反窃电检查中电力营销大数据的应用

反窃电检查中电力营销大数据的应用

高佳

国网大同供电公司平城区供电中心 山西 大同 037000

摘要：如今，我们已经踏入了信息大数据时代，对于大数据技术的应用变得十分关键，尤其是在电力营销管理方面，但是在实际上仍然存在一些不足。在电力营销领域距离全面自动化的目标相差甚远，这不利于电力企业的发展。为了能够有效降低窃电问题的发生频率，应充分利用大数据技术加强对基础设施的建设，对反窃电方式进行科学的应用，而且还要加强对窃电现象的分析，对反窃电手段进行不断优化，从而将窃电问题发生概率控制到最低。

关键词：反窃电检查；电力营销大数据；应用

1电力营销中大数据特点

电力大数据与经济、社会存在广泛紧密的联系，电力大数据价值不仅局限在电力行业内部，更体现在国民经济运行、社会进步及各行业创新发展等多个方面。电力企业积累了海量数据，这些数据在数据量、多样性、速度和价值方面具有大数据的特征。电力企业大数据通过传感器、智能设备、视频监控设备、移动作业终端、网上国网等各种数据采集渠道，将收集到的结构化、半结构化、非结构化海量数据集合。这些数据通过与行业外数据的相互交融，通过大数据的分析整合，将会使电力大数据发挥出更大的价值。为科学合理的确定营销策略提供了保证，促进企业经济效益的显著提升。综上所述，电力营销大数据具有体量大、类型多、价值密度低、处理速度块等特点。

2反窃电检查中电力营销大数据的应用

2.1搭建大数据技术数据信息平台架构系统

若想搭建供电网络系统大数据技术数据信息平台的架构系统，第一点是相关供电网络工程技术人员需要考虑到大数据技术数据信息层面的基础研究构造，随后在相关前提条件下搭建对应的用电客户数据信息收集系统，并且逐步搭建完整的大数据技术数据信息平台架构系统。由于该种构造系统的搭建，需要在保证用电客户相关数据信息收集系统非常完整的前提条件下开始，在相关进程中必须深入理解供电网络系统大数据技术具备的特性，也必须配合相关供电网络系统大数据技术平台的真实应用状况。第二点是科学使用有关的数据信息收集装置，全方位收集用电客户的初始用电参数信息，随后再把所收集到的参数信息传送至终端处理装置；操作平台可以把相关数据信息进行深入分析及研究以后，再把相关数据参数信息上传并存储到云信息数据库。第三点是必须使用云计算技术方法对收集到的相关参数信息实行校对及核算。在此进程中，领先的数据信息网络技术及监测控制作用，能够保证用电客户相关数据信息的安全性及私密性，并且能够确保相关参数信息的统一性及共享能力。

2.2加强电量数据分类

为有效实现对窃电行为的有效打击，务必要严格执行电量数据分类举措。首先，供电企业向居民供电的过程中务必要明确线路特征，这主要是由于用户如果受到不同因素的影响，线路电流负荷通常会出现一定程度的改变。因此，在每次窃电检查过程中，务必要对用户用电信息展开全面的记录，并对其展开深入的分析，判断是否出现失压、三相电流相位异常等其他不良的问题。如果在检查中发现存在数据异常的现象，那么一定要及时进行分时段跟踪监测。如果发现窃电行为，那么需要对窃电现场进行有效保护，对相关窃电违法人员进行相应的惩处。通过这种措施能够有效提升反窃电行为查处效率。除此之外，还需要结合不同用电场所对用电特征进行科学的分层分类，这样能够更加充分地掌握电流负荷情况，为后续的反窃电检查工作开展创造良好条件。

