何思含
国网浙江义乌市供电有限公司，浙江金华 322000
摘要：大数据时代的来临一定程度上推动了我国各企业的智能化发展，电力营销是电力企业中极其重要的一个环节，科学技术不断发展，大数据技术的广泛应用，一些窃电技术也逐渐科学化。如果电力企业依旧采用传统的窃电检查手段并不能及时发现窃电现象，加上窃电人员的警觉性比较高，这也在很大程度上增加了供电企业的管理难度。为了能够有效提高供电企业的经济收益，就要提高其检查效率，加强电力营销大数据技术的应用也就显得极其重要。
关键词：电力营销；大数据；反窃电检查；智能化
随着我国社会经济的发展，居民的生活水平得到了不断的提高，不断推进的城市现代化建设，使得居民对电力的需求也逐年增多。但是，有一些人为了减少电费方面的开销，采用多种方法实施了窃电行为，对居民正常供电的秩序造成了极大的影响。随着大数据时代的来临，虽然有一些供电企业在日常管理中应用到了大数据技术，但是在电力营销方面，大数据技术的优势并没有充分的发挥出来。比较滞后的用电检查技术也就不能在较短的时间内准确地发现窃电行为，导致供电企业经济效益得不到提升。
1电力营销大数据技术
电力营销大数据技术是一个比较广泛的概念，大数据中的数据信息主要来源于用电信息系统，用电系统通过对用户用电信息的收集，其主要有智能记录、数据预测、自动核对等多种功能，从而为电力企业的电力营销管理工作提供数据支持。大数据中的信息还有一部分来源于营销业务系统，比如用电用户的用电量、电费缴纳的历史数据等，通过大数据技术对这些信息进行分析，从而能够对用户用电的异常波动情况进行准确的分析，对用户的信息进行查询。大数据中的信息还有一部分来源于监测监察系统，及时发现用电异常的情况，进一步提高电力企业反窃电工作的效率。大数据技术的应用能够及时确定窃电用户，减少了电力资源的损失。
2我国电力企业中反窃电检查技术的应用现状
目前，我国大多数城市中均存在着窃电现象，不能准确的计算出窃电量，甚至不能及时认定窃电行为。窃电属于电能不明损失中的一种，电力企业营销管理人员极易忽视窃电行为，导致给一些窃电行为的发生提供了可乘之机。加上一线反窃电工作人员的工作量较大，对窃电行为的证据收集难度也比较大，随着科学技术的不断发展，窃电人员的窃电技术也越发先进，导致反窃电检查人员不能及时识别出窃电行为，窃电人员的窃电行为更加猖獗。
3电力营销大数据技术在反窃电检查中的应用策略
3.1对窃电嫌疑用户进行筛选
传统的反窃电技术不能对窃电嫌疑用户进行有效的筛选，而电力营销大数据技术则能够通过对电力营销业务系统中用户用电情况的分析，从而对一些用电量出现了异常的用户进行筛选，尤其是用电量突然减少的用户，通过电力企业营销业务系统中的大数据技术，能够准确的找出用电量异常的用户，然后根据用户信息采集系统，将筛选出的异常用电用户号信息录入到相应的系统中，结合远程抄表系统，对异常用电用户的每日的用电量情况进行检查，如果检查结果发现各项数据正常，则要进一步对用户的电压曲线、电流曲线、三项负荷的平衡性等进行检测，如果检查结果显示，与常规计算结果之间的误差比较大，则可判断用户存在窃电行为。电力企业相关技术人员要详细的检查此用户的用电现场，进一步提高反窃电工作的时效性，保证居民的正常用电需求能够得到满足。
3.2进一步确定窃电的时间
电力企业相关技术人员如果经现场检查发现存在窃电行为，然后要进一步对用电用户供电设施与配电设施的接线情况、运行状态等进行现场检查，进一步明确窃电的具体时间，然后将此作为核算窃电量的基础。
在确定窃电时间时，可以通过对管理系统数据库中的相关信息的采集，明确窃电用户数据异常的起始时间、终结时间、电压异常波动的时间、电流出现异常变化的时间等等，最终计算出窃电用户的具体窃电时间，从而对其进行相应的处理。
3.3对窃电量进行计算
传统的反窃电技术的应用，即便是电力公司已经发现了用户的窃电行为，但是并不能对窃电的准确时间以及窃电量进行准确的判断，也就不能为合理的惩处提供指导依据，这也在很大程度上增加了反窃电工作的难度。而通过电力营销大数据技术能够对电力系统中窃电用户的电压曲线和电流曲线进行采集，从而准确的计算出窃电量，为电力企业更好的打击窃电行为提供了准确的指导依据。
3.4做好早期准备工作
创建信息完善的大数据信息系统首先需要先进的硬件设备的支持，由硬件设备对相关的信息进行采集和分析。然后还要招聘一些技术力量较强的专业化人才，保证大数据技术的有效应用，或者加强对电力企业电力营销大数据技术操作人员进行专业知识的培训，不断的提高其专业技能。还要加强对数据安全性的控制，在大数据时代，数据的总量呈现出了爆炸式的增长，数据的价值不断提高，为了保证客户资料的安全性，要及时制定相应的防护方案，避免信息泄露造成客户财产的损失。
3.5加强对电量信息的分类
营销大数据技术在反窃电检查中的应用，在保证了反窃电检测工作精准度的同时，还有效的提高了检测的效率。这就需要供电企业根据电网系统中统计的信息，按照用电用户的类别对用电量的信息进行分类，对不同类型线路的用电特征进行分析，自动化的比较用户用电负荷曲线的变化情况与实际值，发现其中的差异，从而对窃电行为进行判断。采用大数据技术进行信息分类时，首先需要明确各个供电线路的特点，避免外界因素对检测值造成影响。大数据系统要与自动化电力设施进行连接，将用电信息及时反馈，在确认后要对窃电用户的用电行为进行监测，采集到相应的现场证据，可通过法律程序，在保证人员安全的基础上，减少电力企业的经济损失。另外，窃电行为的监管方还可以按照用户的用电特征对用电信息进行研究分析，结合相关测标准，对窃电行为进行判断。
3.6对用电信息的分析
窃电行为的分析人员通过比较用户的最近用电数据与过往采集的用电量信息，构建出一个虚拟的近期用电趋势，对某一个阶段内用户用电量的平均值进行准确的计量。通过对用电概率的测算，计算出平均电量与规定值之间的差值，通过正态分布的方式将负荷的浮动规律准确的体现出来，然后对平均值与标准差中的概率进行计算，进一步判定用户用电量的变化情况。根据分析结果可以选择出一些用电波动较大的用户，然后对其用电行为进行监管，之后进行现场检查。对窃电行为的用电检查工作需要体现出检查人员的主观能动性，比如在夏季，耗电量增加，如果某个用电用户其用电量依旧维持在一个很小的波动内，则可怀疑其有窃电行为。
4结束语
总之，大数据技术在电力营销反窃电检查工作中的应用虽然也取得了一定的效果，但是还是存在着一些问题，这就需要电力企业从多个方面加强大数据技术的改进和优化，及时发现电力系统中存在的窃电现象，在提高供电企业经济收益的同时，更好的推动我国科学技术的智能化发展。
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