反窃电检查中的电力营销大数据技术应用探讨

1、    反窃电检查中的电力营销大数据技术应用探讨    刘安磊 王浩 徐冬冬 贾旭超 陈琳摘要：随着互联网时代的到来与不断发展，各种新型的信息技术应运而生。在我国越来越多供电企业中也充分应用信息技术、互联网技术与人工智能技术，对供电企业的营销日常产生重要的价值，对全面实现自动化发展产生重要的意义。然而，在反窃电检查中还存在着诸多的漏洞，在反窃电技术、管理、经验等方面都有待加强。这为供电企业的发展带来诸多经济损失，不利于供电企业发展水平的提升。因此，本文将电力营销大数据技术应用于供电企业的反窃电检查中，从用电量数据分析、电力数据采集和整理等方面出发提升供电

2、企业反窃电工作效率和质量。关键词：电力营销;大数据;反窃电检查：f426.61;f274;tm73    ：a    ：1007-9416（2020）06-0000-001 我国供电企业的反窃电检查工作现状分析1.1技术水平有待提升在电力智能化不断发展的今天，大多数用户都是根据自身的生活用电量来进行电费的智能缴纳，用户用电呈现出范围波动大且不稳定的现象，一些用户别有用心私自窃电，导致供电企业对窃电设备容量与时间很难做到科学把控，且很难明确统计出已经被窃的用电量。不仅如此，因为我国供电企业在反窃电检查中需要应用相关科学技术才能全面统计被盗窃的电量，所以，窃

3、电人员往往也会寻找供电企业的技术漏洞来窃取大量电量，这对供电企业的反窃电检查产生许多负面影响。供電企业很难统计出具体的电量，也无法准备掌握耗电量较大的原因，反窃电技术水平有待提升。1.2管理工作相对滞后管理漏洞作为我国现代化供电企业反窃电检查中的重要困境及问题，对供电企业的科学发展产生诸多不利影响。在对待反窃电检查的工作态度方面，一些供电企业管理者缺乏良好的关注和重视，对窃电现象缺乏深刻而又全面的认识，尚未在供电企业的发展中自觉落实反窃电检查措施，这往往为供电企业反窃电检查提供了许多的管理漏洞条件，导致供电企业很难实施反窃电检查措施。另外，在现代化供电企业实施反窃电检查的过程中缺乏相关技术设备

4、，且电量检查人员自身的综合素养薄弱、整体素质低下等，导致窃电人员的不良窃电行为得到大范围滋生2。1.3窃电技术难以识别现如今，世界科学技术呈现出高速化发展的良好趋势，窃电人员在窃电过程中也利用了许多先进科学技术和手段，加之许多窃电人员屡教不改拥有丰富窃电经验，能够熟练掌握各种窃电技巧，这导致其窃电行很难被供电企业反窃电检查人员发现。尤其是在反窃电检查中当缺乏先进技术和设备时，更加难以确定用户的窃电行为，也无法在短时间内收集大量的窃电证据。窃电人员在窃电过程中应用的窃电方法比较多样，常见的有绕越计量装置接线法，短接法，欠压法、欠流法、移相法和扩差法等。如何加强对窃电不良行为的科学管理和控制，着重

5、维护广大消费者合法权益与供电企业的经济效益，成为当前供电企业发展中不容忽视的问题。2 反窃电检查中的电力营销大数据技术应用2.1在营销大数据中加强电量数据分类在供电企业的发展中不断加强反窃电检查工作，并促进反窃电检查工作质量和效率的提升，有助于更好地发展反窃电行为。将电力营销大数据技术应用于供电企业反窃电检查中，其具备良好的准确性与便捷性。在应用电力营销大数据技术的过程中，供电企业反窃电检查人员可将系统电量相关数据作为主要的评价标准。然后对用电属性实施科学分类，比如说，在不同类型的用电线路特征分析中可充分结合客户的用电负荷曲线进行比较，通过比较大小和波动来确定相应的变化量，然后通过数据模式与电

6、力算法判断异常数据，从而科学判断出用户的窃电行为。在电力营销大数据的相关分类工作中，工作者必须要明确供电企业的线路规划特征，了解线路的基本运行规律。在每一次的反窃电检查中都要准确收集广大用户的相关信息，并进行实时数据分析，不断发现失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。在数据分析中一旦发现异常情况，就要进行分时段跟踪调查取证，维护窃电现场证据，并依法给予窃电人员一定的惩处。2.2利用大数据技术分析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

7、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

8、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。关于大数据技术在用电信息中的应用，可以充分应用如下技术：（1）etl关键技术：例如，在智能化电网建设背景下，众多电力数据呈现出分布分散特征，且数据数量比较丰富，数据类型多样。将该技术应用于这些用电数据分析中，然后与其他先进技术融合起来，有助于实现数据集成化。（2）数据分析关键技术：对于反窃电侦查和管理，应用大数据技术的核心内容就是将各种信号转变为数据，在ethink平台的应用下，对各种数据进行科学处理和分析，这可以为电力部门的工作决策提供科学

9、指导。（3）数据处理关键技术：通过数据处理技术来分析各个地区的用电信息，对数据进行分库、分区与分表管理。将利用率不同的数据纳入相应的数据库中，保证及时获取并观察电力数据信息。3 结语综上所述，在供电企业反窃电检查中要全面应用电力营销大数据技术，不断提升供电企业管理者对反窃电检查的重视度，进而促进工作质量和效率的提升。针对反窃电检查，一是要清醒地认识到供电企业检查面临问题，并积极寻找出科学的改进方法，通过实施考核奖惩机制提升反窃电工作者的工作积极性。二是强化对反窃电工作者的专业技术培训，让其准备掌握采集系统应用方法，提高其反窃电检查综合素养。让其全面了解窃窃电工具、窃电设备及其窃电方式。三是充分应用电力营销大数据技术，对数据属性实施分类分析，通过准确的数据计算进行准确的用户窃电行为分析。反窃电检查作为我国电