反窃电检查中电力营销大数据的应用探索

张斯琦

（国网福建省电力有限公司 泉州供电公司，福建 泉州 362000）

1 反窃电检查与电力营销大数据概述

近年来，随着电力系统的发展，用电设备的类型和数量正处于飞速增长的阶段，作为涵盖区域更广的大型发电厂也是如此。电力需求的不断增长刺激电力工程的发展，为我国的经济发展带来巨大收益，但是一些团体或个人为了获得更大的经济利益，进行偷电窃电，但由于用电人数与用电类型的不断增加，窃电行为更难判别，由此带来的经济损失不容忽视。一些窃电者私改线路的操作不规范，为了减少改造成本使用伪劣的设备和电缆，导致供电线路的安全性大大降低，使得停电、断电问题频发，更有甚者因线路短路引发火灾，严重影响周围居民的日常生活与人身安全。用电缴费属于用户享受电力福利的应尽责任，窃电行为破坏国家利益，损害购电用户的合法权利，直接威胁到公共财产安全和居民生命安全。

电力营销大数据是将信息变革融合电力营销管理的一大成果展现，电力公司只有在对所有用户数据进行全方位监管的前提下，才能真正发挥反窃电检查的作用，最大限度地保护公共财产的安全。大数据时代的到来，已经让许多灰色产业暴露在阳光下，作为电力能源行业中最常见也是最难发现的窃电行为，大数据技术令其无所遁形。电力营销大数据的出现不仅有助于电力行业对违法行为的检查与处理，还可以通过大数据技术的强大分析能力综合分析窃电特征，从而简化不必要的重复检查环节，利用用户特征数据库，为不同类型的用户提供更具个性化的服务，通过客户定位和精准营销，有效提高客户的满意度[1]。利用大数据技术，电力能源企业可以准确分析用户的用电量，基于大数据技术的用电量信息系统正在逐步覆盖多个地区，该系统甚至可以完成所有终端住户用电量信息的收集，反盗窃检查人员通过检测系统集成处理一系列任务来收集和筛选窃电行为，从而在减少人员浪费的同时，及时发现问题并采取相应的惩处措施。利用基于大数据的电力检测系统，工作人员在检测到窃电行为时可通过检验用户用电量的标准偏差与负载值的变化，从而客观地检测用户的窃电行为是否成立，避免因人为因素影响，导致用户与工作人员发生纠纷，影响用户的正常消费。

传统的电力营销中，防窃电工作人员需要客观地评估和分析用户的用电信息，观察和总结用户用电量的变化，识别用电量变化中的异常现象，但是随着用电人数的不断攀升与用电设备不断增加，单一通过检测异常现象的方式已不能满足现今企业的需要，较大的用电数额差异无法完全确认用户是否存在窃电行为，还需对该用户其他数据进行更深入的分析，必须在核实用户实际能耗的基础上，才能确定用户是否存在窃电行为。这一深入检查的环节会消耗大量的人力物力成本，将大数据技术融入电力营销，可缩小排查范围，缩短检测时间，从而减少人力浪费，提升电力行业的工作效率[2]。

2 窃电行为产生的原因及窃电方法分析

2.1 窃电行为产生的原因

第一，防盗系统不完整。我国作为一个法治国家，法律在人民心中有着很高的地位，但是我国关于用电的立法和关于用户窃电惩处的法规尚不完善，尽管国家明确反对窃电，但对窃电行为的处罚条例却非常模糊，导致许多人钻法律漏洞，增加窃电的发生率。第二，绩效考核体系不全面。当下我国经济飞速发展，电力用户已经达到了一个非常庞大的规模，供电企业不断拓展产业功能，除正常稳定的电力供应外，还必须对整个电力系统进行长期有效的电力检查。电力检查直接关系到电力系统的安全与稳定，但就目前的人员管理现状来看，供电企业在人员分配和工作监管方面非常被动，电力检查的技术手段也非常落后，因此很难检查用户的窃电行为。第三，窃电检查技术已经过时。供电企业必须首先检测电网中的窃电行为，准确客观地识别窃电的用户位置和电量，但这一识别过程需要先进的电表和在线测试技术作为支撑。由于一些供电企业不重视用电控制，在用电检查中仍采用传统的检查方法，导致一些新型的窃电方式无法被检测出，导致窃电问题无法解决[3]。

