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電力營銷大數據在反竊電檢查中的應用研究(2)

2021-12-24 08:56:50劉曉靜
電子樂園·上旬刊 2021年3期
關鍵詞:應用

劉曉靜

摘要:隨著人們生活水平不斷的提高,對電力需求量也在增加,竊電現象也隨之產生,而且該種現象日益嚴重。竊電者普遍認為竊電行為被查到的概率很小,即使查到了,供電企業也難以追查被竊的電量,自己找點門路補點電費就過關了。因此,在逐利心理、從眾心理和僥幸心理的驅使下,仍然有一些用電客戶利用供電企業技術和管理上的漏洞進行竊電。

關鍵詞:電力營銷大數據;反竊電檢查;應用

引言

電力營銷主要是指通過經營活動為用戶提供服務,滿足用戶的實際用電需求,對我國的經濟發展有著重要的意義。為實現對反竊電工作的優化,供電企業需正視大數據技術應用的重要性,在原有電力信息系統中進行大數據技術的融合,進一步優化反竊電技術,實現對竊電行為的有效打擊與抑制。

1、應用電力營銷大數據的必要性

根據實際情況分析,為了更好地服務用戶,實現可持續發展,積極適應時代變化,電力企業采用科技手段提高用電安全檢查質量。基于市場的變化,為了調整現行的電力營銷體系,供電企業不斷加強業務的集約化發展。在這個過程中,查防竊電更為重要,通過應用大數據技術有效地提升了檢查效率和準確性,對于電力營銷活動有促進作用。基于新技術的強大功能,以大數據為基礎的反竊電檢查代替了傳統的檢查方式,對促進電力企業核心競爭力的提升有重要作用,促進以用戶需求為導向的電力營銷模式的建設與完善。傳統的反竊電檢查手段受到技術等條件的限制,存在很多缺陷,無法全面保證檢查質量,同時,需要耗費大量的人力、物力以提供支撐,使得企業的運營成本消耗較大。另外,傳統的工作方式以人力為主,容易受到主觀思維的影響,影響判定公平。而隨著科技的發展,大數據技術的應用,有效地解決了上述問題,且對于工作人員的安全性有了更好的保證。

2、反竊電檢查應用電力營銷大數據的措施

2.1、電量數據分析

為了做好防竊電工作,發電企業必須利用現有數據對用電數據進行分析統計。需要計算用戶用電量的平均值和標準差,進而計算出與負荷值變化相關的差值,為供電企業提供參考信息。如果有任何盜竊行為,能源檢查員必須對用戶用電量的波動情況進行評估和分析,識別出用電量變化較大的用戶。如果用電量在一定時期內略有變化,可能不存在竊電現象。而電量波動越大,偷電的可能性就越大,為此,有必要對比用戶的長期能耗,進行相關研究,注意收集證據,必要時實施隔離。如果認定有竊電行為,就必須對其進行處罰,這樣才能起到一定的震懾作用。電力公司還必須進一步提高管理人員和員工的專業技能,使他們在發生竊電事件時能夠及時發現問題,正確評估行為,以提高控制竊電行為的質量和效果,減少國民經濟損失。

2.2、提高人員履職能力

供電企業需要采取定期或不定期用電檢查模式,進一步提升用電檢查管理,從而提高檢查管理效率。在大規模打擊過程中,既要防止竊電違法行為再次發生,又要維護供電企業的經濟利益和國家法律的威嚴。為確保重電檢查和防盜工作能夠高質量開展,如何提高工作效率,為基層減負,是所有供電企業必須研究的課題。首先,供電企業需要做好對用電檢查人員的反竊電理論培訓和實操訓練,提高他們的專業技能和水平;其次,在維護正常晉升渠道的情況下,盡量保持用電檢查反竊電人員隊伍的穩定,以確保他們具備足夠的反竊電檢查工作經驗;再次,將反竊電專家、工作能手和勞動模范請上講臺,通過講解竊電原理、分享查處竊電經歷和分析具體案例,幫助工作人員了解竊電人員的心理動機、行為特點和竊電手法,學會如何查實取證,如何應對現場突發事件,如何追補被竊電量;最后,為用電檢查反竊電工作人員配備必要的查處取證工具,如執法儀、電流鉗表、計量檢測儀、放大鏡等。

2.3、遠程抄表系統設計

在電力營銷在電力系統的實際應用中,變電站遠程抄表系統是遠程抄表過程的重要組成部分之一,利用變電站遠程抄表系統完善營銷服務體系。針對電能表,可以在現有電能表的基礎上進行創新,制定全新的工作方案,分階段更換,可以提高整體精度,在系統數據采集中具有較高的應用價值。以往設備建設是建立新變電站的遠程抄表體系的重要依據,工作人員要積極引進新型數據采集設備,在工作中安裝智能電能表,對其系統統一管理。結合電力營銷信息系統中數據的實際變化情況,在系統與管理之間創建接口,營銷信息系統才能有序運行。從實踐中得出,終端采集方式與電力營銷工作有著較為明顯的差異,利用電能表可以轉變其方式,在樓層鋪設中合理配置,通過載波方式集中處理。

2.4、反竊電系統應用實證

國網沈陽供電公司根據用電信息系統大數據分析發現,XX公司存在疑似竊用電情況,利用大數據平臺分析偷電用戶特征,利用二階聚類形成客戶類別,從指標、實例等維度對用戶進行分類,采用用戶基本屬性構建聚類模型,從而確定企業用電特征。在確認嫌疑人后,進行用戶鎖定。采用深度學習和決策樹,將該企業當月用電量、功率因數等關鍵性指標輸入,結果發現該企業滿足決策樹規則模型,利用以DBN模型的深度學習方法進行準確率預測,依托于系統數據分析與采集,發現該公司進線電纜電流最高為50A左右,最低為30A,其結果與采集系統中顯示的電流存在較大差異,確定該企業存在竊電行為。隨后國網沈陽供電公司組織隊伍開展現場檢查。發現廠區內計量柜處于無封印狀態,電表尾封有人為破壞痕跡。通過深入稽核發現,該企業用電性質不同于檔案統計,表示該企業存在私自竊電、躲避電費的情況。最后,進行竊電行為取證。借助箱線圖方法進行用戶用電量和負荷的分析,得出精準的離群值和異常值。

結束語

用電客戶中始終存在道德低下、法規意識淡薄的人員為了一已私利進行竊電。應結合自身實際情況,構建完善的智能反竊電系統,精準定位用戶竊電行為,采集充分的竊電行為證據,在進一步規范企業反竊電工作開展的同時,幫助供電企業減少損失、控制成本。

參考文獻

[1]賀彬.基于大數據理論的反竊電措施[J].大眾用電,2019,34(08):22-23.

[2]李海洋,王偉.裝表接電中反竊電技術的應用淺述[J].科技創新導報,2019,16(22):97-98.

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