作为实际的参考，根据线路特点和电量消耗的特点等作为基础，对其电量进行合理的分类。在这项工作开展中，管理人员需要对电线路的特点进行掌握，虽然是在相同电路中使用电量，但是每个位置的干扰因素都存在着不同，因此电流负载的情况也是不同，如果出现这种情况，管理人员可以根据用户系统的使用数据和实际的使用量做出对比，假如存在着比较大的数据差距，那么便存在着很大的窃电嫌疑，之后在对其进行具体的分析对比，可以准确的找到窃电违法的人员。通过采取这样的方式可以排出一些其他原因导致出现的用电量过大问题，因此必须要遵守着实际的情况，对其用电负载层次进行合理划分，有效的去改善客观因素。在此之外居民生活用电量便是作为居民的负载电量，企业的用电量便是商业负载电量，城市在建设中，一些其他的用电量称之为其他负载电量，这种方式进行划分，可以帮助企业对电流负载量进行细化，提高企业自身的供电安全。
3.2科学分析用户的用电量数据
在供电企业反窃电检查的实际工作中，常常需要对用电数据进行阶段性统计分析工作。管理人员需要将供电企业搜集的数据信息进行整理分析，找到供电企业生产经营中各环节存在的问题，并制定相应的解决措施。管理人员在对用电负载量进行分析时，应该利用相应的公式:X=(X－Xmin)/(Xmax－Xmin)数据信息进行整理，这个公式中，X不仅代表阶段性用电数值，还代表用电负载量的归一值，负载数值的最小量用Xmin代替，负载数值的最大量用Xmax代替，得出最后的结果就是一段时间内用电负载量的变化率，降低数据信息变化的影响，为供电企业的后期工作提供便利，从而得到科学、准确的用户平均用电量。管理人员需要计算每个用户的平均用电值及标准差，然后再由负载正态变化量为基础计算出所有差值的概率，使供电企业有足够的参考信息;管理人员还需要收集用户使用电量的评价函数并进行科学判断，当发现用电变化量较大的用户，管理人员首先需要查看用户近期用电量，运用各种分析方式核实用户实际用电情况。由于电量自身有一定的损耗值，一定时间内存在用电差异在合理范围内，若出现不正产较多的现象，管理人员应该及时上报，确认该用户是否以不正当的手段窃取电力，评价值越高的用户嫌疑越大，可以对住户基本情况、电表计量值、其他条件进行分析研究并排除，做好相关证据的搜集工作，在适当的时间要求相关部门上门突击检查，若存在窃取电力的违法行为，应及时根据相关规定严肃处理，决不留情。所以，电力营销大数据应用在供电企业反窃电管理中是非常必要的，可以帮助管理人员提高用电数据分析的精准度，准确锁定窃电违法人员，在一定程度上增加了管理人员的工作效率。
结语
总之，反窃电属于目前电力管控工作中较为重要组成部分，而在电力营销大数据的背景下，该方面检查工作的综合效率得到有效提升，但依旧存在有不足之处，还需要在后续管理工作中持续改善。
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论文作者:陈顺军1,龙彪2,王晓燕3,王晓玲4,叶丽雅5
论文发表刊物:《电力设备》2019年第17期
论文发表时间:2019/12/17
标签：窃电论文; 电力论文; 数据论文; 工作论文; 管理人员论文; 电量论文; 用户论文; 《电力设备》2019年第17期论文;