反竊電檢查中電力營銷大數據的實踐

羅靈杰

摘要：近年來，隨著我國經濟社會快速發展，各領域、各行業快速發展，用電量也在逐年、逐日增加。針對電力企業來說，在營銷過程中，反竊電是長期備受關注的課題，反竊電控制效果如何，直接影響了企業的社會效益和經濟效益，而面對竊電方法的多元化，通過電力營銷大數據的運用，有效控制竊電行為，具有重要意義。

關鍵詞：電力營銷;反竊電;大數據

處于新時代的大數據背景下，大多供電企業在日常管理中，已引進大數據技術，但在營銷管理上，仍然存在諸多問題，距離全面自動化還有一定距離，反竊電工作就是其中重要內容之一。因為用電檢查手段、技術較為落實，在短時間內，不能及時發現竊電行為。所以，對于供電企業來說，提升反竊電質量、效率十分重要。筆者根據自身多年的電力行業從業經驗，主要分析反竊電檢查中電力營銷大數據的應用。

一、電力檢查中反竊電管理現狀分析

現階段，我國竊電行為十分普遍，且很難統計竊電量，也難以對竊電行為進行認定，電能作為一種商品，是利用電能計量裝置，對商品價值進行計算，在總銷售量、發電量之間若出現差異，就成為線損。線損主要分為技術線損和不明線損，其中不明線損難以統計，包括了竊電事實，電力管理者也容易忽視這種現象。

部分供電企業不注重反竊電工作，在互感器、電能表之間的連接不夠規范，封閉管理也不到位，甚至發生錯誤接線狀況，為某些用戶創造了竊電機會。同時，用電用戶是按照實際用電量，通過智能化設備進行電費繳納，電量費用存在較大的波動范圍，固定性較差，加上用電人數巨大，在工作一線的供電工作人員，反竊電工作量較大，搜集相關證據難度也逐漸加大。同時，隨著科學技術的快速發展，用戶的竊電手段愈加隱蔽，部分用戶利用高科技手段進行竊電，若一線人員缺乏實際經驗，或相關理論知識，很難識別技術竊電行為。加上電量屬于無形產品，竊電十分隱蔽，對于所竊電量計算，不能得出具體數字，補繳電費數值更無從確定。因此，針對竊電用戶處罰，一般費用較低，難以達到震懾效果。

此外，檢查人員經驗缺乏，也是反竊電工作效率低下的重要原因之一，在許多供電企業中，檢查人員對于反竊電檢查檢驗不足問題十分普遍，在實際工作中，許多檢查人員缺乏一定專業知識，面對竊電行為，特別是臨時性竊電行為，不能有效十倍，采取反竊電措施。即使檢查人員發現了竊電行為，因為缺乏收集竊電信息和證據的經驗，不能真正打擊竊電行為。

二、電力營銷大數據在反竊電中的運用

首先，反竊電系統設計原理。（1）針對供電所區域，反竊電會全方位覆蓋所有用戶，采取“一戶一檔”的方式，詳細記錄用戶每日、每月所用電量信息，包含用電負荷、電流及電壓等數值，通過動態方式，對用戶用電行為進行監管。（2）對于所采集用電用戶信息，反竊電系統會通過二進制數據進行相應轉化，通過計算機識別，再通過軟件進行操作。（3）對采集信息進行數據轉換之后，系統會將信息傳遞至計算機系統中，構建反竊電診斷模型，處于反竊電系統內，可動態監測用戶的電量使用情況，再進行綜合比較，配合計量裝置進行實時監測，進而有效掌握用戶是否存在不良竊電行為，大致即可判斷出用戶是否竊電，極大縮小竊電的偵查范圍。如果要有效確認竊電行為，還需在變壓器內設置傳感器，通過無線控制技術，有效監督竊電行為。

其次，建立大數據處理構架體系。按照大數據的層次架構，構建用電信息處理平臺架構體系，在該架構體系中，立足用電采集信息，方可完成反竊電檢查全過程。根據電力大數據特點，通過大數據平臺的處理情況，對用戶的原始用電數據采集，然后將數據傳輸至處理系統，通過平臺分析，將數據信息傳輸至云數據庫，利用與計算模式，核算校對用電數據。在該過程中，可利用相關工具軟件，例如網絡技術、監控控制技術，提高數據安全性、隱私性，實現統一共享。

第三，電量數據的分類處理。針對供電企業而言，在電力營銷中，要想提升反竊電效率，在以電量統計數據為基礎之上，還需按照線路特點、電量大小和用電特點，進行合理、科學分類。同時，供電企業還可通過用電特征，科學分析用電情況，按照實際狀況，對不同層次用電符合進行劃分。例如居民用電情況、商業用電情況和工業用電情況等等，如果負荷用電量相同，則特征變化也相同，客觀因素也會隨特征變化而變化。所以，居民負荷即可代表居民用電量，商業負荷即可代表公司、企業用電量。按照這類層次劃分，可明確各行業電流負荷，為供電企業提供更加便利的反竊電保障。

三、反竊電檢查中電力營銷大數據的運用案例分析

某小區居住有60戶居民，供電企業為其提供供電服務，將60戶居民分為劃分為A1、A2、A3……A60，實施營銷大戶數據分析之前，按照各用戶用電的實際數值，分類用電量，有9戶高負荷用電用戶，41戶中負荷用電用戶，8戶低負荷用電用戶，2戶零量用戶。

數據處理流程大致為，采集用戶采集后整體輸入，計算數據平均值，分類電量數據，歸檔一體化處理數據，計算出評價函數值，獲取最終數據結果。利用評價函數值，即可評價所有用戶，如果評價值越高，剽竊電嫌疑就越大。獲取該結果后，供電企業對于嫌疑較大用戶，則單獨列出建立檔案。同時，為提升準確性，科學分析嫌疑用電用戶的綜合用電指標，是否屬于非常住用戶，檢查電表是否出現問題，有無其他客觀因素。在計算分析后，鎖定A8、A17、A21三戶用電用戶，及時安排檢查人員到現場檢查電量，以便于獲取更多用電證據，進而提升管理效率。

四、結束語

綜上所述，近年來，隨著經濟社會不斷發展，人們的用電需求逐漸增大，而電費作為居民日常生活的主要開支之一，部分用戶會采取非法竊電手段，但因法律知識缺乏，居民不知道已觸犯相關法律法規，應受到法律處罰。而使用大數據技術，在實際工作中，可為反竊電檢查提供準確、方便、快捷的技術支持保障，是目前反竊電的重要方法。

參考文獻：

[1]李晗，張鑫.電力營銷大數據在反竊電檢查中的應用探討[J].魅力中國，2020，（37）：274.

[2]陳智科.淺論反竊電檢查中電力營銷大數據的應用[J].魅力中國，2020，（29）：365-366.

[3]嚴浩.淺論反竊電檢查中電力營銷大數據的應用[J].環球市場，2020，（10）：113.