电力营销大数据在反窃电检查的应用

时间:2022-10-10 08:24:46

电力营销大数据在反窃电检查的应用

【摘要】在这个互联网的时代,各项创新的信息技术不断涌出。对于我国各大供电企业来说,其利用各项新型技术,全面、迅速的发展了自身的信息通信技术及网络技术,大量应用了信息自动化技术。然而,这只是做到了营销日常管理的自动化,对于供电企业而言,目前,其在多个方面还存在较大问题,特别是在反窃电工作开展上,仍然采用滞后的方法和技术,使得其反窃电工作效率低,存在供用电秩序环境不规范和供电企业蒙受经济损失等现象。本文将主要从我国供电企业在反窃电工作中的问题入手,对电力营销大数据在反窃电检查中的应用进行研究,希望以此能帮助供电企业提高反窃电工作效率。

【关键词】电力营销;大数据;反窃电检查

伴随着我国社会经济的高速发展和人民生活水平的不断提高,再加上城市现代化建设的不断推进,人们对电力的依赖需求越来越重。然而,一些别有用心的单位或个人为了能够减少电费开销,千方百计地开展私自窃电行为,严重扰乱正常的供用电秩序[1]。在如今这个大数据时代下,虽然许多供电企业将大数据技术等信息自动化技术应用到日常管理中,但是其在营销管理上还存在很多问题,离全面自动化还有很大的工作未完成,其中包含反窃电工作。由于用电检查的技术和手段相对滞后,无法在短时间内准确发现窃电行为。因此,为了提高供电企业反窃电工作的效率和治疗,本文将对电力营销大数据在反窃电检查中的应用进行研究。

1我国供电企业在反窃电工作的现状

1.1技术漏洞。相对于其它日常生活用品,电力在本质上有着很大的不同,他是一种无形用品[2]。随着电力智能化时代的到来,所有用户都是根据自己的实际用电量进行电费智能缴纳,费用波动范围大且不固定,一旦用户私自窃电,窃电的时间和设备容量很难把控,导致无法准确统计出被窃的具体电量[2]。除此之外,因为必须要利用相关的科技设备,才能对电量技术统计进行全面的管理,所以窃电人员通过供电企业中的这些漏洞大量窃取电量,导致了用户所用总电量和供电企业所供总电力的差值较大,使得供电企业无法统计出具体多少电量是因为线路损坏,以及多少电量是被窃电人员所窃取。在一定程度上,供电企业的技术漏洞为窃电人员创造了条件[3]。1.2管理漏洞。管理漏洞主要体现在供电企业对反窃电工作的态度上。部分供电企业不重视窃电现象或未有效开展反窃电检查工作,导致这方面的管理上存在诸多漏洞,反窃电措施得不到完善。再加上相关技术设备的缺乏、电量检查人员的整体素质水平偏低等,使得窃电人员的窃电行为更加猖獗。1.3检查人员经验不足。在众多供电企业中,大量的反窃电检查人员都存在经验不足的现象。在实际的用电检查过程中,很多工作人员都缺乏反窃电意识,所以面对窃电行为时,尤其是一些临时性的,无法及时采用反窃电措施。除此之外,即便工作人员发现了窃电行为,由于其缺乏收集相关窃电现象证据的经验,所以无法真正对窃电人员进行严厉打击。1.4窃电人员技术高超。在这个科学技术高速发展的时代,窃电人员也利用了先进的技术设备进行窃电,再加上窃电人员自身丰富的窃电经验和窃电技巧,所以其窃电行痕迹很难被发现,导致工作人员在缺乏相关的先进设备情况下,难以发现窃电行为,更别说收集窃电的现场证据。窃电人员采取的手段主要有绕越计量装置接线法,短接法,欠压法、欠流法、移相法和扩差法等[4~5]。

