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摘要：首先，本文分析了在线智能分析系统设计中系统软件结构设计方面的要求；其次，本文分析了在线智能分析系统数据架构设计、业务流程设计以及窃电模型构建的具体内容，希望可为广大专业技术人员提供有效借鉴和参考。
关键词：用电检查；反窃电；智能分析；系统设计
引言
用户检查与反窃电在线智能分析系统的设计工作基于大数据技术，大数据技术可在短时间内快速处理与用户用电行为相关的数据，从而在统计各类用电信息后，对用户用电行为进行准确的判断，得出用户用电行为是否合理的结论。基于此结论，系统可为技术人员开展用户检查与反窃电工作提供较为有效的理论支持，从而在提高反窃电工作效率的同时，提高用户用电的整体质量。
1系统软件结构设计要求分析
1.1展现层设计要求
展现层的设计要求即为系统用户界面的设计要求，可总结为界面操作友好与界面信息展示清晰。为了提升展现层的设计效率并使展现层的设计效果更符合用户的应用习惯，设计人员应基于供电局原有在线稽查系统，在功能相对完善的稽查系统界面中直接添加与用电风险监测相关的功能区域或直接添加与用户异常数据监测相关联的网页链接入口，从而可将稽查系统抓取到的异常用户数据直接传送到风险监测系统中，强化数据监测的实时性以及覆盖性。技术人员可依据此类数据对用户异常用电行为提出及时有效的处理措施，减少供电单位的经济损失。
1.2应用层设计要求
应用层设计即为系统功能设计，主要要求为功能要全、功能实现过程要简洁。基于大数据技术，设计人员应借助此技术开发系统的用户用电行为分析功能、自动生成用户用电行为记录报表功能以及窃电数据在线监测和统计功能，从而可使系统在各功能的支持下，可及时监测到用户用电的异常行为和不合理现象。
1.3数据层设计要求
数据层设计要求即为数据存储与管理要求，主要包含的内容为数据处理分析应全面、准确，数据计抓取应真实可靠。在处理数据时，系统需依据数据处理的初始指令要求，对大量的用户用电信息进行处理，进而为应用层的功能实现提供有效且准确的数据支持。同时，经过数据层处理之后的数据，应可及时回流到展示层，进而将用户异常用电信息及时展示于用户界面，供用户以及技术人员参考。
2 系统设计具体内容分析
2.1数据架构设计
在设计系统的数据架构时，设计人员应明确数据系统的整体层次，即应用层（功能实现区）、接入层（数据传输通道）、存储管理层（数据存储与调用）。具体而言，设计人员在设计应用层的具体结构时，应确保应用层可实现监测用户异常用电行为的功能，进而可对窃电现象做出初步判断；接入层作为数据的传输层，应具有数据传输和数据初步处理功能；存储管理层除了具备数据的存储和处理功能外，还应具备数据信息的监控功能，并可依据业务流程对异常数据进行基础的记录和处理。数据处理层在处理数据时，应在获取用户的数据信息后，及时将数据精确地存储在用户异常用电行为判断以及风险监测数据平台中。
此间，设计人员可应用ETL工具等第三方数据平台提供的技术工具，优化系统数据读取的频率和系统数据读取的时间间隔。数据区在存储数据时，应依据数据的来源和数据的类型对数据进行分类，对与电压变动、电流突变等数据相关的信息进行特殊处理，进而分析用户在用电过程中是否存在异常用电行为。
2.2业务流程设计
业务流程设计主要内容为用户异常用电行为监测模型的设计，此模型对系统功能的具体实现过程异常重要，设计人员在设计具体的数据模型时，应综合系统功能的各种要求和影响系统监测工作的多种因素。受限于窃电现象具体表现形式不同，设计人员在设计与判断窃电行为相关的系统功能时，还应综合考虑电网线路的受损情况、电压稳定情况，从而以此类数据为基础，优化用电异常行为监测数据模型。在监测用户的用电行为时，设计人员应设计系统识别的不同层级，并使不同层级代表不同的监测强度。对于用电行为并无异常的用户，监测行为可采用间断监测模式，减小系统运行压力，减少数据空间占用；对于首次发现存在异常用电行为的用户，系统应将此用户识别为重点监测对象，对此用户进行持续性的监测活动，在较长的监控状态下，最终确定此用户是否真正存在窃电行为；对于异常用电行为较为明显的用户，系统应具备应急处理功能，可依据系统其它区域的功能实现要求，对用户的用电行为直接进行控制，并反馈处理结果。
2.3窃电模型构建
影响用户窃电行为的因素较多，一些因素具有不可预知性，例如线路损坏、电流计量表故障等，虽然此类故障可直接造成用户用电行为异常的问题，但用电责任并不在用户，也不能以此作为处罚用户的依据，因此，设计人员在构建窃电行为的判断模型时，不应单纯依据用电异常的表面现象直接得出用户用电异常的结论，应综合各类可导致用户用电异常的因素，并结合不同区域用户用电的具体情况，选择最合理的可判断用户异常用电行为的方式方法，提升窃电模型的合理性。鉴于此，设计人员在设计窃电模型时，应重点调查用户异常用电行为与窃电行为之间的关联性，以此关联性为基础，结合窃电现象的一般特征，例如用电异常持续时间、窃电行为的主要表现形式等，对用户用电异常行为的真实情况进行综合判断。从技术积累的角度分析，判断用户异常用电行为的过程即为积累经验数据的过程，设计人员可将此数据应用在智能数据模型的构建过程中，从而为数据模型提供可对用户异常用电行为进行智能判断的数据资源。
3 结束语
总之，本文在分析了用电检查与反窃电在线智能分析系统设计中系统软件结构设计要求的基础上，对系统设计的具体内容进行了进一步的分析，针对数据架构、业务流程以及窃电模型的构建提出了相应的设计要求和设计方法，希望广大从业技术人员可依据自身工作的具体要求和用电系统的运行要求，合理选择系统设计的具体方法，切实强化在线智能分析系统的各项功能，提升用户异常用电行为的整体监测效能。
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