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摘要：如今，随着我国社会经济持续的发展，现代化的设备也是在不断的增多，因为人类的生活和工作是离不开电能，在用电需求增多的时候，窃电行为也是随之出现，而且这种情况已经是越来越严重，很多不法分子为了降低电费，对于供电企业的电能进行盗窃，导致其电力企业的利益受到了影响。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：电力营销；大数据；反窃电检查
1我国供电企业在反窃电工作的现状
1.1技术漏洞
相对于其它日常生活用品，电力在本质上有着很大的不同，他是一种无形用品。随着电力智能化时代的到来，所有用户都是根据自己的实际用电量进行电费智能缴纳，费用波动范围大且不固定，一旦用户私自窃电，窃电的时间和设备容量很难把控，导致无法准确统计出被窃的具体电量。此外，因为必须要利用相关的科技设备，才能对电量技术统计进行全面的管理，所以窃电人员通过供电企业中的这些漏洞大量窃取电量，导致了用户所用总电量和供电企业所供总电力的差值较大，使得供电企业无法统计出具体多少电量是因为线路损坏，以及多少电量是被窃电人员所窃取。在一定程度上，供电企业的技术漏洞为窃电人员创造了条件。
1.2反窃电检查管理不全面
由于供电企业在生产运营中没有重视窃电检查工作，导致供电企业的反窃电措施缺失，在管理过程中暴露了许多问题。管理人员缺少监管力度、基础设备不完善、管理人员的责任心较差、管理人员工作流程错误及电表安装操作错误等等，都会影响供电企业的反窃电管理效果，增加了电力系统的不安全性。
1.3检查人员经验不足
在众多供电企业中，大量的反窃电检查人员都存在经验不足的现象。在实际的用电检查过程中，很多工作人员都缺乏反窃电意识，所以面对窃电行为时，尤其是一些临时性的，无法及时采用反窃电措施。除此之外，即便工作人员发现了窃电行为，由于其缺乏收集相关窃电现象证据的经验，所以无法真正对窃电人员进行严厉打击。
1.4窃电违法人员的技术较高，管理监督力度不足
一方面，供电企业在管理窃电的工作中，总是无法及时发现窃电现象，这是因为窃电非法人员在偷盗过程中应用了许多先进的技术，增加了其隐蔽性，为管理人员的工作增加难度；另一方面，供电企业拥有的基础用户逐渐增多，供电技术正在不断进步，用电模式不断改变，已经由传统的“多用户一电表”模式转变为“一用户一电表”模式，这种模式虽然已经降低了供电企业管理窃电的难度，但是传统模式更利于用户间的相互监督，现阶段的用电模式降低了供电企业的管理能力，为窃电人员创造有利的环境。
2电力营销大数据在反窃电检查中的应用分析
2.1对营销大数据进行电量数据分类
在供电企业的实际管理中，想要增加反窃电检察的管理效率，就要以电力营销大数据为参考数据，以线路的特征、电量消耗的特点及电量使用大小为基础对电量进行分类。这项分类工作开展的过程中，管理人员先要掌握用电线路的具体特征，虽然用户在同一线路中使用电量，但各位置的干扰因素不同，所以电流负载出现的现象也不同。当这种情况发生时，管理人员可以根据用户系统使用量数据与现阶段使用电量进行对比，出现差值较大的用户具有较大的窃电嫌疑，再进行具体分析观察，就可以准确找出窃电违法人员。利用这种查处方式，能够有效的提高供电企业在反窃电检查的工作效率和工作质量。
此外，供电企业还可以根据不同用电场所的用电特征将电量数据做出分析，从而根据具体用电情况进行分层分类，例如工业用电、商业用电、居民用电和其它用电等等。其中，工业用电就是从事大规模生产加工行业等企业所用的电量，商业用电就是普通企业或者公司所使用的电量，居民用电就是居民所用的电量。经过详细的层级划分后，供电企业将更加了解各个电流负荷，为反窃电检查工作提供基础条件。
2.2分析用电量的数据
在供电企业反窃电检查的实际工作中，常常需要对用电数据进行阶段性统计分析工作。在进行用电量数据的分析和统计前，需对所有数据进行归一化处理，以便提高后期分析统计工作的效率，提升最终数据的准确度。数据归一化方法包含min-max标准化法和Z-score标准化方，对于用电量数据，通常采取前者，其具体公式为X=（x-min）/（max-min）。在此公式中，X表示归一化后的数值，x表示为某一时间段的实际数值，min表示数据中的最小负荷数值，max表示数据中的最大负荷数值。在数据处理的过程中，相关的工作人员需要拟合出数据的变化率，以此来降低甚至是避免数据变化带来的影响，从而能够计算出所有用户的平均用电量。管理人员需要计算每个用户的平均用电值及标准差，然后再由负载正态变化量为基础计算出所有差值的概率，使供电企业有足够的参考信息；管理人员还需要收集用户使用电量的评价函数并进行科学判断，当发现用电变化量较大的用户，管理人员首先需要查看用户近期用电量，运用各种分析方式核实用户实际用电情况。由于电量自身有一定的损耗值，一定时间内存在用电差异在合理范围内，如果出现不正产较多的现象，管理人员应该及时上报，确认该用户是否以不正当的手段窃取电力，评价值越高的用户嫌疑越大，可以对住户基本情况、电表计量值、其他条件进行分析研究并排除，做好相关证据的搜集工作，在适当的时间要求相关部门上门突击检查，如果存在窃取电力的违法行为，应及时根据相关规定严肃处理，决不留情。所以电力营销大数据应用在供电企业反窃电管理中是非常必要的，可帮助管理人员提高用电数据分析的精准度，准确锁定窃电违法人员，提高了管理人员的工作效率。
3案例分析
某供电企业对某小区的60户居民进行供电服务，60户居民分布标记为A1~A60。在进行营销大数据分析前，需根据各用户的实际用电量进行分类，其中高负荷用户8户，中负荷用户42户，低负荷用户7户，零电量用户3户。对所有数据处理的流程为：数据的整体和输入→数据的均值计算→对数据进行分类→对数据归一化处理→评价函数值的计算→输出最终的结果。通过评价函数值，对所有用户进行评价，评价值越高，其窃电嫌疑越大。该供电企业将所有存在较大嫌疑的用户单独列出，为了提高准确性，其进一步分析了嫌疑用户的月度用电指标，包括是否为非常住用户、电表是否出现问题和其它客观因素。最后，锁定了A5，A20和A23等三家用户，并及时安排相关工作人员到现场进行检查，以便收集更多的证据，提升管理效率。
4结语
总之，供电企业要想降低窃电情况，只依靠着发窃电的技术和基础设施是不够的，必须要针对窃电的情况进行具体的分析，制定出完善的反窃电措施，对供电企业的反窃电综合水平进行提高，通过合理的应用大数据的技术，解决电力企业目前的反窃电技术现状，为电力企业持续的发展奠定出相应的基础。
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