摘要：随着人们对电力需求的增加，电力系统的重要性也逐渐凸显。但是在电力营销过程中却存在着很多不好的现象，例如窃电现象。随着电力部门整治力度的加大，营销稽查监控系统的广泛使用，在很大程度上遏制了窃电行为，减少了一部分国家资源的损失。因此为提高供电企业反窃电工作的效率和治疗，本文将对电力营销大数据在反窃电检查中的应用进行研究。
关键词：反窃电；检查；电力营销；大数据
1营销大数据的应用场景分析
大数据技术可以将获取的信息进行专业处理，从海量信息中，精准筛查出与企业服务、未来发展相匹配的信息，将数据转化作为一种产业或是工作岗位，为信息增值，最终实现企业营收。营销大数据可以应用在生活、生产中的各种场合，涉及到餐饮、医疗、保险等诸多领域。如外卖订餐平台，通过用户填写的注册信息，圈定用户人群是学生、白领、工人、待业人员等。
2反窃电管理现状的分析
在我国窃电现象普遍存在，窃电量难以统计，窃电行为也难以认定，电能其实是一种商品，它是通过电能计量装置来实现计算商品价值的，发电量和总的销售量之间，如果产生了差异，那就叫作线损，线损包括两种：一种是技术线损，另一种是不明线损，不明线损无法统计，这里面就包含了窃电的事实，管理者对这种现象容易麻痹大意。一些供电企业对窃电工作不够重视，电能表和互感器的连接不规范，封钳管理不到位，有时还封印不全，更有甚者会出现错误接线的情况，这就给一些用电用户提供了可乘之机。由于人员基数很大，一线的反窃电人员工作量特别大，搜集窃电证据难度也很大，科学技术不断发展，窃电的手段也越来越隐蔽，有许多用户使用高科技技术窃电，如果一线工作人员理论知识和实际经验欠缺，就无法识别具有一定技术含量的窃电行为。部分供电企业不重视窃电现象或未有效开展反窃电检查工作，导致这方面的管理上存在诸多漏洞，反窃电措施得不到完善。再加上相关技术设备的缺乏、电量检查人员的整体素质水平偏低等，使得窃电人员的窃电行为更加猖獗。
3用电检查反窃电工作的重要性分析
3.1符合电力营销体系建设要求
在电力营销体系的大环境下，需要做到各个业务环节的集约化，反窃电检查也不例外，应用营销大数据推动反窃电检查工作，有利于电力营销体系发展提升。通过大数据形势下的反窃电检查，逐步取代传统窃电检查工作，以满足电力企业的市场发展需求，建立起以客户为导向的营销模式。
3.2确保用电管理作用的有效实现
一些用户因为对于供电的相关知识没有完整的认识，更不了解窃电是违法的行为，所以在使用过程中出现了窃电行为并没有深刻地认识到，而目前的反窃电工作正好对于这一环节进行弥补，从而对于用户用电的准确性进行进一步的引导，从而进行控制，进一步地减少在供电行为的窃电行为。而且在平时的工作中，还会对于一些用户不了解的内容进行进一步的咨询讲解，从而在保证电力运行安全的基础上，进一步减少用户窃电的行为，保证企业和用户双方的利益。
4反窃电检查中电力营销大数据的应用策略
4.1做好前期准备工作
首先建设大数据信息平台，平台对数据执行收集、整理、分析、存储等操作，这些操作都需要优质的硬件支撑，包括收集、分析所用到的计算机及服务器，信息存储所需的本地存储介质和连接的云端存储服务等，做好平台基础硬件的采购及架设，为大数据反窃电检查打好硬件基础。
其次是要招募、培养、储备好大数据领域人才，初期做好人才招募工作，确保满足大数据分析及应用要求；工作期间做好人才培训工作，执行动态技术、理念更新，同时做好考核；当今时代缺乏人才，大数据领域更是如此，因此要做好人才储备工作，提升员工的企业忠诚度，才能在当前环境下做到长远发展。最后要做好信息安全管理工作，大数据时代下，信息的数量成爆炸式增长，信息的价值也在不断提升，大数据的共享性要求企业在实现信息共享的情况下，保障用户信息安全。
4.2应用营销大数据促进反窃电检查水平提升
4.2.1执行电量数据分类
想要进一步提高反窃电检查工作的效果，使窃电分子得到相应的惩罚，可以利用电力营销大数据进行反窃电精准检查，可以根据用电属性的差异进行电量统计数据的精准分类。用电种类不同，其相对应的线路也存在较大的差异，用电负荷曲线波动和大小也有一定的差异。在这个差异的基础上进行计算，可以有效判断用户是否存在窃电行为，反窃电检查工作人员需要充分了解用户供电线路的特点。用户用电线路很容易受到外界因素的影响而发生改变，所以，在反窃电检查工作中，需要掌握用户用电的实时情况，并记录，在此基础上分析是否存在失压或者三相电流不平衡的现象。一旦出现异常，就必须进行实时的跟踪和监督，按照不同的时段进行检查，收集窃电证据，明确窃电现场，对窃电人员采取相应的惩罚，让他们承担法律责任。划分电力营销大数据电量类型可以明确反窃电检查工作的内容，不同用电场所，其用电特征也存在基本的差异。首先对电量数据进行分类，然后在此基础上对用电类型进行分类，例如可以划分为商业用电和家用用电等，这两者间存下较大的差异，前者主要是企业用电，后者主要是居民用电。在用电类型划分后，可以针对每种类型进行用电特征分析，从而确定是否存在窃电行为。
4.2.2分析用电数据
分析人员可将近期用电信息与过往收集的用电量进行比对，模拟出近期用电走向，从而能够精准计算出该期间内用户用电量的平均值。此外，还要计算概率，计算平均电量和标准之间的插值，通过正态分布表达负荷变化规律，计算平均值与标准差内的概率，最后应用评价函数对用电量变化进行判断，从中筛选出用电波动较大的用户，对其加强监管，分析该用户可能存在的窃电行为类型以及窃电动机，甚至可以有监管人员进入用户内部进行检查，同时收集相关证据。用电的监察也要发挥主观能动性，如炎热夏季企业用户的中央空调会增加耗电支出，如果在夏季企业用电仍保持较小波动，此时可怀疑其是否存在窃电行为。对于小微企业而言，因为办公场地较小，室内人员较少，在夏季强降雨情况下可能对冷气需求较小，此时用电量降低则不考虑盗窃电可能性之内。
5结语
在人们的生活中，用电费用支出占总支出的比例比较大，这就使得有一部分用户为了减少电费支出而进行窃电，窃电行为具有严重的法律后果，并且对电力企业造成严重的损失。供电企业想要减少窃电情况，仅仅靠反窃电方法和基础设施是不够的，应该针对窃电对象不断研究分析，制定出有效的反窃电手段，提高供电企业的反窃电综合水平，合理利用电力营销大数据，解决供电企业现阶段的反窃电现状，为电力企业的健康发展奠定基础。
参考文献
[1]电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].彭伟锋.科技风.2019
[2]电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].韩全丰.科技风.2018
[3]电力营销稽查监控及防窃电应对措施[J].梁高春.中国新技术新产品.2018
作者介绍：
李旋（1983.04.14-）；男；陕西西安；汉；本科；称助理工程师；工作负责人；研究方向：计量装表接电单位；国网西安供电公司计量室。