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摘要：电力企业对用户肩负着持续稳定电力的重要使命，对国民经济发展具有重要的功能。非法小电盗窃还会严重影响电力供应的持续稳定和电力安全，不仅损失难以补偿供应商的利润，而且整条线路损坏还会影响附近地区的电源稳定性。电力供应商要深化严格的电力检查，为解决目前电力检查显着的问题，不断改进和优化检查措施，努力提高检查水平，采用科学全面的防盗措施，坚决调查和打击电力盗窃行为，确保供电安全和企业经济效益。在此基础上，本文档分析了电力营销大数据在电气防盗检查中的应用，并提供了以下讨论以供参考。
关键词：电力营销大数据;反窃电检查;问题措施
中图分类号：F426 文献标识码：A
引言
在电力营销中，我国科学技术的发展促进了大数据时代的不断进步，但是现如今随着窃电技术的手段多样化的发展，传统的窃电检查方式已经无法满足现如今的实际需求，此外因为违法人员自身的思维警觉性在逐渐的进行提高，导致其电力企业的管理难度在逐渐的进行增长，因此必须要提高电力营销大数据的合理应用，保证电力企业窃电检查的整体效率，促进电力企业自身持续稳定的发展。
1、反窃电检查
为了防止电力用户盗窃，电网企业也不断加强防盗检查，保护我们的电力资源有多种方法。（1）集中管理多个用户的电表，锁定传票箱，使用户无法直接打开或触摸电表。这种方式在城市和人口密集的乡村里很实用，但在一些人口稀少和分散的村庄里，遇到了很大的实施难题。（2）鼓励使用具有停止功能的电能表;为了防止部分电力用户自行召回电能表数据，在一些鼓励使用具有停止功能的电能表的地区取得了一定的防盗效果。（3）加强计量装置的管理。使用全密封规格代替半开式称重箱，在箱门上密封，或使用带有铅密封的称重装置和接线盒。对称重装置进行统一号码处理，不定期进行检查。像这样的传统防盗技术也能产生一定程度的防盗效果，但是有其应用限制。
2目前供电企业反窃电检查中的应用所产生问题分析
2.1由于反窃电技术存在漏洞
对于电力而言，是作为虚拟的商品，和常规的实质性产品存在着一定的不同，实质性商品是可以根据统计和监控等进行相应的管理，但是虚拟商品在管理的过程中难度会很大，只可以通过用电量的统计方式进行达标，同时一些常规的检测设备无法可以将窃电的数量准确反映出来，这样也为窃电人员提供一定的便利。因此这些人员为了减少电表上的使用量数值，开始采用各种方法进行窃电，导致电力企业自身的经济效益受到损害，在用户的用电量和企业所提供的电量差异值比较大的情况下，供电企业会将一些老化或者是过度使用所导致损害作为其差异值过大的原因，但是供电企业并不能准确的判断出线路损坏的电量直，这样也是导致窃电违法人员猖獗的重要原因之一。
2.2由于反窃电检查的管理并不完善
在供电企业中，因为生产经营的过程中并没有对窃电检查的工作引起足够重视，直接导致企业自身的反窃电措施存在一定的缺失，在管理中也会存在越来越多的问题。此外因为管理人员自身缺少监督管理力度和基础设备并不是很完善，管理人员自身的责任心存在一定的不足等问题的出现，都将会导致供电企业的反窃电管理效果不理想，与此同时也将会增加电力系统的不安全，对电力企业带来严重的损失，因此在电力企业中，必须要对反窃电技术管理进行完善，严格的执行管理制度，保证反窃电技术可以得到有效落实。
2.3反窃电检查管理不全面
供电企业在生产运营中不重视盗窃检查工作，因此供电企业的防盗措施被遗漏，管理过程中出现了很多问题。管理层缺乏监管能力、基础架构不当、责任意识低、管理员工作流错误、计量器安装工作错误等都会影响供电企业防盗管理的效果，并提高电力系统的安全性。
2.4管理人员没有足够的经验
电源供应商管理员在不确认用户电源盗用情况下工作，管理层无法确定用户的盗窃行为并采取有效的解决措施。尤其是临时失窃现象，管理人员无法收集有力的证据。
3电力营销大数据背景下的反窃电检查措施分析
3.1加强营销数据基础治理
近年随着国网公司信息系统功能的不断完善，在营销服务领域积累了海量的“量价费”数据、用电信息采集数据和用户行为数据，有着坚实的数据基础，但这些数据贯通程度低，缺乏有效的数据集成机制，数据共享程度低，重复性高，质量较低，所以对这些基础数据的掌握和理解不全面、不及时、不深入，数据与应用之间缺乏具体的联系，难以实现信息系统建设与日常生产实践相互促进的良性互动，导致数据分析应用不足。因此，供电企业必须加强基础数据治理，为后期的研究过程优化打下基础。
3.2建立数据多维关联分析
