张影
国网四川省电力公司平昌县供电分公司 四川巴中 636400
摘要：本文将详细介绍窃电的主要原理，并通过给电量数据分类、掌握用电量信息及实行大数据技术三个方面阐述了电力营销大数据技术在此类检查中的实际应用，从而保障了反窃电检查的整体效果。
关键词：反窃电检查；电力营销；大数据技术
引言：随着大数据时代的快速发展，大数据技术已被广泛应用到多个行业中，在电力营销中会时常发生窃电现象，为更好地开展反窃电检查，可借用大数据技术在解决问题的同时，为此类企业的发展指明方向。
一、窃电的主要原理
在计算电能时，管理人员不仅要考虑到电流、电压，还需将功率因数纳入考量范畴内，任意一项的改变就会引发整体变化，而部分窃电行为的方向也与此三项要素有关。具体来说，在电力系统逐步完善与发展的过程中，会产生诸多的窃电、偷电现象，比如，当前大面积使用智能电表，由于现场抄表形式的减少，部分窃电现象较难察觉；工作人员在检查用电情况时，难以监督每名用户的用电行为，若双方在时间上存有检查空隙，则会生成部分窃电行为；在当前电力市场内，管理人员已发现多种窃电设备，若采用电磁干扰，因电表难以正常工作而完成窃电；在开展城乡建设期间，部分拆迁与建设存在不良改造，各区域间因私拉乱接或接线混乱而出现窃电行为。
当前各电力企业已开展科学的反窃电检查，在电力营销系统的发展下，其内部的多项环节已朝着集约化方向发展，利用大数据技术进行反窃电维护能改善此前管理工作的不足，并根据市场当前的发展需要，增强电力服务，保障供电企业的经济效益[1]。
二、电力营销大数据技术在反窃电检查中的实际运用
（一）实行电量数据分类
在电力营销的反窃电检查中，管理人员运用大数据技术能有效分类电量数据，一般来讲，借助大数据技术能使反窃电检查的数据更具便捷性与准确度。在运用此类技术期间，供电企业的工作人员可将其统计的电量当做评判标准，并科学分类用电属性。比如，管理人员可针对不同的用电线路来判断用户的实际用电情况，并依据其用电负荷曲线来判断或比较用户的用电是否正常。用户的用电变化量可根据其波动或大小而获得，并借用电力算法和数据模式得到异常数据，若不存在异常数据，则相关用户没有出现窃电行为，反之亦然。
在实行大数据分类的过程中，工作人员要切实掌握供电企业内部的线路规划，在明晰其主要特征后，得出其真正的运行规律。在开展反窃电检查期间，管理人员要合理收集每家用户的信息，并严格执行数据分析，当其发现相位异常、电流不平衡或处在失压状态时，要对数据准确分析找到引发用电异常的真正原因，从而开展分段调查取证工作，保护现场证据，及时惩处相关的窃电人员。
（二）了解用电量信息
在电力营销中采用大数据技术还能掌握各项用电量信息，一方面，管理人员在开展反窃电检查时应将收集好的数据当做评价标准，并及时分析当前的电量数据，在完成统计后实行科学处理，当技术人员发现数据存有异常时需立即总结、归纳。另一方面，在处理各项电量数据的过程中，其处理方式需借助归一化，增强后期数据的统计效率。通常来讲，归一法包括Z-score与min-max标准化法，即X=（x-min）/（max-min），X在公式内代表着归一后的数值；max与min代表着最大、最小负荷数；而特定时间内的数值为x。利用归一法中的多项数据，技术人员可依照实际需求设定数据变化曲线，将用户或企业的平均用电量计算出来，再运用正态分布法测算出整体的负荷数据变化值，在得出精确的概率值后，获取评价函数，并得到各个用户的用电量，进而掌握其电量的实际变化[2]。
（三）采用多类大数据技术
大数据技术内部包含多项关键技术，利用各个关键技术能有效完成反窃电检查工作，其一，管理人员在采用ETL技术时，其蕴含在智能化电网中，由于电力数据的分布较分散，其数据数量与类型也较多，因而运用该技术能将此类用电数据有效集中，在完成用电数据的分析后，还能利用其与其它技术的融合，使用电数据呈现集成化，也更为高效地掌握用户的实际用电情况。其二，检查人员还可选用数据分析技术，针对反窃电的管理或侦查，在运用该技术的过程中可将多类用电信号转化成数据，而在ETHINK平台内，能科学分析与处理各种数据，在完成研究后，此类数据不但能用来开展反窃电的侦查工作，还能为电力部门提供后期的工作决策。其三，应用数据处理技术也能掌握用户的用电情况，利用对数据的处理与分析，工作人员能及时掌握每个区域的用电情况，再对数据进行有效的管理，如开展分库、分表与分区等，并将不同利用率的数据放置到对应的数据库内，增强电力数据信息获取的及时性，改善反窃电检查的工作效率。
总结：综上所述，当前电力企业在开展反窃电检查工作时多采用大数据技术，管理人员不但要重视此类检查工作，还需掌握引发窃电行为的多种原因，在找到对应的解决方法后，才能准确使用大数据技术，并有效改善检查效率。
参考文献：
[1]姜芬,王强,况贞戎.电力营销大数据在反窃电检查中的应用浅析[J].低碳世界,2019,9(12):108-109.
[2]潘雅.电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究[J].电子世界,2019(23):204-205.