电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨陈鑫丽

电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨陈鑫丽

陈鑫丽

惠州惠城供电局广东惠州516001

摘要：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;应用;分析

中图分类号：TM73文献标识码：A

引言

电力营销大数据时代推动了我国科学技术的智能化发展，但现阶段窃电技术逐渐科学化，传统的窃电检查手段已经不能及时发现窃电现象，再加上违法人员的思维警觉性提高，增加了供电企业的管理难度，所以必须要加强电力营销大数据的相关应用，提高供电企业的检查效率。

1目前供电企业反窃电检查中的问题分析

1.1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。

1.2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。

1.3窃电违法人员的技术较高，管理监督力度不足

一方面，供电企业在管理窃电的工作中，总是无法及时发现窃电现象，这是因为窃电非法人员在偷盗过程中应用了许多先进的技术，增加了其隐蔽性，为管理人员的工作增加难度;另一方面，供电企业拥有的基础用户逐渐增多，供电技术正在不断进步，用电模式不断改变，已经由传统的“多用户一电表”模式转变为“一用户一电表”模式，这种模式虽然已经降低了供电企业管理窃电的难度，但是传统模式更利于用户间的相互监督，现阶段的用电模式降低了供电企业的管理能力，为窃电人员创造有利的环境。

1.4管理人员没有足够的经验

供电企业管理人员在进行检查工作时，由于并没有关注用户是否窃取电力，导致管理人员没有办法第一时间发现用户窃电行为及采取有效的解决措施，特别是临时窃电现象，管理人员无法收集有力的证据。

2大数据背景下的反窃电检查措施分析

2.1根据大数据作为电量分类的基础

在供电企业中，实际的运营管理要想提高反窃电检查的效率，必须要根据营销大数据作为实际的参考，根据线路特点和电量消耗的特点等作为基础，对其电量进行合理的分类。在这项工作开展中，管理人员需要对电线路的特点进行掌握，虽然是在相同电路中使用电量，但是每个位置的干扰因素都存在着不同，因此电流负载的情况也是不同，如果出现这种情况，管理人员可以根据用户系统的使用数据和实际的使用量做出对比，假如存在着比较大的数据差距，那么便存在着很大的窃电嫌疑，之后在对其进行具体的分析对比，可以准确的找到窃电违法的人员。通过采取这样的方式可以排出一些其他原因导致出现的用电量过大问题，因此必须要遵守着实际的情况，对其用电负载层次进行合理划分，有效的去改善客观因素。在此之外居民生活用电量便是作为居民的负载电量，企业的用电量便是商业负载电量，城市在建设中，一些其他的用电量称之为其他负载电量，这种方式进行划分，可以帮助企业对电流负载量进行细化，提高企业自身的供电安全。

2.2需要科学的划分用户用电量的数据

科学分析用户的用电量数据在供电企业反窃电检查的实际工作中，常常需要对用电数据进行阶段性统计分析工作。管理人员需要将供电企业搜集的数据信息进行整理分析，找到供电企业生产经营中各环节存在的问题，并制定相应的解决措施。管理人员在对用电负载量进行分析时，应该利用相应的公式:X=(X－Xmin)/(Xmax－Xmin)数据信息进行整理，这个公式中，X不仅代表阶段性用电数值，还代表用电负载量的归一值，负载数值的最小量用Xmin代替，负载数值的最大量用Xmax代替，得出最后的结果就是一段时间内用电负载量的变化率，降低数据信息变化的影响，为供电企业的后期工作提供便利，从而得到科学、准确的用户平均用电量。管理人员需要计算每个用户的平均用电值及标准差，然后再由负载正态变化量为基础计算出所有差值的概率，使供电企业有足够的参考信息;管理人员还需要收集用户使用电量的评价函数并进行科学判断，当发现用电变化量较大的用户，管理人员首先需要查看用户近期用电量，运用各种分析方式核实用户实际用电情况。由于电量自身有一定的损耗值，一定时间内存在用电差异在合理范围内，若出现不正产较多的现象，管理人员应该及时上报，确认该用户是否以不正当的手段窃取电力，评价值越高的用户嫌疑越大，可以对住户基本情况、电表计量值、其他条件进行分析研究并排除，做好相关证据的搜集工作，在适当的时间要求相关部门上门突击检查，若存在窃取电力的违法行为，应及时根据相关规定严肃处理，决不留情。所以，电力营销大数据应用在供电企业反窃电管理中是非常必要的，可以帮助管理人员提高用电数据分析的精准度，准确锁定窃电违法人员，在一定程度上增加了管理人员的工作效率。

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。

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