电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究

赵雄

摘要：随着互联网技术和人工智能技术的飞速发展，电力营销大数据在电力企业反窃电检测中的应用引起了广泛关注。分析如何合理有效地应用电力营销大数据，提高反窃电检查质量，已成为电力企业发展中的重大研究课题。本文简要分析了电力营销大数据在反窃电检查中的应用，以期为电力企业发展中相关反窃电检查的发展提供参考。

关键词：电力营销;大数据;反窃电检查;应用

1反窃电检查中电力营销大数据的应用意义分析

1.1满足电力营销体系建设的要求

基于电力营销体系的大环境，集约化是电力企业各个业务发展的必然趋势，需要充分利用电力营销大数据，使电力企业反窃电检查工作的集约化水平得以提升，从而满足电力营销体系建设的要求。在进行反窃电检查工作的时候，借助营销大数据能够对传统的反窃电检查工作进行改变，促进企业市场竞争力的提升，形成以用户为导向的电力营销新模式。

1.2解决传统抄表业务存在的弊端

根据以往电力企业反窃电检查工作情况来看，普遍存在以下几个方面的工作问题：①抄表工作人员的人身安全无法得到保障。②反窃电检查工作受到人为干预，难以保证反窃电检查的工作质量，且难以进行有效的追责。③反窃电检查工作存在一些疏漏，使得用户的窃电行为无法及时被发现。④反窃电检查工作的投入成本较高，使得电力企业的经济效益受到一定影响。而电力抄表核算智能化能够有效解决这些问题，使反窃电检查工作的效率及质量得以提升，且人力成本及物力成本也得以降低。

2电力营销大数据在反窃电检查中应用的问题

2.1流程的规范性问题

目前，应用营销大数据开展反窃电检查的作业流程缺乏规范性，具体表现在：现阶段大部分企业都缺乏完善的作业规范和作业制度以及完善的监督管理制度，没有形成完善的管理体系，在实际开展工作过程中很多细节难以落实，导致结果精准度存在差异，监督管理的缺失导致结果易受到主观因素影响而失去公正性，对反窃电检查工作的质量管控造成了不良影响。

2.2工作人员经验问题

电力营销大数据主要是由用户消耗电量和购买电量数据构成，由于市场因素的变化以及各企业之间政策的差异，在不同阶段，用户的购电量和用电量等都会存在差距，这就要求提升反窃电检查工作的精确度和公正性。在开展工作时，人员是必不可少的因素，人员的经验是重要的影响因素，人员经验不足，记录数据时误差较大、记录数据不全面等都会对最终的结果产生极大的影响，同时，人员经验不足，在处理部分事务时，容易和用户之间产生误会，对企业的稳定发展产生负面影响。

2.3应用数据来源问题

在反窃电检查中，数据来源问题的影响也比较大，具体表现为：与传统的大数据概念存在差异，电力营销大数据主要来源是各级电网的总表、分表等，以及用户的购电记录明细等内容，从数据来源的角度分析，数据准确性较为真实，但不够全面，且数据收集反馈时间较长，仅凭这些信息难以形成切实有效的参考。例如，甲客户在2020年1月至4月平均用电为100±30度，在5月至8月的用电量为20度、30度、10度和50度，系统评定收集的数据认定存在窃电行为，但人工实际探查后，发现由于电表出现故障才导致数据下降，使得误判为窃电。基于上述例子，可知仅凭数据来判定窃电行为存在误差，对于此方面的研究还需继续加强。

2.4技术应用体系问题

当前，应用的技术体系存在疏漏，部分细节存在不足。将电力营销大数据内容作为参考，对窃电用户进行分析发现，很多用户之所以可以窃电成功，与体系不完善有很大的关系，缺乏监督体系，技术应用过程以及电力营销数据收集过程无法保证客观、公正，以此为依据判定窃电行为容易造成误判。另外，从数据应用流程来看，在数据采集、分析、评估、得出结果各环节中，缺乏监督体系，部分工作人员便会投机取巧、敷衍了事，只考虑如何尽快完成工作，对于工作结果的准确性不以为意，这对于提升反窃电检查工作质量有严重的阻碍作用。

