郁常浩
广西电网有限责任公司河池罗城供电局
摘要：随着科技水平的提升，我国已经进入了信息化和大数据时代，各行各业广泛应用大数据技术提升管理监督效果。在电力行业中，反窃电检查是保证企业效益的有效手段，越来越多的企业加强应用大数据技术加强质量检查，但结合实际来看，仍存在些许不足。为有效地降低窃电现象发生频率，加强对电力营销数据的应用是一种有效的手段，对促进企业发展有重要作用。
关键词：电力营销；大数据；反窃电检查；应用
1反窃电中大数据技术的应用优势
1.1线损实时监测
借助大数据技术可以帮助工作人员进行用电数据信息的搜集与挖掘，通过深度挖掘与分析，进行线路线损实际情况的分析与判断，实现对线损基本规律的掌握与明确。同时，依托于大数据技术强大的分析功能，能够帮助工作人员掌握不同时段线损情况。以不同季节为例，冬季、夏季为线损率最高的季节，依托于对供电区用电信息、天气与季节数据的采集和分析，生成不同季节线损动态图，实现通过大数据分析来保证线损分析的准确性。
1.2智能反窃电
供电企业通过在用电信息系统中融合大数据技术，可实现对用户信息的实时采集，并以平台为基础进行海量数据的传输，而终端可依托于数据分析来判断用户用电情况。在智能信息采集系统运行过程中，若用户用电数据存在异常，平台会自主进行智能诊断与分析，判断其是否为窃电行为并第一时间提示预警。如在白天时段监控图显示三相电流数值呈现为均衡态势，但是在夜间时段出现一相电流值异常，系统可自行诊断并预警。当然，为确保相关工作人员能够直观掌握数据信息，平台可以以图形化、图表化的形式呈现数据，进而实现对反窃电工作的智能化开展。
2电力营销大数据在反窃电检查中应用的问题
2.1流程的规范性问题
目前，应用营销大数据开展反窃电检查的作业流程缺乏规范性，具体表现在：现阶段大部分企业都缺乏完善的作业规范和作业制度以及完善的监督管理制度，没有形成完善的管理体系，在实际开展工作过程中很多细节难以落实，导致结果精准度存在差异，监督管理的缺失导致结果易受到主观因素影响而失去公正性，对反窃电检查工作的质量管控造成了不良影响。
2.2技术问题
技术问题主要表现在以下两个方面。一些发电厂的主要问题是技术应用系统不完善。如果监管体系不完善，将对售电数据分析结果的客观性产生不利影响，售电数据的形成、收集和分析不完善，就难以准确评估窃电行为。另外，一些电力企业在大数据营销应用过程中可能存在技术漏洞。仪表在数据的采集过程中起着重要的作用，但电表的应用可能涉及短路问题和测量模块的二次编程，电力公司可能会因此做出错误的评估。总之，这些技术问题会影响对窃电行为的判断。
2.3应用数据来源问题
在反窃电检查中，数据来源问题的影响也比较大，具体表现为：与传统的大数据概念存在差异，电力营销大数据主要来源是各级电网的总表、分表等，以及用户的购电记录明细等内容，从数据来源的角度分析，数据准确性较为真实，但不够全面，且数据收集反馈时间较长，仅凭这些信息难以形成切实有效的参考。例如，甲客户在2020年1月至4月平均用电为100±30度，在5月至8月的用电量为20度、30度、10度和50度，系统评定收集的数据认定存在窃电行为，但人工实际探查后，发现由于电表出现故障才导致数据下降，使得误判为窃电。基于上述例子，可知仅凭数据来判定窃电行为存在误差，对于此方面的研究还需继续加强。
3电力营销大数据在反窃电检查中应用的对策
3.1对电力营销大数据进行电量数据分类
为了进一步提高对窃电行为的检出率，确保窃电分子受到相应的处罚，我们可以利用营销大数据，对违法用电进行适当控制，并按照以下方法对用电统计数据进行正确分类。可根据不同用电属性进行分类，不同的耗电类型有不同的对应线路，然后，基于电力负荷曲线和其波动情况分析窃电行为。对可疑的窃电行为，有必要对相关用户的电能消耗进行实时监测，并将其记录在防盗检查工作中。在此基础上，还要分析是否存在电压损失或三相电不平衡。在出现异常情况时，需要进行实时调查以及对窃电人员进行不同时期的监控、检查，收集窃电证据，明确窃电地点，对窃电人员进行相应处罚，使其承担法律责任。除此之外，供电企业还可以根据不同用电场所的用电特征对电量数据做出分析。首先，对电力数据进行分类；然后区分各种消费类型。例如，可以分为工业用电、商业用电和家庭用电。工业用电是从事大规模生产加工企业使用的的电量，商业用电为企业所用的电量家庭用电为居民所用的电量。供电企业可以分析每种类型用电量的特点，为反窃电检查提供支持。
3.2深度学习
深度学习主要是以非线性模块来进行多层描述学习，其中各模块的描述，均含有三个转化过程，体现为简单描述→高层描述→抽象描述。通过对上述转化过程的大量积累，实现对复杂函数的深度学习。针对深度学习算法而言，是对建模数据的隐含分布进行自动学习，本系统采用以GRBM-DBN为框架的深度学习算法。首先，RBM训练采用相关对比发散数据。其次，进行RBM数据生成隐藏值的模拟，在此基础上开展其他RBM的训练。最后，进行分类操作。依据唤醒-休眠算法，结合对分类标志与隐藏单元的设置来达到权重变化的目的。针对唤醒-休眠算法而言，可以将唤醒体现为认知过程，以向上权重为根据，结合对外界特征的描述来进行各层抽象表示，针对下行权重，则需利用梯度下降来实现有效转变；休眠则可以以生成过程来体现，运行期间底层状态依托于向下权重与顶层表示来生成，可作用于层间向上权重的转变与调整。
3.3规范技术流程，制定技术应用标准
任何行业中都需要得到有效监督，古语说“无规矩不成方圆”，这适用于各行业。对于电力行业而言，在实际开展反窃电检查中，缺乏有效的技术规范、技术标准进行约束，会对最终的质量造成严重影响，因此，应用电力营销大数据提升反窃电检查质量需要完善、有效、规范的技术流程作为参考。在制定技术流程规范和标准时，需要从技术可行性、代表性的角度进行分析。需要企业结合实际情况由主管部门进行编制，参考实际过程中的各项问题，制定各项制度。同时，在企业不具备综合数据分析的前提时，技术结果应按照百分占比的情况进行制定，从而使得数据信息价值的发挥更充分，从而减少因违规作业、缺乏综合评估，造成的分析结果不客观、分析结果错误的现象。
3.4加强反窃电检查工作的建议
大数据在电力营销中有很多优势，其可很好地用于防盗控制，因此，必须充分利用大数据营销的优势，为稽查工作提供保障，防止窃电行为，并对窃电分子进行相应的处罚，以避免严重损失。电力供应企业要充分认识自身工作中存在的问题，做好防盗检查工作，提高工作质量和效率。同时，电力企业也需要建立一套完善的奖惩制度，提高员工的积极性。电力企业还要加强培训，提高业务人员防盗技能和方法。窃电稽查人员还必须掌握电力批发销售的相关内容，熟练运用电力批发营销，对数据进行分类，通过计算，评估是否存在用户窃电行为。
结论
为充分发挥大数据系统在反窃电检查中的使用效果，企业和行业监管中心应完善监管体系，加强硬件安全技术探索，加强员工技能培训，规范大数据采集方式，制定技术标准。
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