摘要：以营销大数据作为依托，开展违约用电管理，不仅有助于高效、便捷的查处相关各种违规、违法行为，维系各电力用户用电稳定及安全性，同时，对推动供电企业发展也存在积极影响，有必要提起高度重视。本文主要针对基于营销大数据的违约用电管理展开探讨，其中，也针对违约用电和营销大数据进行了简要概述，以期为相关研究建言献策。
关键词：营销；违约用电；大数据；管理措施；管理程序
引言：近年来，随着用户生活品质提升，对电力的需求不断增加，各类违约用电行为也开始频繁出现，其中的一些违约用电行为难以通过日常的用电检查发现，对社会稳定及其他用户的安全用电造成了较为显著的不良影响，亟需及时探寻和创新出多种有效的措施加以管理和解决。
一、营销大数据及违约用电概述
营销大数据具体是指，对一些难以利用计算机及相关软件进行统计和计算的，规模较大的资料和数据等，于有限的时间内进行处理，并归置到相应的档案中，可为企业相关决策提供数据和资料支撑。现阶段，诸多领域在组织和开展很多商业活动时，对大数据技术都具有较为广泛的应用，加之国家科学技术水平的提升，大数据技术等现代化技术在未来势必可以得到更为优良的发展。
违约用电是现阶段在城市用电中出现频率较高的行为，导致此类行为出现的主要原因包括：第一，相关电力企业缺乏健全的用电管理体系；第二，个别公民缺乏足够的道德意识及素质。现今城市中出现违约用电现象的频率相对较高，其中，最为常见的窃电行为即为相应人员在企业内部或者供电企业线路内通过线路搭设等方式，实施窃电，或者通过一些水平较高的现代化技术，对供电企业进行电磁波干扰、损坏计量表等，进行窃电[1]。
生活中的违约用电出现频率较高的包括：其一，用户在结束相应的合同签订操作后，未根据合同要求内容，开展具体的用电操作；其二，个别用户在未获取用电企业批准的状况下，私自更换电表的安装区域或者种类，引发用电异常的问题；其三，在供电的设备和线路上，更改了用电的种类。实质上，不论是针对窃电还是违约用电来讲，均基于能源和经济层面，引发了社会公共资源浪费相关问题，既对自身形象造成了不良影响，且会导致社会经济发展水平下降，对其他城市居民用电的安全和问题造成不利影响。
二、基于营销大数据的违约用电管理有效措施
（一）利用现代化技术创设科学预防控制体系
现阶段，各供电企业可通过营销SG186技术相关的数据和信息等，创设与违约用电有关的数据库。同时，引导企业内部专业人员研究开发一套满足自身发展需求，且集分析、检测和判断为一体的模型，循序渐进的创设出一个具有企业个性化特点的反窃电查询监督控制体系，为了实现该技术的广泛应用，还需要重视有效和下级供电企业进行有效的沟通和交流，以推进供电企业全方位反窃电查询监督控制相关操作的实现进程，有助于促使各环节监督控制工作的实效性更充分的发挥出来[2]。
（二）健全违约用电管理程序
依照数据分析、证据存储、事后总结等内容，进行违约用闭环管理程序设计，经由定期开展数据筛选及分析操作的方式，总结出针对性及代表性较高的违约用户疑似名单，及时进行现场用电检查操作，并上报至公证处进行证据存储，基于相关的法律规定进行责任落实及相关惩处操作，最终通过事后总结等相关流程，促使违约用电管理各环节工作的实效性均有效发挥出来，提升闭环管理整体水平。
（三）结合现实状况探寻处理措施
供电企业内部各管理人员，基于用户各阶段用电信息，针对电量及相应费用开展分析操作，结合此前设计的营销体系，和体系的采集编码，开展比对及相应的分析检测操作，明确是否存在窃电及违约用电行为的产生，再将最终的结果和部分用户所用电量及相应价格展开对比分析，结合现实状况，进行对应处理措施的探究和设计，针对线路耗损、违约用电等方面，出现的各类问题，开展有针对性的处理措施设计，有助于实现对各类违约用电行为的准确掌握及有效控制。
（四）设计参照物，基于采集数据创设处理模型
目前，应用较为广泛的参照物分析法，具体有：
其一，疑点筛选分析，此类方法的基本原理为对各类不正常数据存在的逻辑规律进行分析，针对有悖于规律分布要求的数据，实施筛选及疑点分析操作；
其二，多维对比分析，此类方式具体是依靠计量设备，针对机器存在的非正常状况及其相关数据的变化实施监督和检测，再将所检测数据作为依据，基于多维逻辑开展对比分析操作。通过对各类问题数据的采集，还可以创建一个数据结构模型，开展更为深入的处理操作，一般来讲，可应用的模型结构包括违约用电、线路损坏模型等。
（五）准确判断违约用电
现阶段存在违约用电具体有：第一，私自搭接和使用电力价格较高的设备，或者擅自更改用电种类；第二，未严格根据合同内容规定容量开展用电操作；第三，不按照规划分配内容用电；第四，私自应用缺少手续或者供电封存期间的电力设备；第五，私自迁移、改变供电企业用电计量、电力负荷管理相关设备；第六，没有获取供电企业准许，私自接入电源或者利用备用电源，与另外的电源进行并网使用。
针对第一种来讲，需要明确价格较低的电力用电量和正常用电量相比，差距是否较为明显，例如居民生活及农业灌溉用电等。举例而言，冬季期间，这两种用电量月均倘若出现大于或者等于2000kWh的现象，则说明可能存在违约用电行为，应及时进行现场排查。针对第二种行为进行判断的过程中，需要对用户用电负荷的最大值，是否明显超出合同容量提起高度重视。
结论：综上所述，经由对营销大数据的有效应用，可实现对各类违约用电行为的有效管理和查处，但在实际工作过程中，依旧存在很多需要改进和优化的地方，还需要开展进一步的研究和分析，这需要相关企业和内部人员的共同努力，对创设更为和谐、优良的用电环境存在积极影响。
参考文献：
[1]季润阳,唐文斌,毛艳芳.基于并行K-Means聚类的配电网台区用户行为分析模型研究及应用[J].电网与清洁能源,2018,34(11):71-76.
[2]陈艺铭.浅析用电检查中窃电与违约用电管理存在的问题[J].中国战略新兴产业,2017(36):134-135.