2.5应用技术漏洞问题

在反窃电检查中应用的电力营销大数据主要来源于各级电表，而电表是依据各种技术和机械手段制作而成，因此，电表随着应用时间的延长，会受到各种因素的影响出现故障，或者电表在应用最初便存在故障隐患且未被发现，后期出现短路、接触不良等情况，这些技术漏洞会造成窃电现象。因此，在实际工作中，需要加强电表等软硬件的研发。例如，某用户乙在2020年7月至9月平均用电为200±20度，在10月至2021年1月平均用电为30度，在2021年3月至5月平均用电为100±20度。结合人工检查结果发现，此用户存在短接窃电行为，但由于技术漏洞的原因，很长时间才被发现，对供电企业的收益造成了严重损害。

3电力营销大数据在反窃电检查中的应用措施

3.1对电力营销大数据进行电量数据分类

为了进一步提高窃电的发现率，确保窃电者受到相应的惩罚，我们可以利用营销大数据对非法用电进行适当控制，并按照以下方法对用电统计进行正确分类。可根据不同的用电属性进行分类，不同的用电类型对应不同的线路。然后，根据电力负荷曲线及其波动分析了窃电行为。对于可疑窃电，应实时监控相关用户的用电情况，并记录在反窃电检查中。在此基础上，还需要分析是否存在电压损失或三相电气不平衡。当出现异常情况时，应进行实时调查，对窃电人员进行不同时期的监视和检查，收集窃电证据，明确窃电地点，并对窃电人员进行相应处罚，使其承担法律责任。此外，供电企业还可以根据不同电场的用电特点对用电数据进行分析。首先，对电力数据进行分类;然后区分各种消费类型。例如，它可以分为工业用电、商业用电和家用电。工业用電是指从事大规模生产和加工的企业所用的电。商业用电是企业用电，家庭用电是居民用电。供电企业可以分析各类用电的特点，为防窃电检查提供支持。

3.2对用户用电量数据进行分析

为了做好防窃电工作，发电企业必须利用现有数据对用电量数据进行分析统计。需要计算用户用电量的平均值和标准偏差，随后计算与负荷值变化有关的差值，以便为供电企业提供参考信息。如果有任何盗窃行为，能源检查员必须对用户用电量的波动情况进行评估和分析，识别出用电量变化较大的用户。如果用电量在一定时期内略有变化，可能不存在窃电现象。而电量波动越大，偷电的可能性就越大，为此，有必要对比用户的长期能耗，进行相关研究，注意收集证据，必要时实施隔离。如果认定有窃电行为，就必须对其进行处罚，这样才能起到一定的震慑作用。电力公司还必须进一步提高管理人员和员工的专业技能，使他们在发生窃电事件时能够及时发现问题，正确评估行为，以提高控制窃电行为的质量和效果，减少国民经济损失。

3.3加强反窃电检查工作的建议

大数据在电力营销中有很多优势，其可很好地用于反窃电控制，因此，必须充分利用大数据营销的优势，为稽查工作提供保障，防止窃电行为，并对窃电分子进行相应的处罚，以避免严重损失。电力供应企业要充分认识自身工作中存在的问题，做好反窃电检查工作，提高工作质量和效率。同时，电力企业也需要建立一套完善的奖惩制度，提高员工的积极性。电力企业还要加强培训，提高业务人员反窃电技能和方法。窃电稽查人员还必须掌握电力批发销售的相关内容，熟练运用电力批发营销，对数据进行分类，通过计算，评估是否存在用户窃电行为。

4结论

为充分发挥大数据系统在反窃电检查中的使用效果，企业和行业监管中心应完善监管体系，加强硬件安全技术探索，加强员工技能培训，规范大数据采集方式，制定技术标准。

参考文献

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[2]张秀艳，王贵宝，魏江，等.计量自动化系统在电力营销计量中的应用研究[J].电子元器件与信息技术，2020，4（10）：82-83.