高慧
国网山东省电力公司泰安供电公司 山东 泰安 271000
摘要：随着科学技术的发展，窃电手段越来越多、技术含量不断提高，为防窃电工作带来了更多的困难。为此，电力企业应加大对大数据分析技术的应用，致力于实现营销数据的高级应用与防窃电智能管控，对用户实施24 h全方位闭环诊断远程定位，改变以往“现场蹲守”的防窃电工作模式，建立“智能化、主动式”的防窃电模式。
关键词：大数据分析；电力营销；营销稽查；防窃电；预警
中图分类号：TM73 文献标识码：A
1营销稽查与反窃电现状
近年来，随着市场经济的快速推进和科学技术的日新月异，窃电现象屡禁不绝，窃电范围广、人员多、数量大，并呈现职业化、智能化蔓延趋势，高科技含量的窃电方式越来越多，窃电手段十分隐蔽；同时，用电地点分散，地形非常复杂，安装摄像等监视装置难，窃电户的防范能力极强，传统的人工化用电检查方法远远不能满足现代化的反窃电和可持续发展的要求，给正常的供用电秩序带来恶劣影响，也使供电企业蒙受巨大的经济损失。目前，已经建设的反窃电管理应用系统在一定程度上实现了反窃电工作的管理，但还需要在如下三方面进行改进。（1）窃电嫌疑定位准确性有待提高，改变反窃电“现场蹲守”传统工作模式，向主动式、智能化方向发展。（2）新型窃电方式的适应能力有待提升，需要在当前的系统中不断融合营销客户的用电数据和线路数据，改变“丰富的数据，贫乏的应用”现实状况。（3）系统需要有特定客户属性的分析数据为支撑，提高用户用电数据分析应用，确保整体窃电现象的提前预测机制，保证整体系统具备智能自主优化升级能力。只有不断提升系统的分析准确度和自主升级能力，才能保持系统的生命力，因此，对现有反窃电系统的升级改造势在必行。
2基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用的建设思路
（1）基于泛在电力物联网建设，充分应用云计算、大数据分析等技术，丰富数据来源，全面开展数据接入转换和整合贯通，打造数据中枢大脑，实现数据共享。（2）构建电力人工智能算法与模型，进行多源大数据治理与跨领域智能分析，建设以“标签画像、专家经验、机器学习”为特征、以场景式在线稽查和预防式过程监控为手段，由事后稽查向事前校验预防、事中监控干预、事后稽查整改、结果反馈应用转变的营销新型稽查闭环管控模式。（3）构建基于大数据的窃电概率预警分析模型，通过收集典型的窃电案例，建立窃电案例特征库，抽象模型因素；基于逻辑回归算法，完成模型的初步构建；基于离散弗雷歇距离算法，用近期的电量行为轨迹与该用户的典型用电行为轨迹来计算相似度，修正窃电概率分析模型的预测准确度，实现嫌疑窃电用户精准定位。（4）构建用电客户行为属性数据及客户诉求数据应用。借助电力公司多年积累的重点敏感客户数据，包括客户业务类别数据、客户图像数据、客户语音数据、客户归属地数据（辖区、小区、线路、台区）、客户个人喜好数据、客户用电档案数据，实现该类重点客户的用电行为和隐藏窃电行为预测模型的建立，确保用电重点客户的属性数据的全面性和分析维度的准确性。（5）构建基于物联网全息感知、泛在连接的稽查能力，通过数据流与业务流融合，实现现场稽查融合管理、稽查流程与业务系统的跨平台传递、稽查任务与具体业务的有机融合和协同处理。（6）通过对电力稽查标签标准、流程、服务的统一，实现稽查标签的创建、管理、应用、评价全过程管理，支撑稽查业务开展。建立反违窃工作的公开透明、全程在控、灵活溯源等“人 - 机 - 平台”交叉联动的管控机制。
（7）建立事前防范、事中监管的稽查监控工作模式，推进营销业务规则的规范执行；基于稽查成效分析，评估营销业务规则适用度及实效性，支撑规则的优化迭代，提升营销辅助决策能力。
3基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用建设
