摘要：新形势下开展防范用户违约用电、窃电行为是提高营销反窃电管理水平的有效途径。将避免目前违约用电、窃电行为分析、查处的盲目性和被动性，提高反违约、反窃电的效率与精准度，建立起从被动式“反窃电”转变为主动式“防窃电”的长效工作机制，形成一条反窃电的业务链，一环扣一环，互相衔接互相监督，有效防范和打击窃电行为，大大提升公司反窃电技术实力和管理水平，为供电企业降损增效提供技术支撑，为维护正常用电秩序和供电企业的合法权益提供有力保障，对维护社会公平、公正和建设和谐社会有重要的意义。
关键词：大数据分析；营销稽查；防窃电分析预警应用
1电力营销稽查的内容
电力营销稽查的目的是监督电力公司执行国家制定的政策法规的情况，保证电力企业营销的准确性和合法性。电力营销稽查包括内稽、外查两个部分，内稽是一种管理手段，同时也是外查的基础。
1.1内稽
内稽是为了对工作人员的工作态度以及某些不良行为进行规范。尤其是企业内部存在一些职业道德不符合要求，工作态度恶劣的人员，这些都是内稽的目标。在工作过程中某些人的工作态度不端正，比如客户投诉等问题经常出现。电力工作人员应端正工作态度，将工作落实到位，避免出现客户投诉等情况，在工作的过程中要本着认真负责的态度，对每个数据都仔细核对，避免出现误差等问题，如果在工作中发现工作人员的疏忽或是不良行为，则应依据相关制度给予处罚。对电价与电费的检查。检查的主要内容要考虑与电费和电价有关，涵盖了检查、复核等流程，以确保电费收取的真实性。另外，检查供电企业是否按照标准收取费用，收费是否合理，以此来保护用电者的合法权益。最后是掌握电力营销人员的实际情况，确保电力用户数据的真实性与可靠性，并能够快速纠正营销系统存在的弊端。
1.2外查
顾名思义，外查就是指对外部进行的检查，一些电力用户为了个人利益，私自接电，这样不仅违反了相关的法律法规，还极易引起火灾；一些没有安全用电意识的用户可能会违章用电，使得跳闸甚至起火的事故发生；除此之外，还有一些不法分子偷盗电缆，如此行为不只是破坏了电力市场的营销秩序，还会给国家和电力企业带来严重的经济损失。电力营销的外查过程就是为了避免电力用户偷电、违章用电甚至偷盗电缆等行为的发生。在外查环节，要统一管理电表，确保用户用电的合法权益，对于扰乱市场秩序的人要给予法律制裁。计量仪器的稽查。确保计量工作符合国家的规定并严格按照规定的标准来执行。而且，应确保及时更换和维修有故障的电能表等测量仪器，要在一定的时间内完成测量工具参数调整与优化。确保供需双方都能严格按照合同执行，保证合约的标准化。同时，还要核查出现异常的电费、异常的功耗等。
2基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用建设
2.1构建适应“三型两网”企业转型的稽查管控体系
适应新业务的快速发展，完善标签体系。基于对业务的管控要求，通过标签组合形成固化场景，满足不同业务、不同发展阶段的管理要求，灵活构建新增稽查主题。基于大数据技术，对稽查历史数据进行分析，动态调整稽查主题下的组合标签，实现稽查规则灵活配置和指标动态调整。增加营配贯通、量价费监测等专题方向稽查，增强专业垂直管控能力。
2.2基于大数据分析的全方位、全过程营配稽查
基于物联网数据融合共享，借助大数据技术智能分析，构建营销业务管理平台的智能大脑，实现营销管理全业务、全过程、全方位稽查。
基于专家经验自适应学习，提出事前预防建议，结合业务管理要求，实时更新异常问题预防规则，制定业务执行环节流程限制、约束性填报、异常提示等事前防范措施；建立事中监管规则库，实现营销业务实时在线监控，对发现的异常问题和超限情况，即时在线干预纠正，实现“规则在线、纠偏分析、即时整改”的监控工作模式。
2.3基于大数据技术的机器学习智能稽查
2.3.1数字化稽查
整合各个应用建立的标签，通过对电力数据的洞察分析，建立统一标准、统一管理、统一应用的稽查标签体系，实现稽查标签全生命周期管理，并按照标签分类，为稽查人员提供按照标签的组合定义，对数据进行浏览、检索、查看、分析，辅助稽查工作开展。利用积累的稽查经验和标签等信息，结合大数据，对稽查对象进行分析，对异常数据给出智能分析结果，辅助稽查人员对异常进行分析定位。
2.3.2场景式稽查
创新关联监控模式，全方位、多角度开展场景式稽查。构建基于专家经验的数字化和机器学习模型，能够快速、精准地圈定问题对象，大幅提升稽查工作效率。建立典型事件经验库，利用大数据分析结果，实时动态匹配设定预警场景，重点突破预警场景匹配准确性的难点，持续开展组成变量交叉的影响分析和模型结构的优化完善。
2.3.3机器学习式稽查
以场景式稽查中的关联指标体系作为特征指标，以长期积累稽查案例作为训练数据，建立问题表象特征与问题界定类型之间的机器学习模型，采用模型验证、融合等多种手段，提升模型准确率。
2.4大数据的营销稽查反窃电概率预警分析模型
通过对营销业务应用数据、用电信息采集数据、营销GIS的多重分析，归纳各类数据之间的内在关联性、逻辑关系和数据表征，建立科学、精确的数据分析模型，由系统对计量装置和各级线损进行实时在线监测并自动筛选，定位出可能窃电或故障的计量装置，并对异常情况进行智能分析诊断，代替以往靠人工排查、筛选、分析的方式，为反窃电和降损增效提供更为高效、智能的技术手段。建立在线监测、在线筛选、在线分析、在线受理、在线反馈、持续改进的反窃电处理流程，主要包括如下4点。
（1）构建基于大数据分析技术的窃电嫌疑定位模型
针对历史窃电户的用电行为特点，结合大数据分析方法，以及传统反窃电的分析思路与方法，综合运用数理统计算法，构建窃电分析模型，实现对窃电嫌疑用户的深入诊断分析与确认。
（2）构建诊断分析模型的自主优化升级模式
实现模型对反窃电嫌疑现场查处结果的自主分析，并由此迭代优化模型定位窃电嫌疑的准确度。
（3）基于大数据分析技术的反窃电管理应用系统改造
基于大数据的反窃电管理应用系统结合国家电网信息化建设技术要求和信息技术发展趋势，采用满足技术先进性与成熟性相结合的基于J2EE的多层技术构架，以提高系统的灵活性、可扩展性、安全性以及并发处理能力。同时，通过企业服务总线、ETL等技术为基础的应用集成、数据集成，实现基于大数据的反窃电系统与SG186营销业务应用系统、用户用电信息采集系统、GIS系统、短信平台等多系统的集成。
（4）实现监查闭环处理
打通在线监测与现场检查的业务流程，实现监测发现对象、分析筛查对象、检查确认对象的闭环处理，保证监测与检查的协同高效，持续推动反窃电管理水平螺旋式上升。
结束语
电力企业传统稽查体系和稽查模式不能适应现有业务变化的问题，因此分析电力营销相关业务数据，提出依靠大数据、智能分析等信息化技术，建立营销稽查防窃电分析预警应用。该应用能解决营销业务数据分散、大数据分析能力不足、数据流和业务流不贯通的问题，解决电力营销专用分析工具缺乏的问题，并解决现有稽查体系不能精准支撑的问题。
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