曹枝全
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摘要：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。
关键词：反窃电检查；电力营销大数据技术；应用
1电力营销大数据的特征及其数据来源
电力营销大数据本身的数据量比较大，电力行业所涉及到的设备和生产调度等都会产生较多的数据，并且这些数据的增长速度比较快。电力营销大数据的处理速度比较快，电力企业具有维持用电量和发电量平衡的作用，所以，为了确保工作的快速展开，为用户用电提供保障，需要进一步提高数据处理速度。电力营销大数据具有一定的应用价值，电力营销大数据不仅可以反应电力行业的规律，还可以指导电力企业发展。电力营销大数据的表现形式比较多，现在电力营销大数据有视频和音频等多种表现形式，电力系统所涉及到的数据比较多，并且具有一定的数据支持，这就使得数据具有较高的准确性。电力营销大数据主要来源于用电信息采集系统，该系统主要是用来收集处理和监控用户用电信息的，通过对用电信息进行采集和处理，展开用电检查和节约用电成本等工作。电力营销大数据还来源于营销业务应用系统，该系统以用电档案和用电信息为基础，包括电力营销的全过程，将其业务划分为五个部分。该系统在电费管理中具有电费审核功能，快速选出用电量变化大的用户信息，进一步确定窃电人员。
2我国供电企业的反窃电检查工作现状分析
2.1技术水平有待提升
在电力智能化不断发展的今天,大多数用户都是根据自身的生活用电量来进行电费的智能缴纳,用户用电呈现出范围波动大且不稳定的现象,一些用户别有用心私自窃电,导致供电企业对窃电设备容量与时间很难做到科学把控,且很难明确统计出已经被窃的用电量。不仅如此,因为我国供电企业在反窃电检查中需要应用相关科学技术才能全面统计被盗窃的电量,所以,窃电人员往往也会寻找供电企业的技术漏洞来窃取大量电量,这对供电企业的反窃电检查产生许多负面影响。供电企业很难统计出具体的电量,也无法准备掌握耗电量较大的原因,反窃电技术水平有待提升。
2.2管理工作相对滞后
管理漏洞作为我国现代化供电企业反窃电检查中的重要困境及问题,对供电企业的科学发展产生诸多不利影响。在对待反窃电检查的工作态度方面,一些供电企业管理者缺乏良好的关注和重视,对窃电现象缺乏深刻而又全面的认识,尚未在供电企业的发展中自觉落实反窃电检查措施,这往往为供电企业反窃电检查提供了许多的管理漏洞条件,导致供电企业很难实施反窃电检查措施。另外,在现代化供电企业实施反窃电检查的过程中缺乏相关技术设备,且电量检查人员自身的综合素养薄弱、整体素质低下等,导致窃电人员的不良窃电行为得到大范围滋生。
2.3窃电技术难以识别
现如今,世界科学技术呈现出高速化发展的良好趋势,窃电人员在窃电过程中也利用了许多先进科学技术和手段,加之许多窃电人员屡教不改拥有丰富窃电经验,能够熟练掌握各种窃电技巧,这导致其窃电行很难被供电企业反窃电检查人员发现。尤其是在反窃电检查中当缺乏先进技术和设备时,更加难以确定用户的窃电行为,也无法在短时间内收集大量的窃电证据。
窃电人员在窃电过程中应用的窃电方法比较多样,常见的有绕越计量装置接线法,短接法,欠压法、欠流法、移相法和扩差法等。如何加强对窃电不良行为的科学管理和控制,着重维护广大消费者合法权益与供电企业的经济效益,成为当前供电企业发展中不容忽视的问题。
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
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。
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。
3.3加强反窃电检查工作的建议
电力营销大数据具有较多的优势，这就决定了其能够很好的应用到反窃电检查中，所以，在具体应用中，必须充分挖掘电力营销大数据的优势，为反窃电检查工作的展开提供保障，对窃电分子进行相应的惩罚，避免造成严重的损失。供电企业需要充分认识到自身工作中存在的问题，这样才能做好反窃电检查工作，提高工作质量和效率，同时，供电企业还需要制定完整的奖惩制度，提高工作人员的积极性，让他们能够认识反窃电检查工作的重要性。供电企业还需要做好工作人员的培训工作，提高他们的专业技能和水平，增加反窃电检查工作经验，熟练掌握反窃电检查系统的操作方法，了解窃电人员的行为特点和窃电手法，收集他们的窃电证据，采取相应的措施找出窃电人员，让他们承担相应的责任。反窃电检查工作人员还需要掌握电力营销大数据的相关内容，熟练使用电力营销大数据，对数据进行分类，通过计算判断用户是否存在窃电行为。
结束语
目前电力营销大数据在反窃电检查工组中的应用水平较低，这就需要加强对反窃电检查中应用电力营销大数据的研究，提高相关工作人员对电力营销大数据的认识，使其能够充分发挥这一技术的价值，为电力企业反窃电检查工作的发展提供有利支持。
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