反竊電檢查中電力營銷大數據的應用探索

張斯琦

（國網福建省電力有限公司 泉州供電公司，福建 泉州 362000）

1 反竊電檢查與電力營銷大數據概述

近年來，隨著電力系統的發展，用電設備的類型和數量正處于飛速增長的階段，作為涵蓋區域更廣的大型發電廠也是如此。電力需求的不斷增長刺激電力工程的發展，為我國的經濟發展帶來巨大收益，但是一些團體或個人為了獲得更大的經濟利益，進行偷電竊電，但由于用電人數與用電類型的不斷增加，竊電行為更難判別，由此帶來的經濟損失不容忽視。一些竊電者私改線路的操作不規范，為了減少改造成本使用偽劣的設備和電纜，導致供電線路的安全性大大降低，使得停電、斷電問題頻發，更有甚者因線路短路引發火災，嚴重影響周圍居民的日常生活與人身安全。用電繳費屬于用戶享受電力福利的應盡責任，竊電行為破壞國家利益，損害購電用戶的合法權利，直接威脅到公共財產安全和居民生命安全。

電力營銷大數據是將信息變革融合電力營銷管理的一大成果展現，電力公司只有在對所有用戶數據進行全方位監管的前提下，才能真正發揮反竊電檢查的作用，最大限度地保護公共財產的安全。大數據時代的到來，已經讓許多灰色產業暴露在陽光下，作為電力能源行業中最常見也是最難發現的竊電行為，大數據技術令其無所遁形。電力營銷大數據的出現不僅有助于電力行業對違法行為的檢查與處理，還可以通過大數據技術的強大分析能力綜合分析竊電特征，從而簡化不必要的重復檢查環節，利用用戶特征數據庫，為不同類型的用戶提供更具個性化的服務，通過客戶定位和精準營銷，有效提高客戶的滿意度[1]。利用大數據技術，電力能源企業可以準確分析用戶的用電量，基于大數據技術的用電量信息系統正在逐步覆蓋多個地區，該系統甚至可以完成所有終端住戶用電量信息的收集，反盜竊檢查人員通過檢測系統集成處理一系列任務來收集和篩選竊電行為，從而在減少人員浪費的同時，及時發現問題并采取相應的懲處措施。利用基于大數據的電力檢測系統，工作人員在檢測到竊電行為時可通過檢驗用戶用電量的標準偏差與負載值的變化，從而客觀地檢測用戶的竊電行為是否成立，避免因人為因素影響，導致用戶與工作人員發生糾紛，影響用戶的正常消費。

傳統的電力營銷中，防竊電工作人員需要客觀地評估和分析用戶的用電信息，觀察和總結用戶用電量的變化，識別用電量變化中的異常現象，但是隨著用電人數的不斷攀升與用電設備不斷增加，單一通過檢測異常現象的方式已不能滿足現今企業的需要，較大的用電數額差異無法完全確認用戶是否存在竊電行為，還需對該用戶其他數據進行更深入的分析，必須在核實用戶實際能耗的基礎上，才能確定用戶是否存在竊電行為。這一深入檢查的環節會消耗大量的人力物力成本，將大數據技術融入電力營銷，可縮小排查范圍，縮短檢測時間，從而減少人力浪費，提升電力行業的工作效率[2]。

2 竊電行為產生的原因及竊電方法分析

2.1 竊電行為產生的原因

第一，防盜系統不完整。我國作為一個法治國家，法律在人民心中有著很高的地位，但是我國關于用電的立法和關于用戶竊電懲處的法規尚不完善，盡管國家明確反對竊電，但對竊電行為的處罰條例卻非常模糊，導致許多人鉆法律漏洞，增加竊電的發生率。第二，績效考核體系不全面。當下我國經濟飛速發展，電力用戶已經達到了一個非常龐大的規模，供電企業不斷拓展產業功能，除正常穩定的電力供應外，還必須對整個電力系統進行長期有效的電力檢查。電力檢查直接關系到電力系統的安全與穩定，但就目前的人員管理現狀來看，供電企業在人員分配和工作監管方面非常被動，電力檢查的技術手段也非常落后，因此很難檢查用戶的竊電行為。第三，竊電檢查技術已經過時。供電企業必須首先檢測電網中的竊電行為，準確客觀地識別竊電的用戶位置和電量，但這一識別過程需要先進的電表和在線測試技術作為支撐。由于一些供電企業不重視用電控制，在用電檢查中仍采用傳統的檢查方法，導致一些新型的竊電方式無法被檢測出，導致竊電問題無法解決[3]。

