（国网新疆电力有限公司伊犁供电公司 新疆伊宁市 835000）
摘要：近年来，随着我国电力行业的快速发展，使用的电子设备也越来越多。在人们生活和工作的过程中是无法离开电力的，目前在用电量增长的过程中，窃电情况越来越严重，部分的不法分子为了能够降低电费的使用，从而对电能进行窃取，导致供电企业的经济效益出现损失。因此本文主要分析电力营销大数据在反窃电检查中的应用，在此基础上提出了下文的内容。
关键词：电力营销；大数据；反窃电；应用检查
引言
随着我国社会经济发展，用电需求量增大，用电客户数量增多，给电力企业的服务管理及用电监测带来挑战。互联网大数据技术发展为反窃电检查效率及质量的提升问题，提供良好的解决方案。
1.应用电力营销大数据开展反窃电检查的必要性分析
1.1符合电力营销体系建设要求
在电力营销体系的大环境下，需要做到各个业务环节的集约化，反窃电检查也不例外，应用营销大数据推动反窃电检查工作，有利于电力营销体系发展提升。通过大数据形势下的反窃电检查，逐步取代传统窃电检查工作，以满足电力企业的市场发展需求，建立起以客户为导向的营销模式。
1.2促进反窃电检查工作方式的转变
电力企业工作方式在大数据背景下向集约化发展，节约了大量的人力支出，电力工作者不必再随时随地的开展检查工作，也无须与用户有过多的接触引发矛盾，只需定期或不定期的进行线下走访，检查设备的运行情况，了解用户使用情况及诉求。大数据形势下，反窃电检查工作效率及质量得到极大提升，电力工作者也有更多的时间投入到提升用户体验工作中，为用户提供及时高效的用电支持，维护电力系统稳定性。电力公司业务由以电能为交易“货物” 转变为提供给用户更好的服务和用电体验。
2.反窃电工作面临的困难
我国电力系统复杂，形式多样，大部分地区的反窃电检查工作存在诸多不完善因素，难以实现对用户的窃电行为进行有效管理和监控，从而对偷电漏电风险损失控制效果不明显。为解决传统窃电检查模式下，人员支出大、人为干预、发现不及时等问题，电力企业先后研发出智能电表等设备，通过自动化读取及远程传输等技术，将用户的用电量信息远程传送至电力公司核算系统，再由人工进行监控，将用电信息反馈给用户。此方法极大的节省了传统抄表模式的人力支出，解决了人力资源浪费的问题，但用电单位或个人想要通过不法手段偷电漏电，其工序并不复杂，同样会给电力企业带来损失，因此还有很大的改进空间。
2.1取证难
对查获的窃电、违约用电行为要证据确凿、充分，设法取得和保存窃电装置、设备、被损坏的用电计量装置等其他窃电证据或违约用电证据，例如拨表，表箱外迁本来是为了防窃电，但外迁表箱极易遭到故意破坏。窃电分子就利用这一点，私自开锁，拨开封印，拨表调数。一旦查获，将以破坏供电部门的锁具为依据。再如发现计量接线反接，如果安装计量装置时没有留下足够的证据（由用户签名的工作单、照片等），就很难作为用户窃电的证据。又如表计封印，按相关规定，开启封印或封印缺失可以认定为窃电，但实际处理并不是那么简单，如室外表箱被砸、被损、封印缺失，就不能简单地依据没有封印来认定窃电。
2.2定量难
主要是窃电的时间难确定，如短接电流线，脱离电压联片等，窃电现场确定了，但窃电多少就需要确定窃电发生的时间并计算窃电量，如果确定不准，查处窃电的力度就要受到影响。
2.3窃电现场保护难
要求电力管理部门或公安机关尽快到场勘查、提取证据，防止窃电者事后拒不承认。
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2.4用电稽查人员执行难
当查出窃电者后常由于其无理纠缠、围攻，容易使窃电现场和证据破坏，甚至检查人员的人身安全也常受到威胁。
3.应用营销大数据促进反窃电检查水平提升
