淺談基于大數據分析的營銷稽查防竊電分析預警體系建設

葉方彬 陳政波 何清源 夏慶安 陸之文

（1.國網浙江省電力有限公司營銷服務中心（網絡數據室），浙江杭州311121；2.國網浙江省電力有限公司信息通信分公司（數據中心），浙江杭州310017；3.國網信通產業集團北京中電普華信息技術有限公司，北京100085）

0 引言

隨著科學技術的發展，竊電手段越來越多、技術含量不斷提高，為防竊電工作帶來了更多的困難。為此，電力企業應加大對大數據分析技術的應用，致力于實現營銷數據的高級應用與防竊電智能管控，對用戶實施24 h全方位閉環診斷遠程定位，改變以往“現場蹲守”的防竊電工作模式，建立“智能化、主動式”的防竊電模式。

1 電力企業營銷稽查防竊電面臨的問題

竊電問題一旦發生，便會給電力企業造成嚴重的經濟損失。隨著科技的進步，當前竊電現象也出現了新的變化，具體表現為竊電人員增多、竊電數量加大、竊電范圍更廣，出現了諸多科技含量較高、比較隱蔽的竊電方式，甚至產生了智能化竊電、職業化竊電的形勢。同時，在地形復雜、用電地點比較分散的地區，很難安裝監控設備，再加上竊電戶存在較高的防范能力、反偵察能力，導致人工用電檢查的傳統防竊電方法已經無法滿足當前的防竊電要求。面對這樣的情況，電力企業有必要對現有的防竊電系統進行升級改造，提高防竊電系統的自主升級能力、分析準確度，確保防竊電系統的有效性，可以從以下幾個方面入手：

第一，更好地適應新型竊電方式，將營銷客戶的線路數據、用電數據融入現有防竊電系統中，提高對數據的應用率；

第二，實現對竊電嫌疑用戶的準確定位，智能化、主動式地進行防竊電；

第三，在防竊電系統中，應添加特定客戶屬性的分析數據，對用戶用電數據進行全面分析、判斷，實現對竊電現象的提前預測。

2 建設以大數據分析為基礎的全過程全方位營配稽查模式

營配稽查模式在借助物聯網技術實現數據融合共享的基礎上，應用大數據分析、智能技術，建立營銷業務管理平臺的“智能大腦”，實現營銷管理全過程、全業務、全方位稽查；借鑒專家經驗，制定事前預防方案，并與業務管理要求有機結合起來，對異常問題預防規則進行動態化更新，制定業務執行環節流程限制、異常提示、約束性填報等事前防范策略；構建事中監管規則庫，實時、在線地對營銷業務進行監控，一旦發現超限情況、異常現象，即刻在線進行處理、糾正，形成規則在線、糾偏分析、即刻整改的監控工作模式。

3 建設以大數據分析為基礎的營銷稽查反竊電概率分析預警模型

對用電信息采集數據、營銷業務應用數據以及營銷GIS等進行綜合分析，總結不同類型數據間的邏輯關系、內在關聯性、數據表征，構建數據分析模型，并由防竊電系統對各級線損、計量裝置進行實時在線監測，并智能化、自動化地進行篩選，對可能存在故障、發生竊電的計量裝置進行準確定位，智能化分析、診斷異常情況，最終形成在線監測、篩選、分析、受理、反饋、持續改進優化的防竊電處理流程。

該模型的技術要點主要包括：

第一，構建以大數據分析為基礎的竊電嫌疑定位模型。通過對歷史竊電戶進行調查分析，對其用電行為特點進行總結，借助大數據分析、傳統防竊電分析方法以及數理統計算法，建立竊電分析模型，深入分析、確定竊電嫌疑用戶。

第二，賦予模型以自主優化升級功能。針對防竊電嫌疑現場查處結果，模型可以開展自主分析，實現模型對竊電嫌疑定位準確度的迭代優化。

第三，監查閉環處理。將現場檢查業務與在線監測結合起來，實現監測發現對象、分析篩查對象、檢查確認對象的閉環處理，充分發揮現場檢查、在線監測的協同作用，促進防竊電管理水平的持續提升。

4 建立全息感知的現場稽查模式

靈活運用先進技術手段，建立全息感知的現場稽查模式。

第一，“物-物”的感知。在現有電力基礎設施、用戶以及先進的互聯網、ICT技術基礎上，借助傳感技術，實時監測各接入信息，并應用先進的大數據、物聯網、人工智能技術，廣泛收集用電信息。

第二，“人-物”的互聯。以“互聯網+”為依托，借助移動互聯技術，建立“互聯網+預警稽查”的O2O營銷業務管控模式，并借助用電采集設備、智能終端以及人工智能交互服務平臺，實時自動預警業務管控風險，自動跟蹤問題整改情況，實現在線閉環控制。電力企業致力于建設線上、線下一體化的現場稽查模式，融合多源數據、賦能移動終端，對營銷稽查功能包括工單處理、現場體檢等進行深化，打通關鍵節點，建立系統與現場信息互聯核查的重要途徑。

