李明

随着我国社会经济快速的发展，现代化设备也在逐渐增多，在人们生活和工作的过程中都离不开电力，目前在用电量增长的过程中，窃电情况越来越严重，许多不法分子为了能够降低电费的使用，从而对电能进行窃取，导致供电企业的经济效益出现损失。因此本文将主要从我国供电企业在反窃电工作中的问题入手，对电力营销大数据在反窃电检查中的应用进行研究，希望以此能帮助供电企业提高反窃电工作效率。

电力营销大数据时代推动了我国科学技术的智能化发展，但现阶段窃电技术逐渐科学化，传统的窃电检查手段已经不能及时发现窃电现象，再加上违法人员的思维警觉性提高，增加了供电企业的管理难度，所以必须要加强电力营销大数据的相关应用，提高供电企业的检查效率。

1.1反窃电检查技术存在漏洞

随着电力智能化时代的到来，所有用户都是根据自己的实际用电量进行电费智能缴纳，费用波动范围大且不固定，一旦用户私自窃电，窃电的时间和设备容量很难把控，导致无法准确统计出被窃的具体电量。除此之外，因为必须要利用相关的科技设备，才能对电量技术统计进行全面的管理，所以窃电人员通过供电企业中的这些漏洞大量窃取电量，导致了用户所用总电量和供电企业所供总电力的差值较大，使得供电企业无法统计出具体多少电量是因为线路损坏，以及多少电量是被窃电人员所窃取。在一定程度上，供电企业的技术漏洞为窃电人员创造了条件。

1.2反窃电检查管理不全面

由于供电企业在生产运营中没有重视窃电检查工作，导致供电企业的反窃电措施缺失，在管理过程中暴露了许多问题。管理人员缺少监管力度、基础设备不完善、管理人员的责任心较差、管理人员工作流程错误及电表安装操作错误等等，都会影响供电企业的反窃电管理效果，增加了电力系统的不安全性。

1.3检查人员经验不足

在实际的用电检查过程中，很多工作人员都缺乏反窃电意识，所以面对窃电行为时，尤其是一些临时性的，无法及时采用反窃电措施。除此之外，即便工作人员发现了窃电行为，由于其缺乏收集相关窃电现象证据的经验，所以无法真正对窃电人员进行严厉打击。

1.4窃电违法人员的技术较高，管理监督力度不足

一方面，供电企业在管理窃电的工作中，总是无法及时发现窃电现象，这是因为窃电非法人员在偷盗过程中应用了许多先进的技术，增加了其隐蔽性，为管理人员的工作增加难度另一方面，供电企业拥有的基础用户逐渐增多，供电技术正在不断进步，用电模式不断改变，已经由传统的“多用户一电表”模式转变为“一用户一电表”模式，这种模式虽然已经降低了供电企业管理窃电的难度，但是传统模式更利于用户间的相互监督，现阶段的用电模式降低了供电企业的管理能力，为窃电人员创造有利的环境。

2.1对营销大数据进行电量数据分类

对于供电企业而言，提高反窃电检查的工作效率和工作质量，利用营销大数据是一条准确和快捷的捷径。供电企业先以系统电量统计数据为基础依据，再根据不同用电属性进行分类，例如分析不同类别用电线路的特点，利用客户用电负荷实时曲线大小及波动进行对比等，最后根据相应的数据模式或者算法发现数据中的异常之处，从而判断用户是否存在窃电行为。

在对营销大数据进行分类的过程中，首先，相关工作人员必须明确企业向居民供电的线路特征，因为用户一旦受到不同因素的干扰，即便是同一线路，其电流负荷都会发生变化。所以工作人员在每次检查时，必须对用户的用电信息等实时数据进行详细的记录，认真分析失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。一旦发现数据异常时，应立即分时段继续进行跟踪监测。抓住并保护窃电现场，收集现场窃电证据，揪出窃电行为，依法惩处窃电人员。利用这种查处方式， 能够有效的提高供电企业在反窃电检查的工作效率和工作质量。

除此之外，供电企业还可以根据不同用电场所的用电特征将电量数据做出分析，从而根据具体用电情况进行分层分类，例如工业用电、商业用电、居民用电和其它用电等等，其中工业用电就是从事大规模生产加工行业等企业所用的电量，商业用电就是普通企业或者公司所使用的电量，居民用电就是居民所用的电量。 经过详细的层级划分后，供电企业将更加了解各个电流负荷，为反窃电检查工作提供基础条件。

2.2科学分析用户用电量的数据

在供电企业反窃电检查的实际工作中，常常需要对用电数据进行阶段性统计分析工作。管理人员需要将供电企业搜集的数据信息进行整理分析，找到企业生产经营中各环节存在的问题，并制定相应的解决措施。管理人员在对用电负载量进行分析时，应利用相应的公式： X = （ X-Xmin） /（ Xmax-Xmin）数据信息进行整理，这个公式中，X 不仅代表阶段性用电数值，还代表用电负载量的归一值，负载数值的最小量用 Xmin代替，负载数值的最大量用 Xmax代替，得出最后的结果就是一段时间内用电负载量的变化率，降低数据信息变化的影响，为供电企业的后期工作提供便利，从而得到科学、准确的用户平均用电量。管理人员需要计算每个用户的平均用电值及标准差，然后再由负载正态变化量为基础计算出所有差值的概率，使企业有足够的参考信息; 管理人员还需要收集用户使用电量的评价函数并进行科学判断，当发现用电变化量较大的用户，管理人员首先需要查看用户近期用电量，运用各种分析方式核实用户实际用电情况。由于电量自身有一定的损耗值，一定时间内存在用电差异在合理范围内，若出现不正产较多的现象，管理人员应该及时上报，确认该用户是否以不正当的手段窃取电力，评价值越高的用户嫌疑越大，可以对住户基本情况、电表计量值、其他条件进行分析研究并排除，做好相关证据的搜集工作，在适当的时间要求相关部门上门突击检查，若存在窃取电力的违法行为，应及时根据相关规定严肃处理，决不留情。所以，电力营销大数据应用在供电企业反窃电管理中是非常必要的，可以帮助管理人员提高用电数据分析的精准度，准确锁定窃电违法人员，在一定程度上增加了管理人员的工作效率。

某供电企业对某小区的 80 户居民进行供电服务，80 户居民分布标记为 A1～A80。 在进行营销大数据分析前，需根據各用户的实际用电量进行分类，其中高负荷用户 18 户，中负荷用户 46 户，低负荷用户 12 户，零电量用户 4 户。 对所有数据处理的流程为：数据的整体和输入→数据的均值计算→对数据进行分类→对数据归一化处理→评价函数值的计算→输出最终的结果。通过评价函数值，对所有用户进行评价，评价值越高，其窃电嫌疑越大。该企业将所有存在较大嫌疑的用户单独列出，为了提高准确性，其进一步分析了嫌疑用户的月度用电指标，包括是否为非常住用户、电表是否出现问题和其它客观因素。 最后，锁定了 A5，A10 和 A23 等三家用户，并且及时安排相关工作人员到现场进行检查，以便收集更多的证据，提升管理效率。

综上所述，供电企业想要减少窃电问题的出现，如果依靠反窃电方法以及一些基础设施是远远不够的，因此需要对窃电的情况作出相应的研究分析，制定出完善的反窃电措施，提升自身的反窃电整体水平，通过合理的去应用电力营销大数据方面的相关知识，对其供电企业现如今的窃电现状进行及时的改善，为供电企业的健康发展贡献出一份力量。

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