卞卡
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摘要：随着互联网技术及人工智能技术的快速发展，电力企业在发展中应用电力营销大数据进行反窃电检查作业，引起了人们的广泛关注。分析如何合理有效应用电力营销大数据，并且提升反窃电检查作业质量，成为电力企业发展中主要研究的课题。简要剖析电力营销大数据在反窃电检查中的应用，以期为电力企业发展中相关反窃电检查工作的开展提供参考。
关键词：电力；营销；大数据；反窃电检查；应用
1.电力营销大数据
电力营销大数据第一部分来源于用电信息系统，通过实时监控用户用电的电流、电压、电能来收集数据信息，用电信息系统拥有智能记录、数据预测、自动核对等功能，应用此部分数据可以将异常数据及时、准确的反应到管理人员系统中，辅助电力企业电力营销管理工作；电力营销大数据第二部分来源于营销业务系统，营销业务系统中包含用户用电量及电费缴纳历史数据，应用此部分数据可以有效分析出用户用电的异常波动，及时查询用户用电账户信息，提高反窃电工作效率和质量；电力营销大数据第三部分来源于专项监测监察系统，从电力营销角度辅助电力管理人员的反窃电工作，及时发现零度电用户、线损异常区域、销售数据异常区域，缩短圈定窃电问题发生处所消耗的时间，提高反窃电工作效率。在三个数据来源的辅助之下，电力企业营销大数据可以辅助管理人员实时监控窃电现象的发生，并及时缩小异常范围，及时圈定窃电用户，提高电力企业反窃电工作效率和准确度，避免电力资源无价值浪费，避免社会公共资源损失。
2. 电力营销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 电力营销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。
（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。
3.电力营销大数据在反窃电检查中的应用
3.1对电力营销大数据进行数据分类
电力企业如要提高反窃电检查工作的质量及效率，最便捷有效的方式就是科学的运用电力企业的营销大数据。电力企业首先以电力系统统计的用电数量为基础，根据用电性质的不同，而进行细致的分类，根据不同类别的线路的特点，对用户在用电时负荷曲线波动的大小及形状相比较，在根据相应的算法，进行计算，来确定用户是否存在窃电的可能性。
在对电力营销大数据进行分类时，供电企业的工作人员应掌握居民供电线路的特点，所以供电企业的工作人员在进行检查工作时，应对用户进行信息及用电情况进行实时的更新与记录，认真分析失压、三相电流的现象，以便分析检查时是否存在异常现象，如有异常情况出现，应在不同的时间进行监测，以便能及时的发现窃电行为，掌握窃电证据，依法严惩窃电人员。这种检查方式，可以有力的提高电力企业的反窃电检查工作的质量与效率。
此外，电力企业还可根据用电场所的用电特点不同，进行电量数据分析，可根据用电情况进行分类，大致可分为工业用电、商业用电、居民用电等等，其中工业用电主要是指大型的生产加工企业所用电量，其用电量较大。商业用电主要主是一般的企业及公司所使用的电量，其用电量不是很大。居民用电也就是居民日常生活中所用电量。不同的行为的用电量，用电的规律也就不同，可以方便电力企业掌握各个用电行为的电流负荷，为反窃电的检查工作提供了良好的基础。
3.2对用户用电量数据进行科学的分析
电力企业要进行反窃电检查工作，需要对电力企业所掌握的用电情况的大数据进行分析研究，因此，电力企业的工作人员要对电力企业搜集到的数据及信息进行整理，分析其中存在的问题，并及时的采取有效的措施进行解决。电力企业的检查人员应对每个用户的平均用电值与标准差进行计算，再根据负荷值的变化，对存在的差值进行计算，保证电力企业有着可参考的信息。检查人员也应对用户的使用电量的波动比例进行合理的判断与分析，对用电量变化比较大的用户，首先应先分析该用户最近一段时间的用电量，在对其实际的用电情况进行有效的核实，因电量自身有一定的耗损，因此，如果在一定时间内，差异情况不大的话则为正常情况，如果出现差异非常大的情况，则需要对该用户进行有效的核实，看其是否存在窃电行为，差异值越大，窃电的可能性也就越大，因此要对该用户以往的用电情况、用户信息及电表情况，一一进行排查，同时也要做好相关证据的收集工作，必要时，应对该用户进行突击检查，一旦发现有窃电的行为，应依法进行严肃的处理。所以，在电力企业反窃电的检查工作中，电力营销大数据的应用起着非常重要的作用，提高电力企业的管理人员及检查人员分析问题的准确能力，有效的对窃电行为进行准确的判断。提高反窃电检查工作的质量与效率。
4.电力营销大数据在反窃电中案例分析
本文选择某个拥有较大线损率的线路实施大数据模式分析，这一线路拥有用户 60 个，分别标记为 B1 至 B60，首先根据用户用电量大小实施分类，其中有 10户是高负荷用户，40 户为重负荷，10 户为低负荷。计算评价值流程为：输入数据、计算均值、数据分类、归一化处理、评价函数值计算、结果输出。
通过分析可知，用户的评价值越高，就会产生越大的窃电嫌疑，可以单独列出较大嫌疑的用户。嫌疑用户确定以后，为了有效缩小目标范围，提升准确性，应当逐一排查嫌疑用户的月度用电指标，具体是对非常住户、电表计量问题、客观条件变化等情况进行排除。横向比较嫌疑用户，也就是比较临近月的用电量数值。
例如7月份B20用户以及8月份B5、B23用户用电量大幅度降低，可以确定出现了重大嫌疑，此外在八月份后 B7用户用电量大幅度持续降低也存在着重大嫌疑。通过排查目标之后多嫌疑用户积极锁定，必须尽快安排电力工作人员到现场检查用电。
传统的窃电方法具体是从外围设备管理方面实行反窃电，例如采用新型防窃电设备，但是改装或者更新一个地区的不同用户计量装置，这样缺乏目标性且投资巨大，耗费时间与财力。本文利用大数据模式分析供电企业历史用电数据，联系生产技术部门的配电线路线损研究，排除窃电嫌疑线路，进一步分析用电数据，明确窃电疑似用户，提高了反窃电工作效率。
5.结束语
总之供电企业要想降低窃电的情况，仅仅只是依靠着发窃电的技术和基础设施是不够的，必须要针对窃电的情况进行具体的分析，制定出完善的反窃电措施，对供电企业的反窃电综合水平进行提高，通过合理的应用大数据的技术，解决电力企业目前的反窃电技术现状，在一定程度上为电力企业持续的发展奠定出相应的基础。
参考文献
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