電力營銷大數據在反竊電檢查中的應用研究

彭 濤

（國網湖南省電力公司長沙市湘江新區供電分公司蓮花鄉鎮供電所，湖南 長沙 410000）

引言

隨著我國社會經濟的不斷發展，電能在社會生產、生活中的作用越來越不容小視，電力資源作為一項商品的價值越高，竊電現象就愈發頻繁，這種現象對電力企業的發展、電力行業的進步有著較大的負面影響。隨著電力企業在電力營銷中加大了整治力度，電力營銷系統、大數據技術等設備和技術的廣泛應用有效抑制了竊電現象的發生，有效減少了社會公共資源的損失，所以，電力企業應當加大對相關領域的發展，加大反竊電力度，提高自身營銷效率和質量。

1 電力營銷大數據

電力營銷大數據第一部分來源于用電信息系統，通過實時監控用戶用電的電流、電壓、電能來收集數據信息，用電信息系統擁有智能記錄、數據預測、自動核對等功能，應用此部分數據可以將異常數據及時、準確的反應到管理人員系統中，輔助電力企業電力營銷管理工作；電力營銷大數據第二部分來源于營銷業務系統，營銷業務系統中包含用戶用電量及電費繳納歷史數據，應用此部分數據可以有效分析出用戶用電的異常波動，及時查詢用戶用電賬戶信息，提高反竊電工作效率和質量；電力營銷大數據第三部分來源于專項監測監察系統，從電力營銷角度輔助電力管理人員的反竊電工作，及時發現零度電用戶、線損異常區域、銷售數據異常區域，縮短圈定竊電問題發生處所消耗的時間，提高反竊電工作效率。在三個數據來源的輔助之下，電力企業營銷大數據可以輔助管理人員實時監控竊電現象的發生，并及時縮小異常范圍，及時圈定竊電用戶，提高電力企業反竊電工作效率和準確度，避免電力資源無價值浪費，避免社會公共資源損失。

2 電力營銷工作中大數據的作用

2.1 分析大數據對于業擴信息的作用

通過分析大數據平臺，進而增強市場競爭意識和服務理念，獲取客戶的潛在信息，主要開展項目信息收集、健全項目儲備和庫管管理。首先要落實里程碑技術，將業擴信息、工程跟蹤和確認等服務工作做好，根據客戶時間編排項目推進流程，按照現場工程實施調整計劃，其次規范停電管理時間，單位應緊追工程節電時間計劃，幫助客戶確定停電時間，讓調控中心可以及時掌握停送時間，爭取在業擴工程中能夠緊密結合電網檢修計劃，在最大程度節省停電時間。然后定期處理業務結存工單，對于目前環節停留時間長、注銷數量多的單位，需要先進行核查、分析、制定計劃。使用大數據分析監控業擴流程，制定有關措施，保證個流程高效、有序辦理，加速業務效率，提升工作質量和水平。

2.2 分析大數據對于客戶檔案的作用

創建完整的客戶檔案庫，便于完全掌握客戶信息，為客戶提供基礎信息服務，使用數據分析可獲得全面信息，從而整合信息，讓分散系統的客戶信息融合在一起。例如客戶檔案采集信息、補其缺失信息要使用到客戶名所屬行業、變電站線路、客戶經營狀況、簡介信息等情況。合理補充客戶檔案資料和設備運行狀況、用電預案等信息，剖析客戶歷史信息，隨時掌握客戶健康狀況和各類信息，實時監控客戶電氣設備運行狀況。

2.3 分析大數據用電檢查的作用

希望用數據分析，從而讓電力用戶、特定用戶的定位準確實現，并且還可查看定位。將用電采集信息和抄核信息作為基礎，實時監控客戶用電狀況，若有異常情況出現應及時報警。監視內容有電壓變化狀況、功率負荷變化情況、用電量變化狀況和客戶動態識別等狀況，實施科學化建設，對于出現的異常情況應進行報警。并且連續監測歷史信息，從而分析電量定功率因素參數，對其進行增長率分析排名。在分析基礎上，尋找異常客戶，對當現場人員進行檢查，查看是否有存在違約竊電行為。

3 電力營銷大數據在反竊電檢查中的應用

3.1 應用電力營銷大數據進行電力數據的劃分

電力企業管理人員想要及時感應到竊電問題的存在，及時圈定被竊電區域和地點，首先需要對電力營銷和應用中的各種數據進行有效分類，應用大數據技術進行數據異常辨別，及時發現電力營銷中的異常數據，進而提高反竊電工作的準確性和工作效率。電力企業在供應不同區域用戶用電時，線路的電壓、線損、電流等數據均有所不同，技術人員必須明確轄區內各條供電線路的各自特征，并根據這些特征劃分用戶用電數據類別，一旦某一類別中的用電數據發生超出范圍的波動，可以輔助用電管理人員及時鎖定異常線路，調用用電線路數據監測歷史數據，掌握竊電證據，派遣技術人員進行檢查和反竊電，及時抓住并保護好用戶的竊電現場，為后續懲處工作奠定基礎。除根據線路劃分外，電力企業可以根據工業、農業、商業、民用等不同類別對用電數據進行劃分，根據歷史數據和未來發展進行用電數據范圍預估，將工廠用電數據、農業生產用電數據、商戶經營用電數據和居民用電數據劃分開來，及時發現用戶的跨區域用電行為，避免商戶按照民用費用標準繳納電費的情況發生，為反竊電工作奠定數據基礎。

3.2 應用電力營銷大數據技術分析用戶用電數據

電力企業掌握著用戶用電、企業供電、電力營銷等多方面數據，利用這些數據信息和統計分析技術可以有效、及時發現數據中隱藏的異常問題，有效提高電力企業反竊電工作效率和準確率。Min-max標準化法和Z-score標準化法是常用于用電數據統計分析中的兩種數據歸一化法，電力管理人員通過截取某一時間點的用電量數據、最小負荷值、最大負荷值來計算數據歸一化后的數值，可以有效計算出用戶的平均用電量和標準差值，從而判斷某一用戶的用電情況是否異常，為電力企業反竊電工作奠定基礎。

3.3 應用電力營銷大數據篩選嫌疑用戶

待發現用電情況異常的用戶后，電力營銷大數據可以幫助電力管理人員篩選出有意竊電用戶，尤其是用電量電費大幅度下降的用戶、三相電流波動異常用戶，并獲取用戶的用電戶號，從而輔助技術人員確定是否是電能表上被做了手腳，判斷用戶是否是有意竊電，為后續的竊電懲處工作奠定基礎。且應用電力營銷大數據可以幫助技術人員鎖定竊電行為發生環節和具體設備，輔助技術人員進行現場反竊電工作，盡量避免用戶可能出現的再次竊電行為，保護電力企業和公共資源。

結束語

供電企業想要加大反竊電力度，應當充分發揮電力營銷大數據技術的作用和影響，使電力營銷大數據成為電力企業工作人員的“千里眼”和“順風耳”，提高電力企業的工作效率和質量，保障供電企業的經濟效益，避免社會公共資源的浪費。