建设大数据信息平台，平台对数据执行收集、整理、分析、存储等操作，这些操作都需要优质的硬件支撑，包括收集、分析所用到的计算机及服务器，信息存储所需的本地存储介质和连接的云端存储服务等等，做好平台基础硬件的采购及架设，为大数据反窃电检查打好硬件基础。
3.1执行电量数据分类
前文说到，应用营销大数据手段能够提升反窃电检查的效率及准确性，供电企业应以电力系统统计的数据为基础，同时根据用电客户类别进行分类。如分析不同类别线路的用电特点，应用客户用电负荷曲线波动与实际值进行自动化对比，通过对比数据模式及算法中显现出的差异分析运行中的异常现象，从而判断用户是否存在窃电或偷改线路的行为。对大数据进行分类时，要求数据分析或参数设置人员了解不同供电线路的特征，避免将外部干扰产生的数值波动现象纳为用户窃电行为产生误判。因此要求大数据系统内接入智能化电力设备返回的用电数据，通过专业人员或自动化系统分析用电系统本身是否存在问题，在确定问题为用户个人因素造成时，要启动监测方案，收集现场证据，启动法律程序，待执法人员取证后切断供电降低损失。在此过程中要保障人员安全。此外监管人员还要根据用电特征分析用电数据，如运营管理区域并未执行阶梯计价，则会有部分企业以个人用电名义开展生产活动，此时监管人员可以直接通过用电量判断该用户是否为企业用户；当企业用户的用电量过小时，也要考虑是否存在窃电行为。
3.2分析用电数据
分析人员可将近期用电信息与过往收集的用电量进行比对，模拟出近期用电走向，从而能够精准计算出该期间内用户用电量的平均值。此外还要计算概率，计算平均电量和标准之间的差值，通过正态分布表达负荷变化规律，计算平均值与标准差内的概率，最后应用评价函数对用电量变化进行判断，从中筛选出用电波动较大的用户，对其加强监管，分析该用户可能存在的窃电行为类型以及窃电动机，甚至可以有监管人员进入用户内部进行检查，同时收集相关证据。用电的监察也要发挥主观能动性，如炎热夏季企业用户的中央空调会增加耗电支出，如果在夏季企业用电仍保持较小波动，此时可怀疑其是否存在窃电行为。对于小微企业而言，因为办公场地较小，室内人员较少，在夏季强降雨情况下可能对冷气需求较小，此时用电量降低则不考虑盗窃电可能性之内。
3.3招募、培养、储备好大数据领域人才
初期做好人才招募工作，确保满足大数据分析及应用要求；工作期间做好人才培训工作，执行动态技术、理念更新，同时做好考核；当今时代缺乏人才，大数据领域更是如此，因此要做好人才储备工作，提升员工的企业忠诚度，才能在当前环境下做到长远发展。
3.4做好信息安全管理工作
大数据时代下，信息的数量成爆炸式增长，信息的价值也在不断提升，大数据的共享性要求企业在实现信息共享的情况下，保障用户信息安全。因此要建立起防护系统、方案以及应急对策，全方位避免因信息泄露造成的损失。
4.结束语
通过上述分析可知，电力企业想要减少窃电问题的出现，如果依靠反窃电方法以及一些基础设施是远远不够的，因此需要对窃电的情况作出相应的研究分析，制定出完善的反窃电措施，提升自身的反窃电整体水平，通过合理的去应用电力营销大数据方面的相关知识，对其供电企业现如今的窃电现状进行及时的改善，为电力企业的健康发展贡献出一份力量。
参考文献：
[1]王榕.反窃电检查中电力营销大数据的应用[J].中国市场，2018，988（33）：138-139.
[2]张文宇.应用大数据技术的反窃电分析[J].工程建设与设计，2018，392（18）：75-76.
论文作者:郑炜军,何燕飞,许峰,王道观,任帅
论文发表刊物:《河南电力》2019年7期
论文发表时间:2020/1/3
标签：窃电论文; 数据论文; 用户论文; 电力论文; 用电量论文; 工作论文; 人员论文; 《河南电力》2019年7期论文;