反窃电检查中电力营销大数据的运用探究.docx

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反窃电检查中电力营销大数据的运用探究

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魏鸿昌

摘要：随着中国经济的不断发展，人们的生活质量越来越高，随之而来的就是与日俱增的庞大用电需求。然而，一些别有用心的用户却借此机会偷电窃电，使正常的用电与供电秩序遭到严重干扰。这就需要加强反窃电检查，借助先进的电力营销大数据提高反窃电质量和效率。

关键词：反窃电检查；电力营销；大数据

引言：随着我国经济的不断发展，人们的用电需求越来越大，这就意味着电费会越来越高。在电力营销中，要加强反窃电检查工作。因为一些别有居心的人为了减少电费，就会私自窃电，影响广大用户的合法权益，还会使得电力企业遭受很大损失。传统的反窃电检查手段比较落后，采用电力营销大数据可以提高检查效率。

一、反窃电工作存在的问题

（一）工作存在技术漏洞

电力是一种无形产品，是广大用户赖以生存的用品。随着技术的不断发展，用户缴纳电费更加方便，通过支付宝、微信等线上支付方式即可实现对电费的缴纳。电费是指用户实际用电所产生的费用，这些费用不固定，因此，一旦有用户窃电，就很难真正检查出来，也无法发具体统计窃电电量大小。为了加强反窃电工作的有效性，需借助先进的设备对电量进行精确统计。然而，道高一尺，魔高一丈，一些反窃电人员利用技术中存在的漏洞窃取电量，这样就会导致用户所用总电量和供电企业所供总电力的差值较大，供电企业对电量无法进行分类统计，区分不清具体窃电电量。这必然会导致一部分窃电人员行为更加猖狂，反复利用漏洞窃电。

（二）管理不完善

目前，一些供电企业不重视反窃电工作，在检查时比较疏忽，存在许多管理漏洞，相应的措施不够完善。没有引进先进的技术设备，在电量检查时不认真、仔细，敷衍了事。相关检查人员的素质有待提升，这样会使得更多窃电人员继续违规操作。

（三）检查人员经验有限

许多反窃电检查人员的经验不足，在检查过程中，会面临许多突发状况，缺乏随机应变的能力，或者不能正确使用反窃电措施。即使查到具体窃电行为，也不会搜集证据，或者搜集的证据不足以对窃电人员进行精准打击。因此，反窃电检查工作有待完善。

（四）窃电人员技术手段高

许多窃电人员的技术水平比较高，在窃电方面有丰富的经验。这些人大多会采用先进的技术手段窃取电量，有效利用各种漏洞，使电量成功被窃取，而且不容易被发现。加之一些贡献企业不重视反窃电检查，手段落后，相关工作人员经验不足，就会使得这些窃电人员更有动机，疯狂窃电。

二、电力营销大数据在反窃电检查中的应用

（一）对营销大数据进行电量数据分类

为了提高反窃电检查工作效果，使窃电分子得到制裁，可利用营销大数据实现精准检查。要结合系统的电量统计数据对其进行分类，可依据不同的用电属性实现精准分类。用电种类不同，相应的线路也会呈现出不同的特征，比如，用电负荷曲线波动、大小就会有显著的差异。根据这些差异和特征，展开计算，就可以判断用户是否有窃电行为。

工作人员要了解用户供电的线路特点。由于线路很容易受到客观因素的干扰，从而发生改变，因此，在进行反窃电检查时，要掌握用户的实时用电信息，还要有详细的记录，要仔细分析用电是否存在失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。一旦发现某些异常情况，就要进行跟踪检查与监督。检查可以按照时段进行，也可进行实时、持续监督，不断搜集证据，确定窃电现场，不要破坏，对窃电行为的发现与确定要做到快、准、狠，并对窃电人员依法处置。通过对营销大数据进行电量数据分类，就能够有效提高反窃电检查工作效率。

在不同的场所中，用户的用电特征也会有所不同。可以对其电量数据进行仔细分析，再根据用电类型进行分类，比如商业用电和家用用电就有显著的区别，前者强调企业用电，后者强调居民用电。还有一些大型生产企业用电则可以归类于工业用电。将这些用电类型仔细分类后，就能够对每个类型的电流负荷仔细分析，从而更好地了解是否有窃电行为。

（二）对用电量数据进行分析

在已有数据的基础上，还要进一步加强对用电量数据的分析与统计。通过科学合理的分析后，就可以找到数据中存在的问题。首先要对数据进行归一化处理，便于对电量数据进行分析和统计。归一化处理是一种科学合理的方式，包括min-max和Z-score，可采用第一种标准化法，使电量数据的分析与统计更加准确。min-max的公式是X=（x-min）/（max-min）。其中，X表示歸一化后的数值，x表示为某一时间段的实际数值，min表示数据中的最小负荷数值，max表示数据中的最大负荷数值。根据该公式就可以对数据进行计算和统计，得出数据的变化率，再进一步确定用户的平均用电量。采用该种算法可以排除多余的干扰，使数据统计更加精确。

此外，还要对概率进行计算。先将计算出的总体用户平均用电量与标准差确定后，再通过正态分布表达出正负荷的变化规律，计算出平均用电量和标准差中所有的概率，这样就可以将所