2电力营销大数据在反窃电检查中的应用分析

2.1对营销大数据进行电量数据分类。对于供电企业而言,提高反窃电检查的工作效率和工作质量,利用营销大数据是一条准确和快捷的捷径。供电企业先以系统电量统计数据为基础依据,再根据不同用电属性进行分类,例如分析不同类别用电线路的特点,利用客户用电负荷实时曲线大小及波动进行对比等,最后根据相应的数据模式或者算法发现数据中的异常之处,从而判断用户是否存在窃电行为[6]。在对营销大数据进行分类的过程中,首先,相关的工作人员必须明确供企业向居民供电的线路特征,因为用户一旦受到不同因素的干扰,即便是同一线路,其电流负荷都会发生变化。所以,供电企业的工作人员在每次检查时,必须对用户的用电信息等实时数据进行详细的记录,认真分析失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。一旦发现数据异常时,应立即分时段继续进行跟踪监测。抓住并保护窃电现场,收集现场窃电证据,揪出窃电行为,依法惩处窃电人员。利用这种查处方式,能够有效的提高供电企业在反窃电检查的工作效率和工作质量。除此之外,供电企业还可以根据不同用电场所的用电特征将电量数据做出分析,从而根据具体用电情况进行分层分类,例如工业用电、商业用电、居民用电和其它用电等等[7]。其中,工业用电就是从事大规模生产加工行业等企业所用的电量,商业用电就是普通企业或者公司所使用的电量,居民用电就是居民所用的电量。经过详细的层级划分后,供电企业将更加了解各个电流负荷,为反窃电检查工作提供基础条件。2.2分析用电量的数据。供电企业以自身所掌握的所有数据为基础,通过对用电量的数据进行分析和统计处理,从而发现数据中存在的问题。在进行用电量数据的分析和统计前,需对所有数据进行归一化处理,以便提高后期分析统计工作的效率,提升最终数据的准确度。数据归一化方法包含min-max标准化法和Z-score标准化方,对于用电量数据,通常采取前者,其具体公式为X=(x-min)/(max-min)。在此公式中,X表示归一化后的数值,x表示为某一时间段的实际数值,min表示数据中的最小负荷数值,max表示数据中的最大负荷数值。在数据处理的过程中,相关的工作人员需要拟合出数据的变化率,以此来降低甚至是避免数据变化带来的影响,从而能够计算出所有用户的平均用电量。除此之外,还需要计算概率,其具体方式为:利用计算出的所有用户的平均用电量和标准差,再通过正态分布表达出正负荷的变化规律,计算出平均用电量和标准差中所有的概率,最后利用所得到的评价函数对用户用电量的变化情况进行判断,帮助企业获取用电量变化情况较大的用户。此后,供电企业可以采取横向或者纵向分析方式对存在窃电可能的用户进行分析,必要时可以让管理部门进行现场检查,以便收集窃电证据[7]。

3案例分析

某供电企业对某小区的60户居民进行供电服务,60户居民分布标记为A1~A60。在进行营销大数据分析前,需根据各用户的实际用电量进行分类,其中高负荷用户8户,中负荷用户42户,低负荷用户7户,零电量用户3户。对所有数据处理的流程为:数据的整体和输入→数据的均值计算→对数据进行分类→对数据归一化处理→评价函数值的计算→输出最终的结果。通过评价函数值,对所有用户进行评价,评价值越高,其窃电嫌疑越大。该供电企业将所有存在较大嫌疑的用户单独列出,为了提高准确性,其进一步分析了嫌疑用户的月度用电指标,包括是否为非常住用户、电表是否出现问题和其它客观因素。最后,锁定了A5,A20和A23等三家用户,并且及时安排相关工作人员到现场进行检查,以便收集更多的证据,提升管理效率。

4结语

综上所述,供电企业要全面发挥出电力营销大数据的应用,提高企业在反窃电检查中的工作效率和工作质量,其必须做到:①必须认识到企业自身存在的问题,积极寻找改善措施,落实考核奖惩制度,调动反窃电工作实施开展的积极性。②加强企业相关人员的技术培训与采集系统等各监测系统的运用能力,提高现场检查人员反窃电综合检查能力与水平。了解窃电人员所用窃电工具和设备,掌握其窃电方式。③利用营销大数据,根据不同属性对数据进行分类分析,再通过一系列的数据准确计算,准确分析出用户是否存在窃电行为。④开展与当地属地政府以及公安机关进行联合执法检查的力度,对窃电违法人员进行严厉惩处。⑤开展宣传教育活动,避免窃电行为的发生。总之,反窃电属于目前电力管控工作中较为重要组成部分,而在电力营销大数据的背景下,该方面检查工作的综合效率得到有效提升,但依旧存在有不足之处,还需要在后续管理工作中持续改善。

参考文献

[1]王安军,谌艳琳.浅谈电力营销大数据在反窃电检查中的应用[J].科研,2016,06(10):00059.

[2]张军霞,张永杰.如何利用大数据模式提高供电企业反窃电效率[J].工程技术:全文版,2016,11(7):00186.

[3]段运发.电力营销反窃电工作中负荷管理系统的应用[J].通讯世界,2017,23(14):250.

[4]陈奎武.用电检查工作中存在的问题及反窃电对策研究[J].工业,2016,8(9):00162.

[5]盘福森.负荷管理系统在电力营销反窃电工作中的应用[J].技术与市场,2016,23(8):168~169.

[6]滕会兵.浅析负荷管理系统在电力营销反窃电工作中的应用[J].通讯世界,2017,34(1):192~193.

[7]施善慧,薛丽,周杨.探讨电力营销反窃电工作中的负荷控制管理的应用[J].华东科技:学术版,2017,45(10):271.

作者:银见华 单位:国网四川省电力公司北川羌族自治县供电分公司