第三，“人-人”的互動。借助互聯網技術，全面收集一線專家的經驗，應用大數據文本分析技術，深入分析專家的經驗、建議與意見，分類別、按周期地輸出熱詞分布，對包含熱詞的所有專家經驗記錄進行人工分析，對共性經驗、建議進行總結，為稽查流程優化以及監控體系優化提供有效的指導。應用各種客戶訴求應用系統，包括用電信息采集系統以及95598知識庫、客戶服務系統等，建立稽查業務管控服務平臺，初步賦予稽查現場檢查以經驗分享、信息共享、基礎數據支撐功能，后期借助該平臺與移動終端應用功能，實現業務需求申報功能、業務規則漏洞提交功能，針對現場檢查疑難問題，由專家庫人員進行在線協調互動、討論解決方案。

5 建立稽查評價體系與智能決策分析中心

電力企業以大數據、大數據分析為基礎，打造稽查評價體系，建立智能化的決策分析中心，關鍵點如下：

第一，建立稽查評價體系。收集、分析、匯總稽查問題結果數據，并將其作為營銷平常工作考評的主要依據之一，并按照業務執行工作的實際開展情況、計劃任務執行情況、工作質量改善情況，建立評分規則、稽查評價指標體系。構建算法庫，按照系統推薦算法或者是自主選擇算法，進行精準計算評價，充分發揮評價對工作的指導、推進作用，實現工作執行力的提升以及管理穿透力的強化。

第二，建立稽查成效分析中心。全面分析稽查場景的優化歷史、場景對比、業務開展處理狀況以及稽查在途情況，分析稽查問題數、稽查標簽命中率與處理評價信息，按照問題分類、稽查場景、人員、單位等對稽查成果進行多維度分析，明確稽查業務的成效。

第三，建立營銷輔助決策中心。在稽查成效分析以及營銷業務質量分析的基礎上，建立營銷業務輔助決策與規則分析評估機制，針對一些業務質量評價較低的業務規則，對導致執行度較低的因素進行深入分析，為業務規則優化提供有效指導；針對一些執行情況質量不一的業務規則，對執行標準進行統一；針對無適用規則的業務，開發、制定業務規則。

6 建立以大數據為基礎的營銷稽查防竊電智能系統

根據營銷量測數據，構建智能防竊電監測平臺，借助人工智能技術、移動互聯技術等先進技術，實現信息數據、設備的泛在互聯與態勢感知，建立人機智能交互的防竊電系統。其關鍵點包括：

第一，構建智能防竊電監測平臺。以大數據分析為基礎，對典型竊電行為的特征量進行提取，建立防竊電的多維度診斷模型，對竊電現象進行智能分析預警，積累總結，建立竊電案例庫。采取各種途徑，多方位收集竊電案例的客戶用電信息，包括欠費信息、線損、電量等，然后進行反向分析，針對典型竊電案例建立針對性的數據特征庫，并以此為根據，構建異常預測的數學分析模型，并通過分析查實竊電用戶的竊電特征，來檢測計算模型的有效性，找出問題，實現對計算模型的優化。

第二，建立閉環管理體系。對防竊電的現狀裝備標準、現場作業規程進行完善，對系統業務流程進行集成，包括用電信息采集系統、移動作業終端以及營銷SG186業務應用系統，對防竊電查處過程實施全程閉環管理。應用異常分析模型，開展數據篩查，找出嫌疑用戶，將其納入到監控池之中。構建實時監控平臺，實時在線地對監控池中的用戶進行監測。應用用戶用電行為分析模型，進一步分析可能異常的用戶，對比分析其電量、電壓、電流的前后變化情況，并與營銷GIS定位有機結合起來，對重大嫌疑用戶進行精確定位，為防竊電行動提供指導。

第三，對防竊電輔助功能進行不斷優化。針對竊電用戶、違規用戶設置相應的標簽，并列入到用戶標簽體系中去，進行統一管理；致力于建立用戶屬性管理系統，通過多種渠道，包括營業廳、95598服務號等，收集客戶分類數據與行為數據、各種營銷業務數據，對轄區內用戶的業務喜好行為、用電行為開展分類管控，以促進整體用電安全水平的提升；與政府信用平臺對接，構建失信信息報送機制，對竊電、違規案件責任人的信息進行及時提報，形成“誠信用電”的良好社會環境。

7 結語

綜上所述，當前電力企業的防竊電工作面臨著新形勢、新問題，應借助先進的科學技術，包括大數據技術、大數據分析技術、人工智能技術、信息技術等，構建智能營銷稽查監控及防竊電分析預警平臺，對竊電現象進行預測、觀察、預防，保障電力企業的經濟效益。