摘要：电力行业的快速发展带动我国各行业发展迅速，使得我国各行业有了更大的发展空间和机遇。随着我国电力行业的迅速发展，人们的生活水平日趋提升，电力系统的用电量呈大幅度上升的状态，人们对生活质量和用电质量提出了更深层次的要求。而电力营销工作是保障整个电力系统能够安全稳定运行的重要前提条件，在电力行业体制改革的背景下，传统的电力营销模式已经不再适合现如今信息化的发展趋势，国家电网电力营销服务正面临着全新的挑战。
关键词：泛在物联网；电力营销稽查管理模式
引言
电力行业是我国基础建设中非常重要的组成部分，一直以来发挥着非常重要的作用和用途。泛在电力物联网是智能电网发展的高级应用形态，对电力营销稽查管理能力提出了更高的要求。近年来，深度学习技术取得了突破性的进展，为泛在电力物联网的实现与发展提供了强大的支撑。
1物联网的基本概念
物联网概念首次提出于英国，起源于特洛伊咖啡壶事件。比尔·盖茨在《未来之路》中再次提出了物联网概念，提出一定的构想，有部分如今已经实现。随后，物联网逐渐形成了较为清晰的概念。英国工程师提出将物联网与因特网相连接，实现全世界在物联网上的联系。如今国际电信联盟提出准确的物联网概念，即通过网络将每个目标物体相连接，实现人与人之间随时的沟通交流。这个概念隐藏的含义是，互联网不仅限于人与人之间的关系，还拓展了人与物、物与物之间的信息获取。
2泛在物联网对电力营销稽查管理模式的重要作用
1.保障电力的稳定供应，自从进入21世纪以来，我国已然迈进一个信息化的时代，大数据的迅速发展渗透到社会的各行各业，人们对电力的依赖程度随之加深。同时，社会大众对泛在物联网概念的认知程度比较模糊，甚至有少数人根本不了解物联网究竟是什么。但其实物联网的应用早已经融入到每一位居民的生活当中，即智能电能表的应用。在传统的电力营销稽查管理中，电能表往往不能反映出用户的真实用电情况，且计费能力不高，无法满足用户高质量、多样化的需求。而泛在物联网下智能电能表系统的问世不但打破了传统电表的局限性，还大大解决了电网运行不稳定的问题，在保障电力计费准确性的同时，最大限度保护用电用户的隐私安全，可谓是一举两得。2.提供多元化的缴费渠道，在传统的电力稽查管理模式当中，用电用户的缴费渠道比较单一，必须去营业大厅自行办理，不仅浪费了大量的人力、物力，电力服务质量也始终处于停滞不前的状态。得益于先进的计算机网络技术，自“泛在物联网”这一新型电力词汇出现在大众视野中以来，用电客户无需亲自前往缴费营业大厅进行办理，而是通过手机App进行缴费。这使居民用户足不出户安心购电，拉近了电网企业与社会公众之间的距离，为用电客户提供最贴心购电服务的同时，切实保障了用户的资金安全，为其提供更加个性化和人性化的购电渠道，从真正意义上促进电力营销服务水平的全方位提升。现阶段，最主流的智能化缴费渠道为支付宝、微信小程序以及线上缴费网站等。
3泛在物联网下电力营销稽查管理模式的构建策略
3.1进一步完善电力营销稽查管理体系
为实现对电力营销稽查管理人员的统一指挥，各电力企业应对传统的电力营销稽查管理体系进行进一步的完善。首先，各电力企业应顺应时代发展需求，加强与电力营销稽查管理人员的沟通交流，借助电力营销稽查管理人员丰富的工作经验，为自身电力营销稽查管理体系的完善提供方向性指引;其次，各电力企业应加强对电力营销稽查管理人员工作过程的监督，从而及时发现自身电力营销稽查管理工作中存在的违规操作行为，并对其进行制止与批评，保证电力营销稽查管理体系各项要求的贯彻落实;最后，各电力企业应不断加强对电力营销稽查管理理念的学习，为自身电力营销稽查管理体系的完善提供理论支撑。
3.2异构网络平台的互操作行和无缝融合技术
该技术在实际应用过程中接触到的感知对象并不相同，被感知的对象呈现的特性也呈现差异。由于传感设备在实际应用过程中涉及类型比较丰富，同时伴随多样化特征。根据所处环境的不同，平台可以针对不同类型的标志技术或通信技术实现互操作性和无缝技术融合，效果差异性十分明显。如果将电力物联网看作一个具有典型特征的异构网络，网络的异构化会导致网络平台在链接时出现明显的复杂特征。在实际运用过程中，物联网技术应用范围广泛，可以根据不同要求，按照不同的连接方式进行操作。在构建电力系统的过程中，只要保证其安全性和稳定性，就能够满足人们生活中对电力资源的基本需求。但是，对电力系统而言，想要保证电力系统的稳定运行，需要有效落实电力物联网的每一环节，在感知传递、最终处理等方面提前做好准备，有效实现异构网络平台的互操作性和无缝融合技术。
3.3低压配用电网络拓扑关系识别
目前已有的对配电网低压拓扑辨识方法的改进仅在数据获取侧，在对所得数据处理方面还没有突破性的研究，仅采用传统的电压法、电流法等进行拓扑辨识。随着低压用户数量的不断增长，实际的数据采集中往往存在采样的同时性以及坏／错数据等问题，极大地影响了拓扑识别的准确率。得益于深度学习对不确定性的强大包容能力及海量数据的处理能力，在深度学习中引入不确定因素，在神经元间分配随机过程传递函数或随机权重，并结合历史数据信息及未来态势预测技术，深度学习在处理低压拓扑数据方面有着优越的应用前景。深度学习能够通过基于获取的海量终端电表电能量数据，具备自适应甄别和修正坏数据的能力，突破传统拓扑识别严格要求电能量数据准确同时获取的瓶颈，具备更为广泛的实际工程应用价值。然而，受限于现阶段智能电表的普及率以及电能量数据的价值挖掘，基于深度学习在低压配电/用电网络拓扑关系识别的应用仍然较少，且大多仍处于理论研究阶段。随着建设的深入，智能电表必将在配用电网络进一步普及应用，深度学习将为未来低压配用电网络的关系识别提供更为高效智能的数据处理与挖掘的技术手段，与传统低压配用电网络关系识别方法的融合应用将成为未来研究的重点与发展方向。
3.4依托泛在物联网平台，创新电力营销稽查的管理方式
为了有效解决传统电力营销稽查管理模式当中存在的弊端，电力企业的相关人员需要依托泛在物联网平台，创新电力营销稽查的管理方式。首先，建立网络监督模块，加大对电力营销稽查的管理力度。其次，找出电力营销稽查管理模式上存在的不足，充分运用现代化的科技手段，建立“营销稽查管理微信群”，做到精细化稽查管理，进一步消除管理工作上的漏洞，改善电力稽查的工作环境。最后，积极应用大数据技术，对电网用户及电力系统进行全方位的深入分析，并做出调研报告，从而及时掌握用电客户的真实需求，使电力营销的服务质量与服务效率得到全面地提升。
结语
营销稽查管理在电力营销当中占据着举足轻重的地位，对电力企业稳定持续发展具有深远的影响。而泛在物联网下电力营销稽查管理模式既能够保障电网的有序运行，又能满足提高电力营销服务水平的客观要求。因此，国家电网应积极探索与研究，深入推进泛在电力物联网的建设进程，从而更好地助力于电力营销稽查管理工作。
参考文献
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