摘要：随着我国社会经济的快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，人们对电力的依赖与日俱增。然而，一些别有用心的单位或个人为了能够减少电费开销，想方设法地进行窃电，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等信息自动化技术应用到日常用电管理中，排查用户是否有窃电、违约用电等行为，但是其应用尚不完善，还存在着较多问题，离实现全面自动化还有很长的路要走。基于此，本文对反窃电检查中电力营销大数据的应用进行分析。
关键词：反窃电检查；电力营销；大数据；应用
目前，电力用户的窃电行为仍然存在，窃电使供电企业蒙受巨大的经济损失，导致国有资产的大量流失，同时还关系到整个社会的电力安全和供电可靠性。面对如此严峻的现状，供电企业研制并开发出了一系列排查反窃电的设备和技术手段，并将这些设备投放到了我国的各个地区，实践证明这些技术和手段取得了一定的成效，有效地抑制了窃电行为。保护了供电企业利益的同时，保证了电力供应的稳定性和安全性，保证社会公平公正。
1窃电行为产生的原因
部分单位和个人进行窃电最主要的原因是受到利益的诱惑和驱使，想要使用电能又不付费，无偿侵占电力工人的劳动成果。电能本身就属于我国的国家资源和固定的资产，窃电行为必然会给我国人民和国家的利益带来严重的损失。对于那些窃电的公司来说更是铤而走险，触犯法律规范。一般来说有窃电行为的公司都缺乏法律道德意识，在一些窃电行为发生比较严重的地区，地方领导甚至对供电企业查处窃电行为进行干预。此外，部分供电企业监管力度不够，各营销环节间的监督制约存在较大漏洞，对于窃电现象缺乏足够的重视。
2当前窃电行为特点
2.1窃电主体复杂化
以往，窃电主体以居民、个体商户为主，个人贪小便宜进行窃电用于生活、经营所需。这种窃电行为范围小、危害性小。而当下，多元化的窃电主体大大增加了窃电的危害程度，不仅有个人，甚至还有较大规模的企业。这种庞大的窃电队伍直接导致窃电电量和窃电金额的直线上升，对供电企业的正常供电造成极大的影响，供电企业也会遭受巨大的经济损失。
2.2窃电技术隐蔽性更高
随着电力知识的普及，有些人员会根据电能表计量原理，进行移相窃电，例如低压三线电能表，还有有线远方控制以及无线遥控窃电等。这种高科技的窃电行为很难被察觉，给反窃电工作的调查取证带来了很大的困难。
窃电行为有利可途，形成一条黑色产业链，由过去的单兵作战发展到有组织的专业团伙作案，出现了买卖窃电技术或帮助他人实施窃电行为收取报酬的职业窃电团伙。
2.3窃电电量日益增加
当前，伴随着窃电现象的频发、窃电主体多元化、窃电手段隐蔽化，窃电行为所涉及的窃电电量不断增加，相应地，窃电金额也达到了惊人的地步。这种行为直接危害到了供电企业的经济利益以及全社会的经济利益。
3用电检查反窃电工作的重要性
3.1打击窃电行为的重要手段
反窃电是用电检查人员一项长期性、常态化的工作。通过对用户的日常巡视检查，有针对性地开展专项反窃电行动，打击窃电行为，规范供用电秩序。对窃电者进行相关法律、法规的宣传教育，对所窃电量和违约电费进行追补处理，最大限度挽回企业的经济损失，维护企业利益。
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3.2保证用电管理工作的成效
一些用户因为对于供用电的相关知识所知甚少，更不了解窃电是违法的行为，所以并没有深刻地认识到窃电行为的错误，而目前的反窃电工作正好可以起到“补课”的作用，用电检查人员在平时的工作中，对用户不了解的内容进行答疑解惑，对用户用电的规范性、安全性进行进一步的引导，通过潜移默化，让用户树立起“窃电违法”的观念，从源头上杜绝窃电行为，保证企业和用户双方的利益。
4反窃电检查中电力营销大数据的应用
4.1对营销大数据进行电量数据分类
对于供电企业而言，充分利用营销大数据是准确、快速提高反窃电排查工作效率和工作质量的方法。供电企业以系统电量统计数据作为基础依据，根据不同用电属性进行归类，分析不同类别用户用电行为的共性和个性，最后根据相应的数据模式或者算法发现数据中的异常之处，从而判断用户是否存在窃电行为。
在对营销大数据进行分类的过程中，首先，用电检查人员必须明确供电企业向用户供电的线路特征，因为用户一旦受到不同因素的干扰，即便是同一线路，其电流负荷都会发生变化。因此，供电企业的工作人员在每次检查时，必须对用户的用电信息等实时数据进行详细的记录，认真分析失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。一旦发现数据异常时，应立即分时段继续进行跟踪监测，保护窃电现场，收集现场窃电证据，揪出窃电行为，依法惩处窃电人员。通过这种排查方式，能够有效地提高供电企业在反窃电检查工作中的效率和工作质量。
除此之外，供电企业还可以根据不同用电场所的用电特征对电量数据做出分析，从而根据具体用电情况进行分层分类，例如工业用电、商业用电、居民用电等等。其中，工业用电一般为两班制或三班制，负荷使用比较平均，大多数企业在低谷时段负荷会上升；商业用电集中在早上9点到晚上9点这一时段；居民用电一般在早上8点前，晚上5点后会出现高峰。经过详细的层级划分后，有助于供电企业更加了解各个电流负荷，为反窃电检查工作奠定良好的基础。
4.2通过数据处理进行异常分析
供电企业以自身所掌握的所有数据为基础，通过对用电量的数据进行分析和统计处理，从而发现数据中存在的问题。在进行用电量数据的分析和统计前，需对所有数据进行归一化处理，以便提高后期分析统计工作的效率，提升最终数据的准确度。数据归一化方法包含min-max标准化法和Z-score标准化法，对于用电量数据，通常采取前者，其具体公式为X=（x-min）/（max-min）。在此公式中，X表示归一化后的数值，x表示为某一时间段的实际数值，min表示数据中的最小负荷数值，max表示数据中的最大负荷数值。
在数据处理的过程中，需要拟合出数据的变化率，以此来降低数据变化带来的影响，从而能够计算出所有用户的平均用电量。除此之外，还需要计算概率，其具体方法为：利用计算出的所有用户的平均用电量和标准差，再通过正态分布表达出正负荷的变化规律，计算出平均用电量和标准差中所有的概率，最后利用所得到的评价函数对用户用电量的变化情况进行判断，帮助企业获取用电量变化情况较大的用户。之后，供电企业可以采取横向或者纵向分析方式对窃电可能性大的用户进行逐一分析，必要时可以让相关部门进行现场检查，以便收集窃电证据。
结束语：
随着人们对用电需求的不断增大，电费也成了生活中一项较大的开支，所以有些用户铤而走险进行窃电，其实他们不知道这种行为已经触犯了国家的法律，会得到相应的处罚。未来，随着供电企业智能化、信息化程度的不断提高，各种判断窃电的技术和手段也更加成熟，将促进我国供电企业反窃电工作更上一个台阶。
参考文献：
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[3]电力营销反窃电技术分析及相关应用[J].朱挺秀，陈锦.通讯世界.2017（23）
论文作者:陈楚楚,俞佳涛
论文发表刊物:《电力设备》2018年第32期
论文发表时间:2019/5/17
标签：窃电论文; 数据论文; 供电企业论文; 用户论文; 用电量论文; 电力论文; 电量论文; 《电力设备》2018年第32期论文;