摘要：电力企业要实现电力营销的反窃电检查，不仅要完善反窃电的设备设施，而且要根据窃电人员的实际窃电操作进行分析，提高反窃电技术，制定出切实可行的反窃电措施，提供供电企业的整体反窃电水平。借助于电力营销的大数据技术，对其供电企业现如今的窃电现状进行及时的改善，为电力企业的健康发展贡献出一份力量。基于此，本文主要分析了电力营销大数据在反窃电应用中的检查。
关键词: 电力营销；大数据；反窃电检查
中图分类号: TM73 文献标识码:A
引言
电力营销大数据在电力企业反窃电检查工作中的应用价值较高，能够提高反窃电检查工作的整体质量，使电力企业的经济利益得到保障。为充分发挥这一技术在反窃电检查中的作用，需要做好前期的准备工作，通过营销大数据提高反窃电检查效果，准确分析用电信息，并完善工艺流程、确定技术标准，通过各种方法提高反窃电检查工作水平，为电力行业的可持续发展奠定良好基础。
1“大数据”时代的背景介绍
近年来，信息技术的变革改变了生产生活方式，互联网技术衍生出的大数据时代具有全新的特征， 在大数据时代下，互联网数据和信息逐渐成为工作重点，如何借助大数据信息提高工作效率变得尤其重要。从某种程度上来说，离开了互联网数据，人们的生活就难以继续。借助大数据系统，人们可以快速整合处理相关信息，提高工作效率，为消费者提供更加优质的技术服务。
互联网技术的发展使人们进入到一个全新的纪元， 在网络技术爆棚的时代下，人们的生活工作都需要依赖信息技术。互联网技术的发展和普及在很大程度上便利了人们的生活， 使得人们可以更加便捷的获取各类信息和资源。大数据时代的到来使得人们的工作理念和工作模式发生翻天覆地的变化， 它可以帮人们处理各种各样的信息数据，提高了人们的信息处理速度。当前，国内外很多研究学者都就“大数据”的定义和特征进行研究，但各个学者始终没有得出完全统一的“大数据”定义。在进行“大数据”概念研究工作中，不同学者持有的理论观点有所不同。但总的来说，大数据时代确实提高了人们的工作效率，改善了人们的生活质量，使得人类社会朝向更好地方向发展。可以说，“大数据”的出现和发展推动了社会的进步，它将各类数学模型，信息整合方式结合在一起，实现了对各类数据的高效处理分析，便利了人们的工作生活。利用“大数据”，人们可以自由的进行信息检索更新[1]。
2窃电与反窃电现状及其发展趋势
虽然说，在科技发展的推动下，用电管理技术也在不断完善，但是窃电水平也在不断提高。就目前的用户窃电情况调研和分析来看，不法分子的窃电手法和技术也在不断更新，使其更加隐秘。这就需要反窃电技术要持续更新和完善，从电能表等设备设施抓起，完善电力营销系统，完善用电检查的全面监测功能。
随着电力营销体系的发展，不但要实现各个业务环节的集约化发展，而且要保证反窃电检查的发展和完善。在反窃电检查工作中引入营销发数据，不仅能够推动电力营销体系的完善，而且能够加强反窃电检查工作。并且，借助大数据技术进行反窃电检查，很好地弥补了传统反窃电检查工作的缺陷，能够更好地满足市场的发展需求，为用户提供更高的服务，保证供电企业的营收[2]。
3反窃电检查中的电力营销大数据技术应用
3.1 在营销大数据中加强电量数据分类
通过对以往的用电信息和近期的用电信息进行对比分析，可以对短期内的用电走向进行模拟，进而计算出用户在该期限使用电量的平均值。
同时，需要做好概率测算，对标准电量与平均电量的差值进行计算，采用正态分布的方式将负荷变化规律表达出来，对平均值和标准差内的概率进行计算，并利用评价函数来判断用户用电量的变化，将其中用电变化较大的用户找出来，之后对其进行实时监管，一旦发现窃电行为，可以及时将相关信息收集出来，将其作为后续的处罚依据。其次，在进行用电情况的监察工作时，需要充分发挥工作人员的主观能动性，便于对用户的窃电行为进行正确判断。比如在高温天气的时候，若是企业用户的耗电量较小，那么就要对其进行反窃电检测，便于及时发现问题并解决问题。