2.2 窃电方法分析

日常工作生活中，常见的窃电方法有欠流法、欠压法、移向法以及扩差法4 种。欠流法与欠压法操作相似，都是私改电能表，破坏电表回路，使得工作人员无法准确检测到电表的实际电压与电流数值。移相法通过修改电能表的连线，迫使其发生数值移相。扩差法通过对电表进行改装，降低电表计数准确性或调整电表数据，从而减少检测的用电量[4]。

3 反窃电检查中电力营销大数据的应用分析

为了更好排查用户的窃电行为，电力公司需要借助大数据技术的数据分析优势，在反窃电检查过程中缩小排查范围，提高反窃电检查的实际工作效果。随着“技术+行业”的市场变化，大数据技术融合电力行业，加快了电力营销的变革，提升了用电检查的效率，在防窃电检查工作中发挥了重要作用。首先，智能防盗措施。许多供电企业利用大数据技术搭建电力信息检测系统，结合原有的电力平台，实时收集所有用户的用电信息，利用强大的数据分析功能，将每个用户的实际能耗信息进行统一分析，探究用户的用电特征，并以此作为用户用电异常的可靠参考。结合一定周期的用电规律，判断用户是否存在窃电行为，一旦行为属实，则利用系统的报警机制，对该用户进行相应惩处。若系统监测到的用电数值在白天与夜间存在较大差异，则系统会自动执行智能诊断，然后进行预警，将该用户作为重点分析对象。为了切实确保所有检查人员能够对用户数据有更真实直观的了解，基于大数据技术的电力信息检测系统可以通过图形化的方式（如折线图）显示数据的变化。其次，实时监测线路损耗。随着大数据技术在反窃电检查工作中的有效应用，大数据技术的集成和应用可以帮助相关人员全面收集用户当前的用电数据，并对所有挖掘的数据信息进行统一分析，特别是评估输电线路的线损情况。此外，基于大数据技术本身强大的分析功能，它可以帮助相关人员更好地了解不同时期用户用电的实际情况，也可以根据季节的用电分布确定不同季节用电损失的变化程度，工作人员可以使用大数据分析来保障线路损耗分析的准确性[5]。

4 反窃电检查中应用电力营销大数据的总体设计构思

随着窃电方式的更新，现有的窃电检测方法很难及时有效地检测窃电行为，因此如何推广防窃电的智能检测技术至关重要。电力营销融合大数据技术的分析能力，通过针对用户特征建立用电模型，可自动识别窃电行为，然后通过预警措施对用户进行惩处。反窃电检查中应用电力营销大数据，需要在电力营销过程中建立相应的用户档案数据库，通过使用电力营销内部信息采集系统，收集基本的用户档案信息、窃电模式以及非窃电样本数据。在当前的信息搜索中，为客户开发一个专门的测量指标，其中使用的数据样本都来自常规样本数据和窃电样本数据，根据适用法规优化和改进代表性的窃电实例样本，并在现有窃电采样数据的基础上创建专家样本数据库。

对窃电案件进行逆向分析，使用过滤算法提取其中存在的特征数据，并创建与此类窃电活动相对应的数据信息库，根据特征数据元素输入相关信息，选择不同时间段的动态功耗曲线，在构建的数据库和各种数据信息的基础上，结合异常用电数据的类型和用户的基本特征元素，采用逻辑回归方法构建相应的窃电行为评估模型，然后评估电力系统中的窃电活动。如果识别的准确性降低，则应将数据信息返回上一步，并重新进行特征异常类型的设置。

