電力營銷大數據技術：反竊查違，凈化環境

蔡濤 俞文帥

伴隨著網絡時代來臨，各類信息技術隨之不斷發展。在國內的電力公司中，信息技術、人工智能技術等也被廣泛地應用到電力公司的市場營銷中，這對于電力公司的發展起著非常大的作用。但是，目前我國的反竊電檢查工作仍存在許多不足之處。竊電行為的出現，既暴露了竊電者的個人素質存在短板，也給供電企業和社會帶來危害。在電力公司的角度上來說，竊電將會影響電力公司的經濟利益，同時也會對電力市場的穩定產生一定沖擊。其次，從用電安全的角度來講，竊電行為有可能導致線路短路，甚至引發火災，嚴重威脅正常用電。

電力營銷大數據的發展背景

在科技不斷發展的當下，電力企業逐漸開始利用大數據技術的優勢，努力提高用戶的滿意度。近幾年，市場數據的使用情況也是衡量電力企業管理水平的重要方面。因為電力企業本身具有特殊性，在生產過程中會生成海量數據，為保證人民群眾的生產、生活需求，電力公司對數據的準確性提出了更高要求。

從用電信息獲取系統和營銷業務應用系統中采集電力大數據信息，最重要的作用就是組建一定區域內用戶的用電檔案，因為營銷業務體系是建立在用電數據和用電資料較為完善的基礎上的。此外，利用電力大數據信息，還可以迅速甄別不合理的用電情況。

電力營銷大數據技術在反竊電檢查中的重要性

符合電力營銷體系建設的要求。電力公司為更好地給客戶提供優質服務，達到可持續發展的目的，就要主動適應新形勢，通過科學方法提高電力系統供電的可靠性。電力公司當前最主要的工作就是開展反竊電檢測，利用大數據技術提高檢測的效率和精度，這對提高電力公司的核心競爭能力具有重大意義，有助于建立健全以客戶為中心的供電營銷模型。

促進反竊電檢查工作方式轉變。隨著電力市場體制的建立，各種活動的集約化水平不斷提高，電力營銷管理更加智能化，有效節約了人力資源。在使用智能化方法以后，工作人員無須經常與用戶接觸，只需要定期進行走訪，檢查設備是否存在安全隱患并了解使用者的需求即可。不僅能夠減少工作人員的工作量，又可以有效節省使用者的時間。在反竊電檢查技術不斷改進的情況下，工作人員既能省時省力，又能為客戶提供優質用電服務。

智能解決傳統抄表業務弊端。受傳統工藝和其他因素的制約，常規反竊電檢查方法存在許多不足之處，不能保證檢查工作的質量，還必須投入大量的人力和物力支持，造成企業的成本較大。此外，由于采用人工操作存在誤差，會對判斷結果的公正性產生一定影響。但是，在現代社會中，利用大數據技術則可以有效解決這些問題。

電力企業反竊電檢查工作現狀

技術水平有待提升。隨著電力系統智能化的發展，大部分的客戶都是按照自己的日常用電量進行電費“智能支付”。因此，客戶用電表現出了較大幅度的不平穩變化，還有些客戶會出現竊電行為，這就讓供電公司很難準確掌握竊電時間，也很難準確地計算出被盜的用電量。另外，由于國內電力公司在進行反竊電檢查時，必須運用有關科技對被盜電力進行完整計算，因此，竊電者常常會從電力公司的技術層面尋找漏洞或者是缺陷，再進行電力的偷盜。對電力企業來說，準確進行電力計量存在困難，因此，反竊電能力還需要進一步提高。

管理工作相對滯后。在當前電力企業開展反竊電的工作過程中，存在一些突出的難題，嚴重制約電力企業的科學發展。在對反竊電檢查工作態度上，有些電力企業的管理人員沒有引起足夠重視，沒有主動執行反竊電檢查的各項措施，這給供電公司的反竊電檢查帶來監管空白。此外，在現代電力企業開展反竊電工作時，缺少相應科技裝備，加上電力監管工作人員綜合素質不高，則難以遏制竊電行為。

竊電技術難以識別。竊電者在竊電行為過程中，采用大量高科技手段和方法，再加上很多竊電者都有大量的竊電經歷，這就使得竊電行為很難被供電公司的反竊電檢查工作人員察覺。特別是在沒有先進的檢測手段的情況下，很難準確判斷竊電者，也不能快速搜集足夠多的證據。當前竊電者在竊電時，比較常用的方法有短接法、欠壓法以及欠流法等，所以需要高度關注這幾種竊電行為和方法，并采取相應的技術進行反竊電行為監測，以便及時發現竊電行為，避免惡劣情況出現。