3.2 利用大数据技术分析用电量相关信息
供电企业在应用电力营销大数据进行反窃电检查的过程中,需要将已经采集出来的所有数据作为评价指标,在反窃电检查中积极分析电量数据,进行科学的统计学处理,对数据异常问题进行归纳总结。在分析电量数据的过程中,所有数据都需要实施科学的归一化处理,对促进后续数据统计效率产生重要的意义,而且还可以提升数据准确性。在应用数据归一化处理方法的工作中,其主要包含min-max标准化法和Z-score标准化法,在用电量数据处理中往往采取前一种方法,其具体公式为X=(x-min)/(max-min)。在该公式中,X象征着经过归一化的数值,x意味着在特定时间段中的实际数值,min代表最小的负荷数值,max代表最大的负荷数值。对于用户电量的数据处理工作,反窃电检查工作者需要画出数据变化率曲线,统计出供电企业中所有用户当前的平均用电量。另外,在数据处理中还要准确计算概率,将提前计算出来的平均用电量及标准差通过正态分布方法,呈现正负荷数据的变化特征,然后计算出相关概率,最后根据已经分析出来的评价函数来评价用户用电量,以获取用户电量的变化信息[3]。
4大数据背景下的反窃电检查措施分析
4.1 基于大数据技术完善电量分类
要想提高反窃电管理的效率和水平，就要搜集和分析大量的用户数据，可以基于营销大数据，结合线路特点和电量消耗等数据，对大数据进行电量的分类。这就要求管理人员要熟悉电线路的特点，尤其是要考虑到相同电路在电量使用过程中受到的各种因素影响，对电流负载和用电量等情况进行统计和对比，一旦发现存在较大差异，要及时分析确认其是否是窃电行为。借助大数据的电量分类能够较快发现用电量异常的情况，结合实际用电对用电负载层次进行合理划分，在排除客观因素的影响下，监测出窃电嫌疑线路。例如，最常见的居民负载电量、商业负载电量以及其他负载电量的划分，能够实现供电企业对电量负载的细化，保证了企业的供电安全。
4.2 借助大数据技术进行用户电量数据的科学划分
大数据在电力营销中的使用，就需要对用电数据进行科学统计和分析，这就要求管理人员在用电监测和检查中要注重用电量等信息的收集和整理，对其中存在问题的现象，要及时采取合理措施进行整改和控制。此外，管理人员在电力营销中还要将各个用户的用电情况尤其是平均用电和用电的标准差计算出来，然后在负载正态变化量的基础上计算出差值概率，为电力企业的管理和营销提供参考。在此过程中，一旦发现用户的用电量的浮动参数发生较大变化，就要收集该用户近期的用定量，并采取合理方式对用户的用电情况进行核实。当然，这也不避免在供电的过程中存在一定的损耗，但是如果发现和正常情况发生较大的差值，应该及时上报，确定用户是否存在窃电嫌疑，尤其是评价值较高的用户。一旦确定其确实存在窃电行为，可以通过证据搜集和突击检查等措施进行排查，对发现的窃电人员和行为进行严肃处理[4]。
结束语
在电力营销中引入大数据技术，不仅能够为用户提供优质的服务，而且能够有效防止窃电等不良现象的发生，保证电力企业的业务拓展和服务优化，因此，本文将进行电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究，以期能够为电力市场完善和发展提供参考。
参考文献
[1] 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.
[2] 韩全丰.电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].科技风,2018(35):96.
[3]林东霞.反窃电检查中电力营销大数据的应用[J].南方农机,2019,50(22):192.
[4]赵波.电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].科技风,2019(31):175.