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摘要：现阶段已经踏入了信息大数据时代，对于大数据技术的应用变得十分关键，尤其是在电力营销管理方面，但是在实际上仍然存在一些不足。在电力营销领域距离全面自动化的目标相差甚远，这不利于电力企业的发展。为了能够有效降低窃电问题的发生频率，应充分利用大数据技术加强对基础设施的建设，对反窃电方式进行科学的应用，而且还要加强对窃电现象的分析，对反窃电手段进行不断优化，从而将窃电问题发生概率控制到最低。基于此，本文就反窃电检查中电力营销大数据的应用进行详细探究。
关键词：反窃电检查;电力营销;大数据;应用
1电力大数据
近年来，国家电力系统的不断拓展，用电采集系统的普及逐渐形成了地区全覆盖、全连接化，电力应用在生活中，为广大人民群体提供了一个高效率的工作、生活环境。通过大量的实践经验，概括出电力大数据主要包含了以下几点：（1）电力大数据表现的形式多种多样。在大数据时代的背景下，电力系统数据不断创新发展，使得大数据不仅包括传统以文本资料为主的结构化数据，还包括信息时代所有的文本、图片、音频、视频等半结构数据和非结构化数据，其中电力大数据的主要类型体现在电力系统中的生产管理以及市场营销和调查中。这一特点主要表现形式为电力的运行架构和操作系统流程，以互联网中的电子邮件、网址网站为主[1]。（2）电力大数据数据量非常大。电力信息系统技术的广泛普及，也使得电力技术在信息领域保持先进地位。其运行速度短暂，测试研究表明，最短能达到11秒左右，在如此快的时间内，电力系统就可以获取并锁定出用电客户需要查找的各类信息。（3）电力大数据具有高速性特点。主要是指电力大数据处理时效性高、产生速度快，有价值的电力信息传输时间短、时效性强，在海量数据面前，其流动性大。如果电力数据处理效率低下，就不能提供有大量复杂、有价值的信息。
2反窃电检查应用的必要性
近年来，电力与经济社会发展的关系密不可分，人们的生产生活对电能的依赖程度也越来越高，但窃电行为的存在使得世界各国都承受着巨大的损失，由于窃电导致的各种事故所造成的间接损失更加巨大。首先，窃电行为严重损害到了供电企业的合法利益，对电力行业的健康发展造成了负面的影响。现阶段，我们已经踏入了信息大数据时代，在这种背景下应对反窃电检查方式进行不断创新和优化，摆脱传统落后的窃电检查方式，为电力企业的发展创造出良好的市场环境，为客户创造更加便捷的营销模式。因此反窃电技术的应用有利于电力营销体系的构建;其次，反窃电技术的实施有利于电力管理作用的发挥，许多用电客户对于窃电行为的认识程度较低，即使存在窃电行为也不以为然，通过反窃电技术的实施能够强化用电客户对窃电行为的认识，有利于从根本上降低窃电行为的发生，从而促进电力企业的良性发展。
3反窃电检查中电力营销大数据的应用
3.1 电力营销大数据分析平台
在分析用户用电行为中，需应用到电力大数据分析平台，对平台所采集的电力大数据进行分类存储，进一步选定某一特定类型的用户用电数据并分析研究。在某一类用户的用电行为分析研究过程中，首要工作是对整体数据进行观察，然后制作出与这些数据相关的用电量、有功功率、电压及电流等指标的用电曲线图，并对数据的整体特征进行分析。将不同影响因子条件下的数据剔除，比如对于周末、节假日及重大事件日的相关数据便可以剔除。进一步对数据进行认真分析，最终将剩下的数据通过月、季、年的方式进行分段处理，并对比分析每一个时间段数据的特征情况[2]。此外，在用户用电行为分析过程中，可采取负荷预测算法、回归方法、负荷分析法及聚类算法等，对数据之间的关系、规律进行分析，并构建不同负荷类型的用户信息模型，实现对用户用电行为的全面有效预测。
3.2 反窃电装置建设