2.3用电量相关信息

供电企业在应用电力营销大数据进行反窃电检查的过程中，需要将已经采集出来的所有数据作为评价指标，在反窃电检查中积极分析电量数据，进行科学的统计学处理，对数据异常问题进行归纳总结。在分析电量数据的过程中，所有数据都需要实施科学的归一化处理，对促进后续数据统计效率产生重要的意义，而且还可以提升数据准确性。在应用数据归一化处理方法的工作中，其主要包含min-max标准化法和Z-score标准化法，在用电量数据处理中往往采取前一种方法，其具体公式为X=(x-min)/(max-min)。在该公式中，X象征着经过归一化的数值，x意味着在特定时间段中的实际数值，min代表最小的负荷数值，max代表最大的负荷数值。对于用户电量的数据处理工作，反窃电检查工作者需要画出数据变化率曲线，统计出供电企业中所有用户当前的平均用电量。另外，在数据处理中还要准确计算概率，将提前计算出来的平均用电量及标准差通过正态分布方法，呈现正负荷数据的变化特征，然后计算出相关概率，最后根据已经分析出来的评价函数来评价用户用电量，以获取用户电量的变化信息。

2.4反窃电智能系统的应用

反窃电智能系统主要由无线采集装置、专变采集终端、数据转化器、系统主站、电能表构成。反窃电智能系统包括电力负荷管理、实时数据采集、实时数据存储、电力设备管理、客户区域、线损、电流、电压、电量行度、地理位置、拓扑关系、历史曲线展示、数据存储等功能，能实时反映计量电表的数据情况，并根据设置的阈值进行预警，提示存在用电异常信息，通过历史数据分析，能判断出存在窃电的用户。其实际工作流程如下。（1）在线监测。通过大数据信息采集技术采集用电数据，对数据进行分析，得到电能表掉电、电能表失压、电能表故障、电能表失流、电能表外力受损等事件。（2）辅助分析。根据在线监测信息与终端事件进行辅助分析，确保分析的准确性。（3）历史数据分析。对存在潜在窃电行为的用户，分析其计量信息、接线方式、历史记录、功率数据差。（4）智能诊断。分析用户异常信息并及时处理，结合神经网络的反窃电模型评价体系，计算用户的嫌疑指数，充分分析用户窃电信息的准确性。尽管窃电的方法多样，但本质上都是用户实际的用电量大于用户电能表示数。通过建立反窃电智能系统，能持续检测用户的用电量，一旦系统显示存在窃电行为，便会发出窃电预警，帮助供电系统人员第一时间处理，减少电力企业的损失。

3加强反窃电检查工作的建议

电力营销大数据具有较多的优势，这就决定了其能够很好的应用到反窃电检查中，所以，在具体应用中，必须充分挖掘电力营销大数据的优势，为反窃电检查工作的展开提供保障，对窃电分子进行相应的惩罚，避免造成严重的损失。供电企业需要充分认识到自身工作中存在的问题，这样才能做好反窃电检查工作，提高工作质量和效率，同时，供电企业还需要制定完整的奖惩制度，提高工作人员的积极性，让他们能够认识反窃电检查工作的重要性。供电企业还需要做好工作人员的培训工作，提高他们的专业技能和水平，增加反窃电检查工作经验，熟练掌握反窃电检查系统的操作方法，了解窃电人员的行为特点和窃电手法，收集他们的窃电证据，采取相应的措施找出窃电人员，让他们承担相应的责任。反窃电检查工作人员还需要掌握电力营销大数据的相关内容，熟练使用电力营销大数据，对数据进行分类，通过计算判断用户是否存在窃电行为。供电企业还需要与当地政府和公安机关联合工作，提高反窃电检查工作力度，普及相关法律法规，明确窃电人员需要承担的责任，一旦出现窃电行为，需要进行惩罚，避免再一次出现窃电现象，为国家经济效益的实现提供保障。

4结束语

在现代化生活中，用电费用支出占总支出的比例比较大，这就使得有一部分用户为了减少电费支出而进行窃电，窃电行为具有严重的法律后果，并且对电力企业造成严重的损失，因此，必须展开反窃电检查工作。反窃电检查工作具有重要的作用，必须得到充分的重视，在具体的反窃电检查工作展开过程中，需要将电力营销大数据应用其中，只有这样才能取得良好的效果，才能避免窃电现象的发生，为国家经济效益的提升奠定了基础。

参考文献

[1]潘雅.电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究[J].电子世界,2019(23):204-205.

[2]赵波.电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].科技风,2019(31):175.