对系统收集的用户数据进行随机检查，并在此基础上构建适当的测试数据样本集，同时确定评估方法。审查数据后根据收到的窃电检查工作表进行现场检查并收集证据，以确定窃电的可疑行为。根据用户用电特点构建相应的核心指标，将处理后的数据输入系统，与行业整体指标值进行比较，确定两者的偏离程度；计算用户的可疑值，通过客观的加权法，确定不同指标偏离程度的权重，最终通过加权法得到用户的综合可疑值，从而以此识别潜在的窃电用户。

基于功率特征分析的窃电识别方法，利用对功耗特性的多阶段检测来发现异常点并模拟异常数据，可在手动监测窃电状态期间检测到异常行为；基于用户基本数据信息和异常特征的窃电识别方法，通过应用逻辑回归算法构建窃电行为诊断模型，对可能的窃电行为进行全面的监测和评估[4]。

5 反窃电检查应用电力营销大数据的优化措施

5.1 创建大数据处理平台的体系结构系统

反窃电检查人员需要对用户用电数据进行深入研究，构建和完善大数据处理平台可显著提升分析效率。技术人员必须首先收集全面准确的用户数据信息，从而确保数据分析系统的完整性和科学性，根据供电公司的实际情况适当调整所使用的设备设施，在合理范围内整合人员与设备资源，加强用电数据的收集存储。利用云技术的存储特性，将搜集的已被分析的用户数据上传云端储存，从而减少平台运行压力。云技术还可用来反向验证用户信息，通过严格监控电网的信息安全，充分保证用户信息的安全性和完整性，确保用电信息进行交换的流畅性[2]。

5.2 完善基于数据分析的线路损耗管理

在日常用电检查过程中，人为因素一直是电力营销中的重点影响因素，为保证反窃电检查工作的顺利进行，供电企业应加强管理，做好应急预案，避免人为因素造成的工作失误，最大限度地保障电网安全，提高用电检测的准确性。在电力营销大数据的帮助下，反窃电技术人员可以快速获取用电信息，清楚地了解系统线路损耗，并采取相应的控制措施，从而有效减少用户数据采集中的数值错误，提高数据采集的质量。供电公司可以利用大数据及时收集电力信息，自动分析不同类型的信息，并创建数据模型，技术人员可以使用模型直观地查看和分析其中存在的问题，减少窃电行为对公司造成的损失[2]。通过对低压线损控制区域的日常线损数据进行比对和控制，及时发现异常线损原因，缩短用户分析的时间。及时处理用电错误的收集问题，可以大大提高窃电信息捕获的成功率，并为发现问题、分析原因以及处理异常提供数据支持[6]。

5.3 加强人员管理与工作监督

供电公司应不断优化工作流程，建立健全反窃电工作奖惩制度；不断提高工作人员的理论知识和专业技能，增加其工作责任感；不断充分发挥电力信息系统的大数据功能，深化电力营销大数据的应用。为了全面捕捉用户用电数据和用电变化规律，相关检查人员应对工作区域内每日的电压线损数据进行比较和调查，对用户每日的用电变化进行深入分析。供电公司应定期进行用户访问，了解用户特点，从而有序开展反窃电检查工作。通过大数据分析，确定用户是否存在违规窃电行为。将反窃电检查的工作过程结合电力营销信息管理系统进行用户统一管理，提高电力检查工作的信息化水平，提高工作效率，使反窃电检查工作更有针对性，保护公共利益，增加供电企业的经营效益，促进企业的可持续发展[6]。

6 结 论

为了更好地落实防窃电检查的准确性，保障电力供应企业和用户之间的利益关系，相关技术人员还必须掌握防窃电技术，严惩违规行为，合理应用电力营销大数据技术。通过使用智能电表、创建信息平台等措施来提高对窃电行为的监控水平。反窃电检查工作应用电力营销大数据必须充分收集用户信息，正确建立数据模型，及时更新窃电样本与非窃电样本，确保窃电行为识别的可靠性，从而真正实现电力企业反窃电工作的质量。