在供电企业反窃电措施中应用大数据理论战略，其具有许多突出的战略意义，但并非是对大量数据信息的解读和把控，而应用大数据理论的关键点在于如何科学的分析、处理并加工这些数据，从而让数据得以增值。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，对用户非法窃电行为进行精准定位，并不断发展窃漏电的高风险特征，进而促进供电企业反窃电成效。在具体的反窃电操作中还需要根据实际的技术模型来建设反窃电装置，促进防窃电综合管理能力的提升。在防窃电的装置设计过程中，供电企业相关操作者要根据实际需求进行反窃电装置建设，例如在装置中安装良好的失压计时仪电能表可以促进远程监控体系的形成，可以更加全面的记录用户用电信息如电流、电功率、电压等参数，且在计算机系统下进行数据分析，对促进供电企业反窃电发展产生重要意义。另外，供电企业在反窃电管理中还要分析各类用户的用电行为，并将其用电信息进行及时的登记，通过对比分析的方法来确保反窃电安全性。
3.3 反窃电识别定位
随着电网覆盖度的不断增大，对电网的智能管理具有更高的智能性，在进行输电配电设计中，需要进行反窃电识别定位，根据电力用户的输出负荷差异性，进行反窃电识别定位判断，提取反窃电识别定位的差异性特征量，通过空间定位识别技术，进行反窃电识别定位识别，相关的反窃电识别定位方法研究在电网智能信息管理系统设计和控制中具有重要意义。构建反窃电识别定位的智能调度模型，通过模糊辨识技术，进行反窃电识别定位识别，提高反窃电识别和信息管理能力[3]。
4 结束语
综上所述，电力在各个领域都有着重要应用，对于某些用户来说电费也是一种较大的开销，由于他们对窃电行为的认识程度较低，为了自身利益而触犯法律。供电企业需要具备较强的反窃电检查意识，采取有效措施加强电力营销大数据平台的构建，对用电数据展开全面的分析，并严格执行电量数据分类举措，严厉打击窃电违法行为。
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（8）：152-153.
[2] 韓全丰.电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].科技风，2018（35）：96.
[3] 潘雅 . 电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究[J]. 电子世界，2019. 23. 117： 204-205.
盐城三新供电服务有限公司射阳分公司，江苏盐城 224300
关键词：反窃电检查;电力营销;大数据;应用
1电力大数据
近年来，国家电力系统的不断拓展，用电采集系统的普及逐渐形成了地区全覆盖、全连接化，电力应用在生活中，为广大人民群体提供了一个高效率的工作、生活环境。通过大量的实践经验，概括出电力大数据主要包含了以下几点：（1）电力大数据表现的形式多种多样。在大数据时代的背景下，电力系统数据不断创新发展，使得大数据不仅包括传统以文本资料为主的结构化数据，还包括信息时代所有的文本、图片、音频、视频等半结构数据和非结构化数据，其中电力大数据的主要类型体现在电力系统中的生产管理以及市场营销和调查中。这一特点主要表现形式为电力的运行架构和操作系统流程，以互联网中的电子邮件、网址网站为主[1]。（2）电力大数据数据量非常大。电力信息系统技术的广泛普及，也使得电力技术在信息领域保持先进地位。其运行速度短暂，测试研究表明，最短能达到11秒左右，在如此快的时间内，电力系统就可以获取并锁定出用电客户需要查找的各类信息。（3）电力大数据具有高速性特点。主要是指电力大数据处理时效性高、产生速度快，有价值的电力信息传输时间短、时效性强，在海量数据面前，其流动性大。如果电力数据处理效率低下，就不能提供有大量复杂、有价值的信息。
2反窃电检查应用的必要性