2.2 竊電方法分析

日常工作生活中，常見的竊電方法有欠流法、欠壓法、移向法以及擴差法4 種。欠流法與欠壓法操作相似，都是私改電能表，破壞電表回路，使得工作人員無法準確檢測到電表的實際電壓與電流數值。移相法通過修改電能表的連線，迫使其發生數值移相。擴差法通過對電表進行改裝，降低電表計數準確性或調整電表數據，從而減少檢測的用電量[4]。

3 反竊電檢查中電力營銷大數據的應用分析

為了更好排查用戶的竊電行為，電力公司需要借助大數據技術的數據分析優勢，在反竊電檢查過程中縮小排查范圍，提高反竊電檢查的實際工作效果。隨著“技術+行業”的市場變化，大數據技術融合電力行業，加快了電力營銷的變革，提升了用電檢查的效率，在防竊電檢查工作中發揮了重要作用。首先，智能防盜措施。許多供電企業利用大數據技術搭建電力信息檢測系統，結合原有的電力平臺，實時收集所有用戶的用電信息，利用強大的數據分析功能，將每個用戶的實際能耗信息進行統一分析，探究用戶的用電特征，并以此作為用戶用電異常的可靠參考。結合一定周期的用電規律，判斷用戶是否存在竊電行為，一旦行為屬實，則利用系統的報警機制，對該用戶進行相應懲處。若系統監測到的用電數值在白天與夜間存在較大差異，則系統會自動執行智能診斷，然后進行預警，將該用戶作為重點分析對象。為了切實確保所有檢查人員能夠對用戶數據有更真實直觀的了解，基于大數據技術的電力信息檢測系統可以通過圖形化的方式（如折線圖）顯示數據的變化。其次，實時監測線路損耗。隨著大數據技術在反竊電檢查工作中的有效應用，大數據技術的集成和應用可以幫助相關人員全面收集用戶當前的用電數據，并對所有挖掘的數據信息進行統一分析，特別是評估輸電線路的線損情況。此外，基于大數據技術本身強大的分析功能，它可以幫助相關人員更好地了解不同時期用戶用電的實際情況，也可以根據季節的用電分布確定不同季節用電損失的變化程度，工作人員可以使用大數據分析來保障線路損耗分析的準確性[5]。

4 反竊電檢查中應用電力營銷大數據的總體設計構思

隨著竊電方式的更新，現有的竊電檢測方法很難及時有效地檢測竊電行為，因此如何推廣防竊電的智能檢測技術至關重要。電力營銷融合大數據技術的分析能力，通過針對用戶特征建立用電模型，可自動識別竊電行為，然后通過預警措施對用戶進行懲處。反竊電檢查中應用電力營銷大數據，需要在電力營銷過程中建立相應的用戶檔案數據庫，通過使用電力營銷內部信息采集系統，收集基本的用戶檔案信息、竊電模式以及非竊電樣本數據。在當前的信息搜索中，為客戶開發一個專門的測量指標，其中使用的數據樣本都來自常規樣本數據和竊電樣本數據，根據適用法規優化和改進代表性的竊電實例樣本，并在現有竊電采樣數據的基礎上創建專家樣本數據庫。

對竊電案件進行逆向分析，使用過濾算法提取其中存在的特征數據，并創建與此類竊電活動相對應的數據信息庫，根據特征數據元素輸入相關信息，選擇不同時間段的動態功耗曲線，在構建的數據庫和各種數據信息的基礎上，結合異常用電數據的類型和用戶的基本特征元素，采用邏輯回歸方法構建相應的竊電行為評估模型，然后評估電力系統中的竊電活動。如果識別的準確性降低，則應將數據信息返回上一步，并重新進行特征異常類型的設置。

