电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨郭征

电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨郭征

郭征

呼和浩特供电局内蒙古呼和浩特010080

摘要：随着社会的发展，我国的现代化建设的发展也有了很大的创新，科学技术的发展也突飞猛进。在电力营销中，我国科学技术的发展促进了大数据时代的不断进步，但是现如今随着窃电技术的手段多样化的发展，传统的窃电检查方式已经无法满足现如今的实际需求，此外因为违法人员自身的思维警觉性在逐渐的进行提高，导致其电力企业的管理难度在逐渐的进行增长，因此必须要提高电力营销大数据的合理应用，保证电力企业窃电检查的整体效率，促进电力企业自身持续稳定的发展。

关键词：电力营销大数据；反窃电检查；应用探讨

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。在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营销大数据的应用场景分析

大数据技术，其产生的战略意义不是获取更多的数据信息，而是将获取的信息进行专业处理，从海量信息中，精准筛查出与企业服务、未来发展相匹配的信息，将数据转化作为一种产业或是工作岗位，为信息增值，最终实现企业营收。营销大数据可以应用在生活、生产中的各种场合，涉及到餐饮、医疗、保险、贸易、教育等诸多领域。如外卖订餐平台，通过用户填写的注册信息，圈定用户人群是学生、白领、工人、待业人员等等。以工作人员为例，通过工作日的午餐配送地址，推算出用户的工作地点，结合用户点餐记录，初步推算出用户消费水平、消费观念，再将推算出的信息分享给广告主，实现广告主的定向推送，使广告效益最大化。对大数据技术的应用，使用途径不同，所得到的结果也有很大差异。通常情况下大数据技术会应用于为用户提供更优质的服务，为广告主做更为精准的投放，挖掘市场需求，为企业发展指引方向。但也有部分公司，忽视平台的社会价值以及应履行的社会责任，应用大数据杀熟手段，赚取更高利润，或通过买卖用户信息非法牟利，企业丢失用户好感，同时网民对大数据安全性也失去信心。

2目前供电企业反窃电检查中的问题分析

2.1由于反窃电技术存在漏洞

对于电力而言，是作为虚拟的商品，和常规的实质性产品存在着一定的不同，实质性商品是可以根据统计和监控等进行相应的管理，但是虚拟商品在管理的过程中难度会很大，只可以通过用电量的统计方式进行达标，同时一些常规的检测设备无法可以将窃电的数量准确反映出来，这样也为窃电人员提供一定的便利。因此这些人员为了减少电表上的使用量数值，开始采用各种方法进行窃电，导致电力企业自身的经济效益受到损害，在用户的用电量和企业所提供的电量差异值比较大的情况下，供电企业会将一些老化或者是过度使用所导致损害作为其差异值过大的原因，但是供电企业并不能准确的判断出线路损坏的电量直，这样也是导致窃电违法人员猖獗的重要原因之一。

2.2由于反窃电检查的管理并不完善

在供电企业中，因为生产经营的过程中并没有对窃电检查的工作引起足够重视，直接导致企业自身的反窃电措施存在一定的缺失，在管理中也会存在越来越多的问题。此外因为管理人员自身缺少监督管理力度和基础设备并不是很完善，管理人员自身的责任心存在一定的不足等问题的出现，都将会导致供电企业的反窃电管理效果不理想，与此同时也将会增加电力系统的不安全，对电力企业带来严重的损失，因此在电力企业中，必须要对反窃电技术管理进行完善，严格的执行管理制度，保证反窃电技术可以得到有效落实。

3反窃电检查中电力营销大数据的应用策略

3.1做好电力营销大数据的前期准备工作

首先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。其次是要招募、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。最后要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。

3.2应用营销大数据促进反窃电检查水平提升

3.2.1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。在此过程重要保障人员安全。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。

3.2.2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插值，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。

结语

综上，大数据的普及与应用为各行业发展提供动力，同时为公司客户提供更为个性化的定制服务。将营销大数据应用于反窃电监测环境，帮助电力企业充分了解用户用的用电信息，为窃电行为判断提供辅助。要充分做好数据准备及人才培养工作，加强工作创新，同时保证监管人员安全，以有效降低电力企业损失。

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