近年来，电力与经济社会发展的关系密不可分，人们的生产生活对电能的依赖程度也越来越高，但窃电行为的存在使得世界各国都承受着巨大的损失，由于窃电导致的各种事故所造成的间接损失更加巨大。首先，窃电行为严重损害到了供电企业的合法利益，对电力行业的健康发展造成了负面的影响。现阶段，我们已经踏入了信息大数据时代，在这种背景下应对反窃电检查方式进行不断创新和优化，摆脱传统落后的窃电检查方式，为电力企业的发展创造出良好的市场环境，为客户创造更加便捷的营销模式。因此反窃电技术的应用有利于电力营销体系的构建;其次，反窃电技术的实施有利于电力管理作用的发挥，许多用电客户对于窃电行为的认识程度较低，即使存在窃电行为也不以为然，通过反窃电技术的实施能够强化用电客户对窃电行为的认识，有利于从根本上降低窃电行为的发生，从而促进电力企业的良性发展。
3反窃电检查中电力营销大数据的应用
3.1 电力营销大数据分析平台
在分析用户用电行为中，需应用到电力大数据分析平台，对平台所采集的电力大数据进行分类存储，进一步选定某一特定类型的用户用电数据并分析研究。在某一类用户的用电行为分析研究过程中，首要工作是对整体数据进行观察，然后制作出与这些数据相关的用电量、有功功率、电压及电流等指标的用电曲线图，并对数据的整体特征进行分析。将不同影响因子条件下的数据剔除，比如对于周末、节假日及重大事件日的相关数据便可以剔除。进一步对数据进行认真分析，最终将剩下的数据通过月、季、年的方式进行分段处理，并对比分析每一个时间段数据的特征情况[2]。此外，在用户用电行为分析过程中，可采取负荷预测算法、回归方法、负荷分析法及聚类算法等，对数据之间的关系、规律进行分析，并构建不同负荷类型的用户信息模型，实现对用户用电行为的全面有效预测。
3.2 反窃电装置建设
在供电企业反窃电措施中应用大数据理论战略，其具有许多突出的战略意义，但并非是对大量数据信息的解读和把控，而应用大数据理论的关键点在于如何科学的分析、处理并加工这些数据，从而让数据得以增值。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，对用户非法窃电行为进行精准定位，并不断发展窃漏电的高风险特征，进而促进供电企业反窃电成效。在具体的反窃电操作中还需要根据实际的技术模型来建设反窃电装置，促进防窃电综合管理能力的提升。在防窃电的装置设计过程中，供电企业相关操作者要根据实际需求进行反窃电装置建设，例如在装置中安装良好的失压计时仪电能表可以促进远程监控体系的形成，可以更加全面的记录用户用电信息如电流、电功率、电压等参数，且在计算机系统下进行数据分析，对促进供电企业反窃电发展产生重要意义。另外，供电企业在反窃电管理中还要分析各类用户的用电行为，并将其用电信息进行及时的登记，通过对比分析的方法来确保反窃电安全性。
3.3 反窃电识别定位
随着电网覆盖度的不断增大，对电网的智能管理具有更高的智能性，在进行输电配电设计中，需要进行反窃电识别定位，根据电力用户的输出负荷差异性，进行反窃电识别定位判断，提取反窃电识别定位的差异性特征量，通过空间定位识别技术，进行反窃电识别定位识别，相关的反窃电识别定位方法研究在电网智能信息管理系统设计和控制中具有重要意义。构建反窃电识别定位的智能调度模型，通过模糊辨识技术，进行反窃电识别定位识别，提高反窃电识别和信息管理能力[3]。
4 结束语
综上所述，电力在各个领域都有着重要应用，对于某些用户来说电费也是一种较大的开销，由于他们对窃电行为的认识程度较低，为了自身利益而触犯法律。供电企业需要具备较强的反窃电检查意识，采取有效措施加强电力营销大数据平台的构建，对用电数据展开全面的分析，并严格执行电量数据分类举措，严厉打击窃电违法行为。
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（8）：152-153.
[2] 韓全丰.电力营销大数据在反窃电检查中的应用探讨[J].科技风，2018（35）：96.
[3] 潘雅 . 电力营销大数据在反窃电检查中的应用研究[J]. 电子世界，2019. 23. 117： 204-205.
盐城三新供电服务有限公司射阳分公司，江苏盐城 224300