朱敏生
广东电网有限责任公司清远佛冈供电局 511600
摘要：在人们的日常生活中电力资源是必不可少的，人们对电力的需求也正处于快速增长的阶段，电力系统的重要性越来越突出。但是，在电力营销过程中，仍然存在着比较严重的问题，主要表现为窃电现象，这对社会产生了较大的影响。窃电现象已经引起了相关部门的重视，电力营销大数据具有重要的作用，因为电力营销大数据的应用可以有效遏制窃电现象的发生，减少国家的经济损失。因此，本文对反窃电检查中的电力营销大数据应用进行深入的分析。
关键词：反窃电检查；电力营销大数据；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，电力企业需要维持用电量和发电量的平衡，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，因为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，具有一定的数据支持，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电力营销大数据在反窃电检查中的应用问题
2.1规范问题
在我国电力营销大数据在反窃电检查中的应用过程中，规范问题依然普遍存在，其主要表现为：作业规范与作业制度缺少完善性，最终分析结果具有一定误差，大数据的应用效果会因此受到不利影响，进而难以控制反窃电检查作业开展质量。
2.2数据问题
在反窃电检查作业开展中，数据来源问题普遍存在。在部分电力企业中，各级电网下设分表、总表、入户表是电力营销大数据的主要来源，辅助以电力企业营销活动用户购电活动等相关记录数据，此类数据普遍具有较高的准确性，但是并未真正发挥电力营销大数据价值，可能会让数据信息存在局限性特点，让数据采集、数据的形成非实时性，难以对反窃电检查工作的有效开展提供参考作用。如在我国某电力企业的反窃电检查工作中，就曾因数据来源局限性，错误判断某用户电表装置故障为窃电行为，造成工作乌龙，这对防窃电检查工作及管理工作的科学开展具有不利影响。
2.3经验问题
电力营销大数据主要包含用电消耗数据以及用户购电数据，在不同时期，其数据具有一定差异性，人员经验对于处理差异具有重要作用，但就目前来看，在我国部分电力企业中，人员经验不足、人员能力不足的问题依然普遍存在，这会让反窃电检查作业结果产生误差，让反窃电作业质量受到不利影响，可能会因此产生企业、用户纠纷现象。
2.4技术问题
技术问题在电力企业反窃电检查工作中主要表现在以下两个方面：
2.4.1体系方面
部分电力企业存在技术应用体系不完善的主要问题，如监督体系不完善，就会让电力营销数据分析结果的客观性受到不利影响，让电力营销大数据的形成工作、采集工作、分析工作存在不清晰问题，难以让窃电行为得到准确判断，与此同时，部分电力企业在电力营销大数据的应用中，因用户用电习惯以及数据形成逻辑影响，可能会让数据出现不规律的现象，如果监管体系不健全，就会让数据分析结果受到影响。
2.4.2漏洞问题
部分电力企业在电力营销大数据的应用过程中存在着技术漏洞问题，电表数据具有关键作用，电表应用过程中可能会出现短路问题、电表控制模组可能会出现二次编程，而电力企业可能会对其进行错误判断，判断技术问题为窃电行为。
3电力营销大数据在反窃电检查中的应用措施
3.1对电力营销大数据进行电量数据分类
要想进一步提高反窃电检查工作的效果，使窃电份子得到相应的惩罚，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，并且进行记录，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，这两者之间存下较大的差异，前者主要是企业用电，后者主要是居民用电。一些大型生产用电可以划分为工业用电。在用电类型划分之后，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。
3.2对用户用电量数据进行分析
电力企业要想做好反窃电检查工作，需要利用已有的数据进行用电量数据的分析和统计。在数据分析过程中，反窃电检查工作人员需要收集数据并且对数据进行整合处理，这样就可以发现其中存在的问题，才能采取恰当的措施处理问题。在用户用电量数据处理过程中，需要计算用户用电量的平均值和标准差，在此基础上根据负荷值的变化计算差值，这样就可以为供电企业提供参考信息，判断用户是否存在窃电行为。反窃电检查工作人员需要在认识用户用电量的波动状况的基础上进行判断和分析，找出用电量变化比较大的用户。针对用电量变化比较大的用户，需要分析他们最近一段时间的用电量，对实际用电量进行核实，因为这些用户的电量有一定的损耗，所以，如果在一段时间内用电量变化不大，代表着不存在窃电行为。如果用电量变化比较大，需要对其用电量进行进一步的核实，判断其是否存在窃电行为，数据差值越大，窃电的可能性越大，这时，需要对该用户长期的用电状况进行比较，展开相关的排查工作，注意证据的收集，必要时可以进行突击检查，如果检查出存在窃电行为，必须进行惩罚，为其他人起到一定的震慑作用。由此可以看出，在反窃电检查工作中，电力营销大数据发挥着越来越重要的作用，电力企业也需要进一步提高管理人员和工作人员的专业能力，促使他们能够及时发现问题，对窃电行为做出准确的判断，进而提高反窃电检查工作的质量和效率，降低国家经济损失。
4结束语
有部分用户为了减少电费而进行窃电，导致对电力企业造成严重的损失，因此，必须展开反窃电检查工作。反窃电检查工作具有重要的作用，必须得到充分的重视，在具体反窃电检查工作展开过程中，需要将电力营销大数据应用其中，才能取得良好的效果，避免窃电现象的发生，为国家经济效益的提升奠定基础。
参考文献
[1]武文杰，邓嘉麒，马晓伟.反窃电检查中电力营销大数据的应用[J].装备维修技术，2020(3):110-110.
[2]邵朱夏，詹聪，徐怡佳，孙延青.反窃电检查中电力营销大数据的应用分析[J].电子乐园，2019(22):0033-0033.