（国网内蒙古东部电力有限公司牙克石市供分电公司)
摘要：本文分析了营销大数据的应用场景，探究反窃电检查中电力营销大数据应用的必要性，同时提出如何将营销大数据应用于反窃电检查，为电力企业管理及反窃电检查工作人员提供参考。
关键词：反窃电检查；电力营销；大数据
随着人工智能技术、信息技术的快速发展，现阶段，电力企业应对此类先进技术进行有效应用，为电力企业顺利改革作出贡献。窃电行为的存在会对电力企业经济效益以及健康发展造成不利影响，应用先进信息技术可以让反窃电检查工作开展质量得到保证。
1反窃电检查相关概述
在我国电力系统运行中，窃电现象依然普遍存在，电能作为一种特殊商品，窃电现象的产生会让电力企业受到经济损失，而窃电量计算难以得出精准数据，窃电人员补缴电费可能出现争议，因此，反窃电检查工作的开展具有必要性。一方面，反窃电检查工作的开展是对窃电行为进行打击的关键措施，用电检查工作人员通过对反窃电工作予以常态化、长期性开展，可以让用电秩序变得更为规范，与此同时，可以追补处理违约电费、窃电量电费，可以让企业经济损失得以挽回，让企业形象得到维护；另一方面，反窃电检查工作的开展可以让用电管理作用得以发挥，部分用户之所以产生窃电行为，其主要是因为电力知识掌握不全，在反窃电检查工作中，可以开展法律法规宣传教育工作，让窃电行为得以减少，让用户企业双方利益得以保护。
2反窃电检查中电力营销大数据应用的必要性分析
2.1我国反窃电检查工作的现状
我国电力系统复杂，形式多样，大部分地区的反窃电检查工作存在诸多不完善因素，难以实现对用户的窃电行为进行有效管理和监控，从而对偷电漏电风险损失控制效果不明显。为解决传统窃电检查模式下，人员支出大、人为干预、发现不及时等问题，电力企业先后研发出智能电表等设备，通过自动化读取及远程传输等技术，将用户的用电量信息远程传送至电力公司核算系统，再由人工进行监控，将用电信息反馈给用户。此方法极大的节省了传统抄表模式的人力支出，解决了人力资源浪费的问题，但用电单位或个人想要通过不法手段偷电漏电，其工序并不复杂，同样会给电气企业带来损失，因此还有很大的改进空间。
2.2应用电力营销大数据开展反窃电检查的必要性分析
①符合电力营销体系建设要求
在电力营销体系的大环境下，需要做到各个业务环节的集约化，反窃电检查也不例外，应用营销大数据推动反窃电检查工作，有利于电力营销体系发展提升。通过大数据形势下的反窃电检查，逐步取代传统窃电检查工作，以满足电力企业的市场发展需求，建立起以客户为导向的营销模式。
②促进反窃电检查工作方式的转变
电力企业工作方式在大数据背景下向集约化发展，节约了大量的人力支出，电力工作者不必再随时随地的开展检查工作，也无须于用户有过多的接触引发矛盾，只需定期或不定期的进行线下走访，检查设备的运行情况，了解用户使用情况及诉求。大数据形势下，反窃电检查工作效率及质量得到极大提升，电力工作者也有更多的时间投入到提升用户体验工作中，为用户提供及时高效的用电支持，维护电力系统稳定性。电力公司业务由以电能为交易“货物”转变为提供给用户更好的服务和用电体验。
③电力抄表核算智能化解决了传统抄表业务的弊端
传统反窃电检查存在以下几点弊端：第一，需要大量的人力支出，增加电力公司运营成本；第二，检查工作过易出现疏漏且难以发现用户偷电行为；第三，反窃电检查，存在人员干预行为，难以控制和问责；第四，抄表人员的安全难以保障。应用大数据手段能够良好的解决现有问题，同时节省反窃电检查环节支出，提升检查效益，为企业发展保驾护航。
3反窃电检查中电力营销大数据的应用策略
3.1做好电力营销大数据的前期准备工作
首先建设大数据信息平台，平台对数据执行收集、整理、分析、存储等操作，这些操作都需要优质的硬件支撑，包括收集、分析所用到的计算机及服务器，信息存储所需的本地存储介质和连接的云端存储服务等等，做好平台基础硬件的采购及架设，为大数据反窃电检查打好硬件基础。
其次是要招募、培养、储备好大数据领域人才，初期做好人才招募工作，确保满足大数据分析及应用要求；工作期间做好人才培训工作，执行动态技术、理念更新，同时做好考核；当今时代缺乏人才，大数据领域更是如此，因此要做好人才储备工作，提升员工的企业忠诚度，才能在当前环境下做到长远发展。
最后要做好信息安全管理工作，大数据时代下，信息的数量成爆炸式增长，信息的价值也在不断提升，大数据的共享性要求企业在实现信息共享的情况下，保障用户信息安全。因此要建立起防护系统、方案以及应急对策，全方位避免因信息泄露造成的损失。
3.2应用营销大数据促进反窃电检查水平提升
①执行电量数据分类
前文说到，应用营销大数据手段能够提升反窃电检查的效率及准确性，供电企业应以电力系统统计的数据为基础，同时根据用电客户类别进行分类。如分析不同类别线路的用电特点，应用客户用电负荷曲线波动与实际值进行自动化对比，通过对比数据模式及算法中显现出的差异分析运行中的异常现象，从而判断用户是否存在窃电或偷改线路的行为。对大数据进行分类时，要求数据分析或参数设置人员了解不同供电线路的特征，避免将外部干扰产生的数值波动现象纳为用户窃电行为产生误判。因此要求大数据系统内接入智能化电力设备返回的用电数据，通过专业人员或自动化系统分析用电系统本身是否存在问题，在确定问题为用户个人因素造成时，要启动监测方案，收集现场证据，启动法律程序，待执法人员取证后切断供电降低损失。在此过程重要保障人员安全。此外监管人员还要根据用电特征分析用电数据，如运营管理区域并未执行阶梯计价，则会有部分企业以个人用电名义开展生产活动，此时监管人员可以直接通过用电量判断该用户是否为企业用户；当企业用户的用电量过小时，也要考虑是否存在窃电行为。
②分析用电数据
分析人员可将近期用电信息与过往收集的用电量进行比对，模拟出近期用电走向，从而能够精准计算出该期间内用户用电量的平均值。此外还要计算概率，计算平均电量和标准之间的插值，通过正态分布表达负荷变化规律，计算平均值与标准差内的概率，最后应用评价函数对用电量变化进行判断，从中筛选出用电波动较大的用户，对其加强监管，分析该用户可能存在的窃电行为类型以及窃电动机，甚至可以有监管人员进入用户内部进行检查，同时收集相关证据。
用电的监察也要发挥主观能动性，如炎热夏季企业用户的中央空调会增加耗电支出，如果在夏季企业用电仍保持较小波动，此时可怀疑其是否存在窃电行为。对于小微企业而言，因为办公场地较小，室内人员较少，在夏季强降雨情况下可能对冷气需求较小，此时用电量降低则不考虑盗窃电可能性之内。
结语：
综上，大数据的普及与应用为各行业发展提供动力，同时为公司客户提供更为个性化的定制服务。 将营销大数据应用于反窃电监测环境，帮助电力企业充分了解用户用的用电信息，为窃电行为判断提供辅助。
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