大数据理论下的反窃电措施探讨

武光华 程超 张然 马迅 叶坤荣

摘要：随着社会科学技术的日益发展和不断成熟，大数据技术已成为各个行业及领域中的热门话题。而在供电企业的反窃电措施应用中，大数据理论也受到相关人员的高度关注和重视。大数据理论集中了自动化、智能化等的重要优势，将其应用于反窃电行为侦查中不仅可以优化传统的反窃电以监控系统，而且对促进供电企业反窃电工作能力的提升产生重要价值。本文从大数据理论出发阐述反窃电措施及关键点，旨在为相关供电企业反窃电操作提供一定的指导。

关键词：大数据理论;反窃电;措施

中图分类号：F426.61;TM73 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2020）07-0201-02

1 大数据理论在反窃电中的应用价值

1.1 提升反窃电的工作效率

众所周知，大数据技术集中了人工智能技术、自动化技术、互联网技术等的重要优势。在反窃电侦查中应用大数据技术主要是通过对大量用户用电信息的采集、用电行为的监管等来达到科学控制窃电行为的目标。通过对传统环境下的反窃电设备及技术进行对比分析得出，在传统的反窃电技术中大多为人工操作的设备与系统，需要电力工作者在反窃电中进行实地的检查和监督，对用户电能表及线路进行检测，从而确定是否存在非法窃电行为[1]。但将大数据理论应用于反窃电侦查中可以提升反窃电的工作效率，对优化反窃电工作流程产生尤为重要的价值和意义。

1.2 加强反窃电智能化建设

随着我国供电企业发展水平的不断发展，越来越多供电企业在发展中开始积极加强反窃电智能化建设。这是因为通过反窃电智能化建设可以为供电企业带来诸多的价值：第一，通过反窃电智能化建设可以不断提升反窃电技术水平，从而降低相关工作人员的压力。第二，在反窃电侦查中积极应用大数据理论以实现智能化管理，可减少供电企业人力资源的浪费，可以节约大量的人力资源。这是因为不需要再像传统的反窃电侦查一样需要大量工作人员的参与，在智能化的反窃电系统中只需要观察计算机系统中显示出来的异常数据，收集异常资料通过系统进行分析，就可以初步判断出窃电行为[2]。

1.3 擴大反窃电的工作范围

随着我国供电企业供电范围的不断扩大和拓展，越来越多供电企业在发展中面临着管理困难的问题。尤其是在人类科学技术发展水平不断提升的今天，许多用户在非法窃电中应用更为前沿的技术，这为供电企业的反窃电侦查和管理带来诸多的困境。在这种情况下，如果在反窃电系统设计中融入当前的大数据技术，将大数据理论中的相关知识与要点应用于反窃电侦查中，对逐步扩大反窃电侦查的工作范围产生尤为重要的意义。在大数据技术辅助的反窃电系统中，其可以全方位覆盖到供电企业的每一位用电用户，然后对用电用户的信息进行采集并建立档案，有助于供电企业反窃电措施的科学落实。

2 大数据理论下的反窃电措施分析

2.1 强化营销数据管理

近年来，随着国网公司信息系统的不断发展和完善，各个信息系统中的功能模块也在不断优化。在目前的营销服务行业中，国家电网公司积累了大量的“量价费”信息数据、用户用电的基本信息及数据、用户用电的行为数据，这些数据对供电企业反窃电工作而言产生重要的作用。但在反窃电操作中应用这些数据时可以发现，其贯通程度相对而言比较低下，在应用中缺乏科学的数据集成机制度和数据共享机制，导致许多数据具备很高的重复性且质量低下。因此，在反窃电工作的实施中，不容易掌握这些基础数据且容易出现理解不全面、不及时、不深入的问题，在数据与具体的反窃电应用中缺乏密切联系，很难建设出科学的信息系统。所以，在供电企业开展反窃电工作的过程中，相关工作人员要积极整理营销基础数据，对这些营销数据进行科学的分类和整理，不断降低数据的重复性并提升质量，这有助于为后续反窃电研究创设优质条件[3]。

2.2 建设反窃电的装置

在供电企业反窃电措施中应用大数据理论战略，其具有许多突出的战略意义，但并非是对大量数据信息的解读和把控，而应用大数据理论的关键点在于如何科学的分析、处理并加工这些数据，从而让数据得以增值。营销系统中汇集电能表相位数据、开盖记录、零火线电流、电压、功率、负荷、电量、台区线损等数据开展多维关联分析，分析负荷数据背离、线损突变、窃漏电特征因子，构建窃电判断模型，从周、月不同时间维度对每个疑似窃电用户的窃电天数进行跟踪， 对用户非法窃电行为进行精准定位，并不断发展窃漏电的高风险特征，进而促进供电企业反窃电成效。在具体的反窃电操作中还需要根据实际的技术模型来建设反窃电装置，促进防窃电综合管理能力的提升。在防窃电的装置设计过程中，供电企业相关操作者要根据实际需求进行反窃电装置建设，例如在装置中安装良好的失压计时仪电能表可以促进远程监控体系的形成，可以更加全面的记录用户用电信息如电流、电功率、电压等参数，且在计算机系统下进行数据分析，对促进供电企业反窃电发展产生重要意义。另外，供电企业在反窃电管理中还要分析各类用户的用电行为，并将其用电信息进行及时的登记，通过对比分析的方法来确保反窃电安全性。

2.3 提升当前工作效率

在大数据理论下的供电企业反窃电措施实施中，如果根据传统的反窃电工作模式，大多数反窃电工作者只能采取现场突击检查的方法，或者只有通过地毯式摸排策略才能准确挖掘窃电用户，该工作模式存在着工作效率不足、消息传播走漏等的问题，很难准确落实窃电非法行为，对供电企业带来诸多的经济损失。但在当前的反窃电措施中应用大数据理论有助于实现多维度分析，对对海量用户的用电行为进行监控，其中主要包括用户的电量电费、电压、电流、负荷曲线、电功率等的相关参数。在大数据理论下通过对数据处理系统的科学应用及其精准定位，让供电企业反窃电工作者能够有的放矢，不仅可以大范围严厉打击非法窃电用户，促进反窃电效率的提升;而且还可以避免临场检查，对节约人力资源成本产生尤为重要的意义，避免对用户产生干扰。不仅如此，供电企业在反窃电工作中应用大数据技术可以建设互联网渠道，通过设置在线举报窗口，邀请广大群众的积极操作，鼓励群众积极举报窃电行为。

3 结语

综上所述，窃电行为已经成为如今影响供电企业经济效益、国家电网安全、居民用电稳定等的重要因素。窃电行为不仅仅属于道德层面上的问题，而且已经转移到法律层面上来。在供电企业的发展中为有效打击非法窃电行为，必须要充分应用大数据理论及相关技术，将大数据技术的理论特征、管理思想、技术要点等应用于反窃电工作中，对供电企业反窃电工作质量的提升产生关键性价值，同时还可以引导广大群众形成科学的用电价值观念，自觉遵守用电规章制度，杜绝自行非法窃电行为。

参考文献

[1] 贺彬.基于大数据理论的反窃电措施[J].大众用电，2019（8）：22-23.

[2] 吴毅良.基于大数据的电力大客户窃电分析[J].现代制造，2017（3）：15-16.

[3] 李端超，王松，黄太贵.基于大数据平台的电网线损与窃电预警分析关键技术[J].电力系统保护与控制，2018（5）：143-151.