陈汉辉
漳州市供电服务有限公司龙海分公司 福建省 363199
摘要：在大数据时代背景下，各个行业的工作方式出现了较大变化，能够利用大数据提高自身的工作效率及工作质量，且能够进一步降低企业成本，促进企业朝着良好的方向不断发展。窃电现象的存在不仅凸显出窃电个人及单位低劣的人格,而且还对供电企业、国家、社会等产生极大的危害性。将电力营销大数据技术应用于供电企业的反窃电检查中,从用电量数据分析、电力数据采集和整理等方面出发提升供电企业反窃电工作效率和质量。
关键词：电力营销；大数据技术；反窃电检查
1电力大数据在反窃电中应用的重要性
电力大数据技术作为新时代背景下以电力行业为导向而产生的大数据技术,将电力大数据技术广泛应用于反窃电排查和工作中,其具有良好的准确性、便利性和科学性,对反窃电排查产生尤为重要的意义。
在本文研究中以电力大数据技术为核心研究了一种科学的反窃电系统,并在反窃电系统中实现对电力数据的智能化采集,对促进供电企业反窃电工作质量的提升产生重要的意义。对于该电力大数据反窃电系统的设计与应用,其主要通过如下内容来实现反窃电功能:(1)在反窃电分析中充分应用大数据技术,建设形成科学的反窃电管理系统,并在功能模块中做好窃电用户信息及疑似窃电行为的记录,通过信息记录,电力大数据反窃电系统就会自发地分析用户窃电行为;(2)通过电力大数据反窃电系统对相关结果的分析,并将信息传递到反窃电排查工作者手中,并展开一系列区域窃电排查工作;(3)在侦查工作结束后,供电企业相关人员就会直接邀请当地公安参与展开实地稽核,并在相关侦查设备的条件下明确用户窃电行为是否存在。总而言之,结合这些反窃电流程与方法将电力大数据技术进行科学的应用,有助于充分提升反窃电工作效率,对传统的人工反窃电排查产生重要的优化作用。
2.反窃电检查中电力营销大数据的应用策略
2.1做好前期的准备工作
在应用电力营销大数据进行反窃电检查工作的时候，必须要做好前期的准备工作，其主要内容包括了大数据信息系统的构建、大数据技术人才的培养、数据安全控制等几个部分。(1)大数据信息系统的构建。做好计算机设备、服务器、存储媒介等硬件设施的建设，利通过构建完善的大数据信息系统，对数据信息进行收集、处理、利用和保存，使其能够满足反窃电检查工作的需求。
(2)大数据技术人才的培养。选择线下与线上相结合的方式进行人才招聘，确保各个人员能够具备丰富的专业知识和工作技能，使大数据应用的人才需求得到满足。同时，需要加强人员培训工作，不断提高大数据技术人才的能力及素质，使其能够更加灵活地运用大数据进行反窃电工作。
(3)数据安全控制。基于大数据时代背景下，企业的数据量不断增多，需要在进行数据共享的同时，对数据安全进行保护，防止出现数据泄露等不良情况。具体来讲，可以制定完善的数据安全防护系统，设计科学合理的应急方案，使数据安全得到有效保障。
2.2充分利用营销大数据
在进行反窃电检测工作的时候，可以利用营销大数据来提高检测效率，使反窃电检测的准确性得到保障。为实现这一目的，需要将电网统计的相关信息作为参考依据，按照用户类别对电力营销大数据进行分类，便于根据用电特征对用户用电情况进行比较，从而判断用户用电是否存在异常情况，实现对用户是否存在窃电行为进行有效判定。在进行大数据分类的时候，需要充分了解各个供电线路的用电特征，避免外界因素的干扰对用户窃电行为判断造成影响。
将自动化设备返回的用电数据传输到大数据系统，利用智能化系统或专业人员对用电系统的运行情况进行分析，若是确定用户自身行为造成了用电异常的情况，则需要制定科学的方案进行窃电检测，并及时中止供电，使企业的经济损失得以降低。同时，部分企业以个人名义进行生产活动，这就需要根据用电量对其是否为企业用户进行判断，及时对窃电行为进行处理。
2.3在营销大数据中加强电量数据分类
在供电企业的发展中不断加强反窃电检查工作,并促进反窃电检查工作质量和效率的提升,有助于更好地发展反窃电行为。将电力营销大数据技术应用于供电企业反窃电检查中,其具备良好的准确性与便捷性。在应用电力营销大数据技术的过程中,供电企业反窃电检查人员可将系统电量相关数据作为主要的评价标准。然后对用电属性实施科学分类,比如说,在不同类型的用电线路特征分析中可充分结合客户的用电负荷曲线进行比较,通过比较大小和波动来确定相应的变化量,然后通过数据模式与电力算法判断异常数据,从而科学判断出用户的窃电行为。在电力营销大数据的相关分类工作中,工作者必须要明确供电企业的线路规划特征,了解线路的基本运行规律。在每一次的反窃电检查中都要准确收集广大用户的相关信息,并进行实时数据分析,不断发现失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。在数据分析中一旦发现异常情况,就要进行分时段跟踪调查取证,维护窃电现场证据,并依法给予窃电人员一定的惩处。
2.4建设反窃电的装置
在供电企业反窃电措施中应用大数据理论战略,其具有许多突出的战略意义,但并非是对大量数据信息的解读和把控,而应用大数据理论的关键点在于如何科学的分析、处理并加工这些数据,从而让数据得以增值。营销系统中汇集电能表相位数据、开盖记录、零火线电流、电压、功率、负荷、电量、台区线损等数据开展多维关联分析,分析负荷数据背离、线损突变、窃漏电特征因子,构建窃电判断模型,从周、月不同时间维度对每个疑似窃电用户的窃电天数进行跟踪, 对用户非法窃电行为进行精准定位,并不断发展窃漏电的高风险特征,进而促进供电企业反窃电成效。在具体的反窃电操作中还需要根据实际的技术模型来建设反窃电装置,促进防窃电综合管理能力的提升。在防窃电的装置设计过程中,供电企业相关操作者要根据实际需求进行反窃电装置建设,例如在装置中安装良好的失压计时仪电能表可以促进远程监控体系的形成,可以更加全面的记录用户用电信息如电流、电功率、电压等参数,且在计算机系统下进行数据分析,对促进供电企业反窃电发展产生重要意义。另外,供电企业在反窃电管理中还要分析各类用户的用电行为,并将其用电信息进行及时的登记,通过对比分析的方法来确保反窃电安全性。
结束语
窃电行为已经成为如今影响供电企业经济效益、国家电网安全、居民用电稳定等的重要因素。窃电行为不仅仅属于道德层面上的问题,而且已经转移到法律层面上来。在供电企业的发展中为有效打击非法窃电行为,必须要充分应用大数据理论及相关技术,将大数据技术的理论特征、管理思想、技术要点等应用于反窃电工作中,对供电企业反窃电工作质量的提升产生关键性价值,同时还可以引导广大群众形成科学的用电价值观念,自觉遵守用电规章制度,杜绝自行非法窃电行为。
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