反竊電檢查中的電力營銷大數據應用

在營銷大數據中進行電量數據分類。在供電企業的發展過程中，不斷加強反竊電檢查工作，促進反竊電檢查工作的質量和效率得到提升，有助于更好地進行反竊電檢查。在應用電力營銷大數據技術的過程中，供電企業反竊電檢查人員可將系統電量相關數據作為主要評價標準，然后對用電屬性進行科學分類，比如，在不同類型的用電線路特征分析中，可充分結合客戶的用電負荷曲線進行比較，通過比較數值大小和波動情況確定相應的變化量，然后通過數據模式與電力算法判斷異常數據監測竊電行為。在電力營銷大數據的相關分類工作中，工作者必須明確供電企業的線路規劃特征，了解線路的基本運行規律。在每一次的反竊電檢查中都要準確收集廣大用戶的相關信息，并進行實時數據分析，以便及時發現失壓、三相電流不平衡或反向、相位異常等現象。在數據分析中一旦發現異常情況，就要進行分時段跟蹤調查取證，維護竊電現場證據，并依法給予竊電人員一定懲處。

利用大數據技術分析用電量等信息。在電力企業發展過程中，持續強化反竊電檢查工作，提高反竊電檢查工作的質量與效能，對于推動反竊電工作的良性發展具有重要意義。在電力企業開展反竊電檢查過程中，要充分利用大數據分析技術快速、準確等特點，以將電網內的電量數據作為主要評判依據。在運用電力市場大數據開展反竊電檢查工作時，必須以收集到的全部數據為評估標準，主動對電力數據進行分析，并對其進行科學統計處理，總結數據中存在的異常問題。在電力系統人員進行系統分析時，必須對各種數據進行科學、規范的處理，這對于提高隨后的數據統計效能具有重要作用，同時也能提高數據的精度。比如可以通過數據歸一化技術開展工作，常用的方法有min-max標準化法與Z-srore標準化法。一般對于電量數據處理，min-max標準化法最為常用，數據處理公式是X=（X-min）（max-min），其中X表示的是歸一化數值，也就是指在某一個時間段內實際數值，min主要表示的是最小負荷值，max主要表示的是最大負荷數值。在進行電量數據計算時，反竊電檢查人員可以通過繪制數據變化曲線，及時了解企業用戶平均用電量。此外，還需要對預先測算的電力消耗和標準偏差進行精確統計，將正負荷數據的變動特性表現出來，再對其進行相應的關聯概率進行估算，最終基于所得到的評估函數對用戶的電力消耗進行評估，從而獲得電力供應的變動情況。這一過程中，涉及的技術有如下幾種：

ETL（抽取、轉換、加載）關鍵技術。比如，隨著智能電網的發展，出現了海量、多種的，具有分布式特點的用電數據。將此項技術應用到電力數據資料的處理中，并與其他先進科技手段相結合，可以達到整合資料的目的。數據分析技術。在反竊電檢查與管理中，將各類信號轉化成數據，主要是運用大數據，通過ETHINK平臺，對各類資料進行科學加工與分析，從而為電力行業的工作提供了一個科學的指引。最后，就是數據處理技術。利用信息處理的方法，對不同區域的電力消費情況進行詳細分析，并對其進行分類、分區和分戶管理，把各種使用情況下的數據都整合到對應的數據庫中，確保實現電力數據的實時采集和觀測。

應用安全防竊電技術。若想要杜絕竊電行為的出現，工作人員必須采取防竊電技術，禁止非法行為的出現。有關部門還應加大對竊電者的控制和管理，改進反竊電的方法，使反竊電檢查效能顯著增強。采用特殊的儀表箱并配備相關的保險鎖，就可以保證整個儀表箱運行穩定。與此同時，有關部門還可以定期對表箱進行巡查，以此來加大監督力度。對從事電力營銷工作的員工，要經常開展相關訓練，訓練的主要內容是：熟悉反竊電技巧，并能夠對典型的竊電案進行剖析。在安裝電表的過程中，必須按照規定的程序進行，應當注意儀表的維護與校正工作，確保電表能夠穩定地運行。為此，工作人員可以通過上電測試確保線路穩定，避免由用電引起的爭議。在進行電表的維修時，要注意接線的零點連接的準確性，尤其是不要將開關設備進行跨接，同時要注意對絕緣層被破壞的導線進行檢修，以免由于電表的短路問題導致電能表的測量精度下降。

在反竊電檢查工作中，科學應用電力營銷大數據技術，詳細分析竊電者常用竊電方法，并掌握反竊電技術的應用要點，以提高反竊電檢查的工作效率，盡可能杜絕非法竊電行為出現，提高電力企業營銷效益，促進電力企業穩定發展。