国网河北省电力有限公司行唐县供电分公司 河北石家庄 050600
摘要：营销服务稽查反窃电是各级电能经营企业对日常运营进行监督管理的基础措施之一，稽查水平的高低直接决定着供电企业电能综合服务水平和相应社会经济效益的高低。
关键词：大数据、营销稽查、防窃电、预警
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。
2基于大数据分析的全方位、全过程营销稽查
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。
3基于大数据技术的机器学习智能稽查
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。
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。
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。
4大数据的营销稽查反窃电概率预警分析模型
4.1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。
4.2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。
4.3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。
4.4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。
5创建全息感知的线上线下一体化现场稽查模式
5.1“物-物”感知
基于电力用户及电力基础设施和先进的ICT技术、互联网技术，利用传感技术，对各接入信息进行实时监测，借助大数据、人工智能、物联网技术，实现用电信息的广泛采集，支撑建立全业务数据的中枢大脑。
5.2“人-物”互联
利用移动互联技术，构建“互联网+预警稽查”的O2O营销业务管控模式，依托人工智能交互技术服务平台、智能终端设备和用电采集设备，实现业务管控风险的实时自动预警、问题整改的自动跟踪及在线闭环控制。赋能移动作业终端，融合多源数据，深化现场体检、工单处理等营销稽查功能，打通营销稽查线上线下一体化的关键节点，构建系统与现场信息互
联核查的有效渠道。
5.3“人-人”互动
利用一线专家在稽查问题工作中的经验智慧，通过大数据文本分析技术，对专家的建议或经验进行分析，按周期、分类输出热词分布，由人工对所有包含热词的专家经验记录进行分析，总结归纳共性建议或经验，为稽查监控体系优化、稽查流程优化提供指导，为稽查处理经验总结积累提供支撑。充分利用95598知识库、95598客户服务系统、用电信息采集系统及95598智能语音精细化运营分析系统的客户诉求应用系统，开发优化稽查业务管控服务平台，初步实现稽查现场检查基础数据支撑、信息共享、经验分享功能，后期利用移动作业终端应用功能和稽查业务管控服务平台，实现业务需求申报、业务规则漏洞提交，最终达成稽查业务专家库人员的现场检查疑难杂症在线协调互动、方案解决等。
6构建基于大数据的营销稽查反窃电概率预警分析应用
以营销量测数据为核心，设计开发反窃电智能监测平台，充分应用移动互联、人工智能等信息技术，实现设备、信息数据的态势感知及泛在互联，实现反窃电工作的人机智能交互。
6.1构建反窃电智能监测平台
运用大数据分析技术，提取典型窃电行为特征量，构建多维度反窃电诊断模型，实现窃电智能分析预警，沉淀构建窃电案例库。通过各类渠道，收集窃电案件客户电量、线损、欠费信息等用电信息。通过反向分析，总结归纳出典型窃电案例的数据特征库，建立异常预测的数学分析模型，对查实窃电用户分析相关窃电特征，对计算模型进行训练，实现模型的完善提升。
6.2研制智能反窃电作业设备
通过多维度窃电态势智能感知技术，强化窃电态势智能化感知，提升现场智能化作业、信息化取证水平，有效提升巡视检查到位率，夯实用电安全管理基础，提高检查效率，提升与客户的互动性。
6.3持续完善反窃电辅助功能
对违窃客户进行标签设定，纳入用电客户标签体系统一管理；积极建设用电客户行为属性管理系统，获取客户95598服务渠道、营业厅业务办理渠道的各类营销业务数据、客户分类数据、客户行为数据，有针对性的对辖区范围内的供电客户进行用电行为、业务喜好行为进行分类管控，有效提升整体用电安全和用电消耗的管控和电力电费收入核算的基础数据支撑；对接政府的信用体系平台，建立常态失信信息报送工作机制，及时将违窃处理案件责任人的信用评价信息进行提报，营造诚信用电的社会环境，维护公司经济利益；建立典型违窃稽查案例样板功能，加强反窃电技术内部交流，做到有的放矢，促进专业水平总体提升。
结束语
构建在线完善的稽查数据智能分析系统，有利于领导决策和营销稽查的顺利开展，全面提升电力企业信息化、精细化、规范化、风险管控、客户满意度等管理水平，同时实现供电企业经济效益的进一步提升。
参考文献：
[1]梁高春.电力营销稽查监控及防窃电应对措施[J].中国新技术新产品,2018(23):126-127.
[2]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.
[3]罗雯.营销稽查对降低电力营销风险的作用分析[J].通讯世界,2017(14):205-206.