對系統收集的用戶數據進行隨機檢查，并在此基礎上構建適當的測試數據樣本集，同時確定評估方法。審查數據后根據收到的竊電檢查工作表進行現場檢查并收集證據，以確定竊電的可疑行為。根據用戶用電特點構建相應的核心指標，將處理后的數據輸入系統，與行業整體指標值進行比較，確定兩者的偏離程度；計算用戶的可疑值，通過客觀的加權法，確定不同指標偏離程度的權重，最終通過加權法得到用戶的綜合可疑值，從而以此識別潛在的竊電用戶。

基于功率特征分析的竊電識別方法，利用對功耗特性的多階段檢測來發現異常點并模擬異常數據，可在手動監測竊電狀態期間檢測到異常行為；基于用戶基本數據信息和異常特征的竊電識別方法，通過應用邏輯回歸算法構建竊電行為診斷模型，對可能的竊電行為進行全面的監測和評估[4]。

5 反竊電檢查應用電力營銷大數據的優化措施

5.1 創建大數據處理平臺的體系結構系統

反竊電檢查人員需要對用戶用電數據進行深入研究，構建和完善大數據處理平臺可顯著提升分析效率。技術人員必須首先收集全面準確的用戶數據信息，從而確保數據分析系統的完整性和科學性，根據供電公司的實際情況適當調整所使用的設備設施，在合理范圍內整合人員與設備資源，加強用電數據的收集存儲。利用云技術的存儲特性，將搜集的已被分析的用戶數據上傳云端儲存，從而減少平臺運行壓力。云技術還可用來反向驗證用戶信息，通過嚴格監控電網的信息安全，充分保證用戶信息的安全性和完整性，確保用電信息進行交換的流暢性[2]。

5.2 完善基于數據分析的線路損耗管理

在日常用電檢查過程中，人為因素一直是電力營銷中的重點影響因素，為保證反竊電檢查工作的順利進行，供電企業應加強管理，做好應急預案，避免人為因素造成的工作失誤，最大限度地保障電網安全，提高用電檢測的準確性。在電力營銷大數據的幫助下，反竊電技術人員可以快速獲取用電信息，清楚地了解系統線路損耗，并采取相應的控制措施，從而有效減少用戶數據采集中的數值錯誤，提高數據采集的質量。供電公司可以利用大數據及時收集電力信息，自動分析不同類型的信息，并創建數據模型，技術人員可以使用模型直觀地查看和分析其中存在的問題，減少竊電行為對公司造成的損失[2]。通過對低壓線損控制區域的日常線損數據進行比對和控制，及時發現異常線損原因，縮短用戶分析的時間。及時處理用電錯誤的收集問題，可以大大提高竊電信息捕獲的成功率，并為發現問題、分析原因以及處理異常提供數據支持[6]。

5.3 加強人員管理與工作監督

供電公司應不斷優化工作流程，建立健全反竊電工作獎懲制度；不斷提高工作人員的理論知識和專業技能，增加其工作責任感；不斷充分發揮電力信息系統的大數據功能，深化電力營銷大數據的應用。為了全面捕捉用戶用電數據和用電變化規律，相關檢查人員應對工作區域內每日的電壓線損數據進行比較和調查，對用戶每日的用電變化進行深入分析。供電公司應定期進行用戶訪問，了解用戶特點，從而有序開展反竊電檢查工作。通過大數據分析，確定用戶是否存在違規竊電行為。將反竊電檢查的工作過程結合電力營銷信息管理系統進行用戶統一管理，提高電力檢查工作的信息化水平，提高工作效率，使反竊電檢查工作更有針對性，保護公共利益，增加供電企業的經營效益，促進企業的可持續發展[6]。

6 結 論

為了更好地落實防竊電檢查的準確性，保障電力供應企業和用戶之間的利益關系，相關技術人員還必須掌握防竊電技術，嚴懲違規行為，合理應用電力營銷大數據技術。通過使用智能電表、創建信息平臺等措施來提高對竊電行為的監控水平。反竊電檢查工作應用電力營銷大數據必須充分收集用戶信息，正確建立數據模型，及時更新竊電樣本與非竊電樣本，確保竊電行為識別的可靠性，從而真正實現電力企業反竊電工作的質量。