摘要：随着互联网技术及人工智能技术的快速发展，电力企业在发展中应用电力营销大数据进行反窃电检查作业，引起了人们的广泛关注。分析如何合理有效应用电力营销大数据，并且提升反窃电检查作业质量，成为电力企业发展中主要研究的课题。简要剖析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工作的开展提供参考。
关键词：电力营销大数据；反窃电检查；技术应用
引言
在如今大数据时代下，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，但是其在含反窃电工作还有很大提升空间。为了提高供电企业反窃电工作的效率和治疗，文章对电力营销大数据在反窃电检查中的应用进行研究。
1、电力营销大数据在反窃电检查应用中存在的问题
1.1规范性问题
电力营销大数据在反窃电检查中的应用缺乏规范性，其主要表现为：当前电力营销大数据用于反窃电检查作业中，缺失完善的作业规范及作业制度，使最终的分析结果存在一定的主观性和误差性，不利于大数据应用效果的发挥，对于反窃电检查作业质量的控制，也造成了一定的影响。
1.2人员经验问题
电力营销大数据由用电户购电、用电消耗数据组成，其中根据不同阶段电力企业的政策差异，用电户的购电、用电数据会存在一定的差异性。人员的经验问题是电力营销大数据在反窃电检查应用中主要存在的问题。该类问题的出现，造成反窃电检查作业及结果分析出现误差，影响了反窃电检查作业质量，同时也造成了作业成本升高，以及电力企业与用电户出现纠纷的不良现象。对于电力企业的稳定发展及电力营销大数据的合理应用，均造成了一定的影响。
1.3数据来源问题
数据来源问题为反窃电检查中主要存在的问题，其主要表现为：电力营销大数据主要来源于各级电网下设的总表、分表、用电户入户表，以及相关电力企业营销活动中，用电户参与购电或相关活动记录数据。从该类数据的形成来源分析，与传统意义上的大数据概念存在较大的差异。其数据的准确性高，但过于局限，且数据的采集及形成非实时性，最终造成反窃电检查结果的参考性较低，不利于反窃电检查作业中电力营销大数据的可持续应用。
1.4反窃电检查方法有漏洞
针对电力而言，这是一种虚拟产品，与部分常规性产品有区别，实质性的产品是能够统计与监控的，但虚拟产品是无形的，造成其管理困难，仅仅能够经过用电联的统计应用记录进行相关表达。另外，由于一般的基础检查设施无法精准的体现窃电总量，如此也就给违法者提供了一定条件，为了可以减小电表上的数值，开始采取多种技术来窃电，造成供电公司蒙受巨大的经济损失。当前，客户的用电量与供电公司所提供的电量有明显区别的状态下，供电公司一般是由于线路老化和过渡应用造成的，但企业无法精准地判定出线损破损的电量值，如此也造成一些窃电人员行为更为猖獗。
2、电力营销大数据融入反窃电检查方面的对策
2.1依靠营销大数据提高反窃电检查效果
做好电量信息分类：采取营销大数据技术可以提高反窃电检测效率与精准性，供电公司要以电网统计的信息为依据，而且按照用电用户类别加以分类。如研究不同类型线路的用电特征，采用用户用电负荷曲线变化和实际值实现自动化比较，经过比较信息模式与算法中体现出的差异分析工作中的异常情况，进而判定客户是否有窃电和偷换线路的现象。对大数据展开分类时，需要数据分析和参数设置者知道各个供电线路的特点，防止将外界干扰形成的数值波动情况作为客户窃电行为出现误判[3]。
所以，需要大数据系统中连接自动化电力设施返回的用电信息，经过专业人士和智能化系统研究用电系统自身是否有缺点，在确认问题时客户个人因素引起时，要采取监测方法，采集现场证据，应用法律程序，等执法者取证后阻断供电减少损失。这一过程，主要保证员工人身安全。另外，监管者还应按照用电特征研究用电信息，如经营管理地区并没有落实阶梯计价，就会有一些公司以个人用电名义进行生产业务，这时监管者能够直接以用电量判定该客户是否是企业客户；当企业客户的用电量很小时，也应考量是否有窃电现象。
2.2规范技术应用流程
电力营销大数据在反窃电检查中的应用质量会受到技术应用流程规范性的影响，因此，电力企业在营销大数据的应用过程中，应针对反窃电检查工作需求制定规范的技术应用流程以及技术应用标准，在此过程中，需要分析应用流程以及应用标准的代表性、可行性，电力企业相关主管部门需要对对其进行检查。如果综合数据分析工作无法得到有效开展，在流程、标准制定过程中，可以依照百分比完成制定工作，并结合人工检查技术，人工分析技术确认窃电行为，在后续工作中积极应用电力营销大数据，让违规作业行为得以减少，保证检查结果准确性。
2.3分析用电数据，进行用电行为比对
监管者可以把最近一段时间的用电数据和以往搜集的数据进行对照，以此模拟当前的用电状况，并计算出这一时期的平均用电。同时还需要算出概率以及比较平均用电与标准间的差异大小，依靠正态分布显现出负荷变动的规律来计算平均用电与标准用电差内的概率，最后采取评价函数来计分析用电的变动状况，以此来查找波动幅度明显的客户，并对其进行更加严格的监管，分析其窃电的可能性，还有一些监管者会直接进入客户所在处进行检查，以此来查找窃电的证据。在进行监管时要考虑各方面因素，例如在天气较为炎热的时期，空调频繁使用，用电量也会相应增长，但如果在夏季客户用电量保持平稳，就需要考虑到窃电的可能性。在一些中小型企业中，由于场地面积与人员数量较少，因此空调耗电量也较小，这时用电量降低是正常的。
2.4执行电量数据分类监控用电行为
通过大数据可以有效提高反窃电的精确度与效率，电力公司可以将其统计得出的信息作为依据，依据客户的特点将其分类。例如研究各种线路的供电特色，将用电负荷曲线波动和实际值比较，依靠比较得出的数据模式与算法里显示的差别研究运转时出现的异常，来研究客户有没有进行窃电。在进行大数据分类的过程中应当确保数据分析工作者能充分把握各个线路所具有的特点，以防止工作者把外部因素导致的数据波动误认为用户窃电。同时工作人员还可以依据用电特点来研究数据，在运营管理地区如果没有实行阶梯计价，就会出现企业冒充个人用电的情况，监管者在判断这种情况时可以直接依据其用电量来进行判断；同时企业的用电量过低时，也应当考虑其窃电的可能性。
2.5完善数据采集渠道
在电力企业进行反窃电检查工作中，为让电力营销大数据得到有效应用，需要电力企业积极完善数据采集渠道，保证应用数据信息具有完善性、有效性。在具体工作中，首先，电力企业可以自主建设数据采集渠道，凭借自身信息技术优势完成数据信息采集工作；其次，电力企业可以和第三方数据机构进行积极合作，借助外部专业机构完成用户数据信息的采集工作。通过这种方法可以让电力营销大数据采集渠道得以拓宽，让电力营销大数据体量得以提高，进而让反窃电检查工作开展效果得到保证。
结束语
将大数据运用在反窃电检查中，可以让公司更精确地掌握客户的用电状况，以此判断其是否出现窃电行为，从而有效的减少了公司在这一方面的经济损失。
参考文献：
[1]王榕.反窃电检查中电力营销大数据的应用[J].中国市场,2018(33):132-133.
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[3]银见华.电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究[J].通讯世界,2018(8):152-153.
[4]郁茹剑.聚力攻坚打造反窃电“唐供样本”[J].华北电业,2019(5):42-45.