大数据技术的战略意义不是在于对庞大的数据信息的掌握，而是在于如何对这些数据进行加工和处理，来实现数据的增值。将营销系统中汇集电能表相位数据、开盖记录、零火线电流、电压、功率、负荷、电量、台区线损等数据开展多维关联分析，分析负荷数据背离、线损突变、窃漏电特征因子，构建窃电判断模型，从周、月不同时间维度对每个疑似窃电用户的窃电天数进行跟踪，精准定位窃漏电高风险用户和时间，提升反窃电成效。
3.3以电力营销大数据为电量分类基础数据
供电企业实际管理工作中，为了提高防盗检察机关的管理效率，必须参考电力营销大量数据，根据线路的特性、功耗特性和功耗大小对电量进行分类。在此分类操作过程中，管理员必须首先确定电路的特定特性，即使用户在同一条线上使用电力，但每个位置的干扰因素也是不同的，因此电流负荷发生现象也是不同的。在这种情况下，管理员可以将用户的系统使用数据与当前阶段的电力使用量进行比较，具体分析差异较大的用户涉及电力盗窃，从而能够准确地找到电力盗窃犯。使用此方法，可以有效地排除诱发TVU的其他非人的原因，遵循实际情况，合理区分电气负荷水平，并改善客观因素。
3.4制定完善的反窃电流程
（1）电力公司“智能防盗监控与分析系统”系统的功能模块，用于提取分析结果，包括失窃用户特性分析、可疑失窃用户锁定和可疑失窃行为记录。（2）将模型分析结果作为工作单发送给电力工作人员后，动态分配给该区域的人員将收到电气检测任务。（3）电源供应商员工和其他公安审计员可以访问现场审计保证书，与可疑失窃记录一起，在现场对失窃检测装置进行辅助判断，最终确定用户是否被盗。（4）员工将工作任务的现场处理信息和模型分析的现场审计结果评估反馈到智能防盗监控和分析系统。依据判断系统模型对与错的信息反馈，您可以进一步重复失窃分析模型，并优化失窃分析模型。
结束语
随着经济社会发展，用电规模的不断扩大，反窃电措施成为供电企业防止效益失的一大重要手段，反窃电数据分析多元化、反窃电渠道越多，越能保障供电企业的平稳运行。因此，在科技发展的同时，供电企业对反窃电工作的科技化应用应更加广泛、更加深入、更加新颖。
参考文献
[1]银见华.电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究[J].通讯世界，2018（08）：152-153.
[2]楼丹.如何利用大数据模式提高供电企业反窃电效率[J].电子世界，2018（14）：174+176.
[3]黄彦龙，邵剑华，王波，吕增东.大数据反窃电的探索和实践[J].农村电气化，2018（02）：50-51.
[4]孙舟.基于大数据分析的反窃电模型评估[A].中国电力科学研究院.2017智能电网发展研讨会论文集[C].中国电力科学研究院：北京市海淀区太极计算机培训中心，2017：6.
关键词：电力营销大数据;反窃电检查;问题措施
中图分类号：F426 文献标识码：A
引言
在电力营销中，我国科学技术的发展促进了大数据时代的不断进步，但是现如今随着窃电技术的手段多样化的发展，传统的窃电检查方式已经无法满足现如今的实际需求，此外因为违法人员自身的思维警觉性在逐渐的进行提高，导致其电力企业的管理难度在逐渐的进行增长，因此必须要提高电力营销大数据的合理应用，保证电力企业窃电检查的整体效率，促进电力企业自身持续稳定的发展。
1、反窃电检查
为了防止电力用户盗窃，电网企业也不断加强防盗检查，保护我们的电力资源有多种方法。（1）集中管理多个用户的电表，锁定传票箱，使用户无法直接打开或触摸电表。这种方式在城市和人口密集的乡村里很实用，但在一些人口稀少和分散的村庄里，遇到了很大的实施难题。（2）鼓励使用具有停止功能的电能表;为了防止部分电力用户自行召回电能表数据，在一些鼓励使用具有停止功能的电能表的地区取得了一定的防盗效果。（3）加强计量装置的管理。使用全密封规格代替半开式称重箱，在箱门上密封，或使用带有铅密封的称重装置和接线盒。对称重装置进行统一号码处理，不定期进行检查。像这样的传统防盗技术也能产生一定程度的防盗效果，但是有其应用限制。
2目前供电企业反窃电检查中的应用所产生问题分析
2.1由于反窃电技术存在漏洞
对于电力而言，是作为虚拟的商品，和常规的实质性产品存在着一定的不同，实质性商品是可以根据统计和监控等进行相应的管理，但是虚拟商品在管理的过程中难度会很大，只可以通过用电量的统计方式进行达标，同时一些常规的检测设备无法可以将窃电的数量准确反映出来，这样也为窃电人员提供一定的便利。因此这些人员为了减少电表上的使用量数值，开始采用各种方法进行窃电，导致电力企业自身的经济效益受到损害，在用户的用电量和企业所提供的电量差异值比较大的情况下，供电企业会将一些老化或者是过度使用所导致损害作为其差异值过大的原因，但是供电企业并不能准确的判断出线路损坏的电量直，这样也是导致窃电违法人员猖獗的重要原因之一。
