罗灵杰

摘要：近年来，随着我国经济社会快速发展，各领域、各行业快速发展，用电量也在逐年、逐日增加。针对电力企业来说，在营销过程中，反窃电是长期备受关注的课题，反窃电控制效果如何，直接影响了企业的社会效益和经济效益，而面对窃电方法的多元化，通过电力营销大数据的运用，有效控制窃电行为，具有重要意义。

关键词：电力营销;反窃电;大数据

处于新时代的大数据背景下，大多供电企业在日常管理中，已引进大数据技术，但在营销管理上，仍然存在诸多问题，距离全面自动化还有一定距离，反窃电工作就是其中重要内容之一。因为用电检查手段、技术较为落实，在短时间内，不能及时发现窃电行为。所以，对于供电企业来说，提升反窃电质量、效率十分重要。笔者根据自身多年的电力行业从业经验，主要分析反窃电检查中电力营销大数据的应用。

一、电力检查中反窃电管理现状分析

现阶段，我国窃电行为十分普遍，且很难统计窃电量，也难以对窃电行为进行认定，电能作为一种商品，是利用电能计量装置，对商品价值进行计算，在总销售量、发电量之间若出现差异，就成为线损。线损主要分为技术线损和不明线损，其中不明线损难以统计，包括了窃电事实，电力管理者也容易忽视这种现象。

部分供电企业不注重反窃电工作，在互感器、电能表之间的连接不够规范，封闭管理也不到位，甚至发生错误接线状况，为某些用户创造了窃电机会。同时，用电用户是按照实际用电量，通过智能化设备进行电费缴纳，电量费用存在较大的波动范围，固定性较差，加上用电人数巨大，在工作一线的供电工作人员，反窃电工作量较大，搜集相关证据难度也逐渐加大。同时，随着科学技术的快速发展，用户的窃电手段愈加隐蔽，部分用户利用高科技手段进行窃电，若一线人员缺乏实际经验，或相关理论知识，很难识别技术窃电行为。加上电量属于无形产品，窃电十分隐蔽，对于所窃电量计算，不能得出具体数字，补缴电费数值更无从确定。因此，针对窃电用户处罚，一般费用较低，难以达到震慑效果。

此外，检查人员经验缺乏，也是反窃电工作效率低下的重要原因之一，在许多供电企业中，检查人员对于反窃电检查检验不足问题十分普遍，在实际工作中，许多检查人员缺乏一定专业知识，面对窃电行为，特别是临时性窃电行为，不能有效十倍，采取反窃电措施。即使检查人员发现了窃电行为，因为缺乏收集窃电信息和证据的经验，不能真正打击窃电行为。

二、电力营销大数据在反窃电中的运用

首先，反窃电系统设计原理。（1）针对供电所区域，反窃电会全方位覆盖所有用户，采取“一户一档”的方式，详细记录用户每日、每月所用电量信息，包含用电负荷、电流及电压等数值，通过动态方式，对用户用电行为进行监管。（2）对于所采集用电用户信息，反窃电系统会通过二进制数据进行相应转化，通过计算机识别，再通过软件进行操作。（3）对采集信息进行数据转换之后，系统会将信息传递至计算机系统中，构建反窃电诊断模型，处于反窃电系统内，可动态监测用户的电量使用情况，再进行综合比较，配合计量装置进行实时监测，进而有效掌握用户是否存在不良窃电行为，大致即可判断出用户是否窃电，极大缩小窃电的侦查范围。如果要有效确认窃电行为，还需在变压器内设置传感器，通过无线控制技术，有效监督窃电行为。

其次，建立大数据处理构架体系。按照大数据的层次架构，构建用电信息处理平台架构体系，在该架构体系中，立足用电采集信息，方可完成反窃电检查全过程。根据电力大数据特点，通过大数据平台的处理情况，对用户的原始用电数据采集，然后将数据传输至处理系统，通过平台分析，将数据信息传输至云数据库，利用与计算模式，核算校对用电数据。在该过程中，可利用相关工具软件，例如网络技术、监控控制技术，提高数据安全性、隐私性，实现统一共享。

第三，电量数据的分类处理。针对供电企业而言，在电力营销中，要想提升反窃电效率，在以电量统计数据为基础之上，还需按照线路特点、电量大小和用电特点，进行合理、科学分类。同时，供电企业还可通过用电特征，科学分析用电情况，按照实际状况，对不同层次用电符合进行划分。例如居民用电情况、商业用电情况和工业用电情况等等，如果负荷用电量相同，则特征变化也相同，客观因素也会随特征变化而变化。所以，居民负荷即可代表居民用电量，商业负荷即可代表公司、企业用电量。按照这类层次划分，可明确各行业电流负荷，为供电企业提供更加便利的反窃电保障。

三、反窃电检查中电力营销大数据的运用案例分析

某小区居住有60户居民，供电企业为其提供供电服务，将60户居民分为划分为A1、A2、A3……A60，实施营销大户数据分析之前，按照各用戶用电的实际数值，分类用电量，有9户高负荷用电用户，41户中负荷用电用户，8户低负荷用电用户，2户零量用户。

数据处理流程大致为，采集用户采集后整体输入，计算数据平均值，分类电量数据，归档一体化处理数据，计算出评价函数值，获取最终数据结果。利用评价函数值，即可评价所有用户，如果评价值越高，剽窃电嫌疑就越大。获取该结果后，供电企业对于嫌疑较大用户，则单独列出建立档案。同时，为提升准确性，科学分析嫌疑用电用户的综合用电指标，是否属于非常住用户，检查电表是否出现问题，有无其他客观因素。在计算分析后，锁定A8、A17、A21三户用电用户，及时安排检查人员到现场检查电量，以便于获取更多用电证据，进而提升管理效率。

四、结束语

综上所述，近年来，随着经济社会不断发展，人们的用电需求逐渐增大，而电费作为居民日常生活的主要开支之一，部分用户会采取非法窃电手段，但因法律知识缺乏，居民不知道已触犯相关法律法规，应受到法律处罚。而使用大数据技术，在实际工作中，可为反窃电检查提供准确、方便、快捷的技术支持保障，是目前反窃电的重要方法。

参考文献：

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