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反窃电检查中电力营销大数据的应用

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张郁于秀华

摘要：电力企业营销过程中，反窃电是一直以来备受关注的一个话题，反窃电实施效果好坏对企业经济效益产生在直接影响，面对新时期窃电手段的多样化发展，利用电力营销大数据具有重要意义。

关键词：反窃电;窃电检查;电力营销;大数据

引言

在如今这个大数据时代下，虽然许多供电企业将大数据技术等信息自动化技术应用到日常管理中，但是其在营销管理上还存在很多问题，离全面自动化还有很大的工作未完成，其中包含反窃电工作。由于用电检查的技术和手段相对滞后，无法在短时间内准确发现窃电行为。因此，为了提高供电企业反窃电工作的效率和治疗，本文将对电力营销大数据在反窃电检查中的应用进行研究。

1反窃电管理现状

在我国窃电现象普遍存在，窃电量难以统计，窃电行为也难以认定，电能其实是一种商品，它是通过电能计量装置来实现计算商品价值的，发电量和总的销售量之间，如果产生了差异，那就叫作线损，线损包括两种：一种是技术线损，另一种是不明线损，不明线损无法统计，这里面就包含了窃电的事实，管理者对这种现象容易麻痹大意。一些供电企业对窃电工作不够重视，电能表和互感器的连接不规范，封钳管理不到位，有时还封印不全，更有甚者会出现错误接线的情况，这就给一些用电用户提供了可乘之机。由于人员基数很大，一线的反窃电人员工作量特别大，搜集窃电证据难度也很大，科学技术不断发展，窃电的手段也越来越隐蔽，有许多用户使用高科技技术窃电，如果一线工作人员理论知识和实际经验欠缺，就无法识别具有一定技术含量的窃电行为。由于电量是无形的，窃电又比较隐蔽，使所窃电量的计算，无法具体出数字，到底应该补交多少电费，给不出具体数字，所以对窃电用户的处罚相对较轻，达不到震慑的目的。

2反窃电中电力营销的按数据的应用

2.1反窃电系统设计原理分析

反窃电系统设计原理包括：第一，系统会对区域内的所有电力用户进行全方位覆盖，并且为每一个用户建立一个电力档案，档案中具体记载着用户的用电信息，其中包括电负荷、电压和电流等，以动态的方式实现对用户用电的监管;第二，系统所采集的用户信息会进行相应的二进制数据转化，使其可以被计算机识别，从而进行下一步的软件操作;第三，系统在完成采集信息的数据转换后，将其传递到相应的计算机软件中，建立相应的反窃电诊断模型。在整个反窃电系统中，对用户用电情况进行动态监测，并且通过综合对比，加之相应计量装置的实时监测，这样可以有效掌握用户的一些不良用电行为，对窃电行为进行大致的判断，从而有效缩小侦查范围。要想实现对用户窃电行为的有效确认，需要在变压器内侧安置相应的传感器，同时结合无线控制，以实现对窃电行为的有效监督。

2.2搭建大数据处理平台的架构体系

首先，应该根据大数据层次的基本分析机构建立相关的用电信息采集系统大数据处理平台构架体系。该构架体系的建立必须在用电信息采集系统相对完善的基础上，才可实施完成。结合电力大数据的相关特点，结合应用大数据处理平台的实际情况。其次，通过采集设备对用户用电原始数据信息进行采集，将相关信息传输到终端处理平臺，经处理平台的分析后，将其数据信息存储到云数据库，并通过云计算模式对该数据进行核算校对。在此过程中通过相关工具软件的应用，如Eclipse集成软、MapReduce开发软件等，运用监控控制功能与网络技术，实现了数据的安全隐私与统一共享。

2.3利用大数据分类电量数据

在供电企业中，想要实现反窃电效率的提高，企业立足于用电量数据统计的基础上，然后根据线路特点、用电特点以及电量大小进行分类。供电企业还可以利用用电特征将用电情况进行分析，并根据实际情况划分为不同层次的用电负荷，比如：工业、商业、居民用电等等，相同的负荷用电量特征变化相同，且客观因素也会随之发生改变。因此，居民负荷就是居民所用的电量，商业负荷就是企业或者公司所使用的电量，其他的用电量则一般都是指正负极城市建设中所使用的电量。根据这样的划分，将各个电流负荷更加明确，为供电企业的反窃电工作提供便利性。

3案例分析

某供电企业对某小区的60户居民进行供电服务，60户居民分布标记为A1～A60。在进行营销大数据分析前，需根据各用户的实际用电量进行分类，其中高负荷用户8户，中负荷用户42户，低负荷用户7户，零电量用户3户。对所有数据处理的流程为：数据的整体和输入→数据的均值计算→对数据进行分类→对数据归一化处理→评价函数值的计算→输出最终的结果。通过评价函数值，对所有用户进行评价，评价值越高，其窃电嫌疑越大。该供电企业将所有存在较大嫌疑的用户单独列出，为了提高准确性，其进一步分析了嫌疑用户的月度用电指标，包括是否为非常住用户、电表是否出现问题和其它客观因素。最后，锁定了A5，A20和A23等三家用户，并且及时安排相关工作人员到现场进行检查，以便