2.2由于反窃电检查的管理并不完善
在供电企业中，因为生产经营的过程中并没有对窃电检查的工作引起足够重视，直接导致企业自身的反窃电措施存在一定的缺失，在管理中也会存在越来越多的问题。此外因为管理人员自身缺少监督管理力度和基础设备并不是很完善，管理人员自身的责任心存在一定的不足等问题的出现，都将会导致供电企业的反窃电管理效果不理想，与此同时也将会增加电力系统的不安全，对电力企业带来严重的损失，因此在电力企业中，必须要对反窃电技术管理进行完善，严格的执行管理制度，保证反窃电技术可以得到有效落实。
2.3反窃电检查管理不全面
供电企业在生产运营中不重视盗窃检查工作，因此供电企业的防盗措施被遗漏，管理过程中出现了很多问题。管理层缺乏监管能力、基础架构不当、责任意识低、管理员工作流错误、计量器安装工作错误等都会影响供电企业防盗管理的效果，并提高电力系统的安全性。
2.4管理人员没有足够的经验
电源供应商管理员在不确认用户电源盗用情况下工作，管理层无法确定用户的盗窃行为并采取有效的解决措施。尤其是临时失窃现象，管理人员无法收集有力的证据。
3电力营销大数据背景下的反窃电检查措施分析
3.1加强营销数据基础治理
近年随着国网公司信息系统功能的不断完善，在营销服务领域积累了海量的“量价费”数据、用电信息采集数据和用户行为数据，有着坚实的数据基础，但这些数据贯通程度低，缺乏有效的数据集成机制，数据共享程度低，重复性高，质量较低，所以对这些基础数据的掌握和理解不全面、不及时、不深入，数据与应用之间缺乏具体的联系，难以实现信息系统建设与日常生产实践相互促进的良性互动，导致数据分析应用不足。因此，供电企业必须加强基础数据治理，为后期的研究过程优化打下基础。
3.2建立数据多维关联分析
大数据技术的战略意义不是在于对庞大的数据信息的掌握，而是在于如何对这些数据进行加工和处理，来实现数据的增值。将营销系统中汇集电能表相位数据、开盖记录、零火线电流、电压、功率、负荷、电量、台区线损等数据开展多维关联分析，分析负荷数据背离、线损突变、窃漏电特征因子，构建窃电判断模型，从周、月不同时间维度对每个疑似窃电用户的窃电天数进行跟踪，精准定位窃漏电高风险用户和时间，提升反窃电成效。
3.3以电力营销大数据为电量分类基础数据
供电企业实际管理工作中，为了提高防盗检察机关的管理效率，必须参考电力营销大量数据，根据线路的特性、功耗特性和功耗大小对电量进行分类。在此分类操作过程中，管理员必须首先确定电路的特定特性，即使用户在同一条线上使用电力，但每个位置的干扰因素也是不同的，因此电流负荷发生现象也是不同的。在这种情况下，管理员可以将用户的系统使用数据与当前阶段的电力使用量进行比较，具体分析差异较大的用户涉及电力盗窃，从而能够准确地找到电力盗窃犯。使用此方法，可以有效地排除诱发TVU的其他非人的原因，遵循实际情况，合理区分电气负荷水平，并改善客观因素。
3.4制定完善的反窃电流程
（1）电力公司“智能防盗监控与分析系统”系统的功能模块，用于提取分析结果，包括失窃用户特性分析、可疑失窃用户锁定和可疑失窃行为记录。（2）将模型分析结果作为工作单发送给电力工作人员后，动态分配给该区域的人員将收到电气检测任务。（3）电源供应商员工和其他公安审计员可以访问现场审计保证书，与可疑失窃记录一起，在现场对失窃检测装置进行辅助判断，最终确定用户是否被盗。（4）员工将工作任务的现场处理信息和模型分析的现场审计结果评估反馈到智能防盗监控和分析系统。依据判断系统模型对与错的信息反馈，您可以进一步重复失窃分析模型，并优化失窃分析模型。
结束语
随着经济社会发展，用电规模的不断扩大，反窃电措施成为供电企业防止效益失的一大重要手段，反窃电数据分析多元化、反窃电渠道越多，越能保障供电企业的平稳运行。因此，在科技发展的同时，供电企业对反窃电工作的科技化应用应更加广泛、更加深入、更加新颖。
参考文献
[1]银见华.电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究[J].通讯世界，2018（08）：152-153.
[2]楼丹.如何利用大数据模式提高供电企业反窃电效率[J].电子世界，2018（14）：174+176.
[3]黄彦龙，邵剑华，王波，吕增东.大数据反窃电的探索和实践[J].农村电气化，2018（02）：50-51.
[4]孙舟.基于大数据分析的反窃电模型评估[A].中国电力科学研究院.2017智能电网发展研讨会论文集[C].中国电力科学研究院：北京市海淀区太极计算机培训中心，2017：6.