3.1建设以大数据分析为基础的全过程全方位营配稽查模式
营配稽查模式在借助物联网技术实现数据融合共享的基础上，应用大数据分析、智能技术，建立营销业务管理平台的“智能大脑”，实现营销管理全过程、全业务、全方位稽查；借鉴专家经验，制定事前预防方案，并与业务管理要求有机结合起来，对异常问题预防规则进行动态化更新，制定业务执行环节流程限制、异常提示、约束性填报等事前防范策略；构建事中监管规则库，实时、在线地对营销业务进行监控，一旦发现超限情况、异常现象，即刻在线进行处理、纠正，形成规则在线、纠偏分析、即刻整改的监控工作模式。
3.2建设以大数据分析为基础的营销稽查反窃电概率分析预警模型
对用电信息采集数据、营销业务应用数据以及营销GIS等进行综合分析，总结不同类型数据间的逻辑关系、内在关联性、数据表征，构建数据分析模型，并由防窃电系统对各级线损、计量装置进行实时在线监测，并智能化、自动化地进行筛选，对可能存在故障、发生窃电的计量装置进行准确定位，智能化分析、诊断异常情况，最终形成在线监测、筛选、分析、受理、反馈、持续改进优化的防窃电处理流程。该模型的技术要点主要包括：第一，构建以大数据分析为基础的窃电嫌疑定位模型。通过对历史窃电户进行调查分析，对其用电行为特点进行总结，借助大数据分析、传统防窃电分析方法以及数理统计算法，建立窃电分析模型，深入分析、确定窃电嫌疑用户。第二，赋予模型以自主优化升级功能。针对防窃电嫌疑现场查处结果，模型可以开展自主分析，实现模型对窃电嫌疑定位准确度的迭代优化。第三，监查闭环处理。将现场检查业务与在线监测结合起来，实现监测发现对象、分析筛查对象、检查确认对象的闭环处理，充分发挥现场检查、在线监测的协同作用，促进防窃电管理水平的持续提升。
3.3建立全息感知的现场稽查模式
灵活运用先进技术手段，建立全息感知的现场稽查模式。第一，“物-物”的感知。在现有电力基础设施、用户以及先进的互联网、ICT技术基础上，借助传感技术，实时监测各接入信息，并应用先进的大数据、物联网、人工智能技术，广泛收集用电信息。第二，“人-物”的互联。以“互联网+”为依托，借助移动互联技术，建立“互联网+预警稽查”的O2O营销业务管控模式，并借助用电采集设备、智能终端以及人工智能交互服务平台，实时自动预警业务管控风险，自动跟踪问题整改情况，实现在线闭环控制。电力企业致力于建设线上、线下一体化的现场稽查模式，融合多源数据、赋能移动终端，对营销稽查功能包括工单处理、现场体检等进行深化，打通关键节点，建立系统与现场信息互联核查的重要途径。第三，“人-人”的互动。借助互联网技术，全面收集一线专家的经验，应用大数据文本分析技术，深入分析专家的经验、建议与意见，分类别、按周期地输出热词分布，对包含热词的所有专家经验记录进行人工分析，对共性经验、建议进行总结，为稽查流程优化以及监控体系优化提供有效的指导。应用各种客户诉求应用系统，包括用电信息采集系统以及95598知识库、客户服务系统等，建立稽查业务管控服务平台，初步赋予稽查现场检查以经验分享、信息共享、基础数据支撑功能，后期借助该平台与移动终端应用功能，实现业务需求申报功能、业务规则漏洞提交功能，针对现场检查疑难问题，由专家库人员进行在线协调互动、讨论解决方案。
结束语
综上所述，当前电力企业的防窃电工作面临着新形势、新问题，应借助先进的科学技术，包括大数据技术、大数据分析技术、人工智能技术、信息技术等，构建智能营销稽查监控及防窃电分析预警平台，对窃电现象进行预测、观察、预防，保障电力企业的经济效益。
参考文献
[1] 钟立华，杨悦群.基于差分阈值的审计式电力营销精准稽查系统设计[J].自动化与仪器仪表，2020（9）：127-130.
[2] 江涛，刘洋，唐知涵.泛在物联网下电力营销稽查管理模式的构建[J].通信电源技术，2020，37（5）：265-266.