摘要：随着人们生活水平不断的提高，对电力需求量也在增加，窃电现象也随之产生，而且该种现象日益严重。许多不法人员为了减少电费，选择盗窃供电公司的电能，这极大影响到供电公司的利益。

关键词：反窃电检查;电力营销;大数据;应用

1电力营销大数据的特征以及数据来源

在电力系统运行的过程中，其设备、生产调度都会产生大量数据。使用电力营销大数据的处理技术，电力企业能够维持用电量和发电量之间的平衡。因此，为了保障用户的用电质量，企业需要进一步加强数据处理技术的研究。电力营销大数据在促进企业发展的同时，还能反映出行业发展的规律。数据的主要来源就是用电信息采集系统，信息采集系统能够监控和处理用户用电的相关信息。在对信息处理完毕之后，可以制定详细的计划，起到节约用电成本的效果。该系统还具备多种功能，能准确筛查出用电量出现异常的客户并跟踪监控，从而确定窃电人员。

2当前反盗窃管理的不足

虽然供电企业在现阶段逐步加强了反窃电管理，但仍存在以下不足：（1）窃电难以准确统计。与真实产品不同，虚拟电源商品管理相对困难。传统的统计记录手段已不能满足电力统计的实际需要。此外，基础监控设备技术陈旧，在供电监控过程中无法准确统计窃电情况，为窃电者提供了机会。此外，由于供电企业不能完全掌握线损情况，一些用户会以线损过大为由偷电，给供电企业造成严重的经济损失。（2） 在反窃电工作的实施过程中，工作人员很难准确掌握窃电问题，尤其是临时窃电。即使工作人员发现用户的窃电行为，由于证据不足，也无法开展工作。（3） 随着我国科学技术的发展，一些窃电者所采用的手段越来越先进，使得反窃电工作的开展更加困难。（4） 供电企业拥有广泛的用户，包括商业、工业和居民用电。再加上窃电手段的保密性，打击窃电更加困难。因此，借助大数据技术优化电力防盗成为供电企业的主要研究课题。

3电力营销大数据在反窃电检查中的应用措施

3.1 对电力营销大数据进行电量数据分类

为了进一步提高对窃电行为的检出率，确保窃电分子受到相应的处罚，我们可以利用营销大数据，对违法用电进行适当控制，并按照以下方法对用电统计数据进行正确分类。可根据不同用电属性进行分类，不同的耗电类型有不同的对应线路，然后，基于电力负荷曲线和其波动情况分析窃电行为。对可疑的窃电行为，有必要对相关用户的电能消耗进行实时监测，并将其记录在防盗检查工作中。在此基础上，还要分析是否存在电压损失或三相电不平衡。在出现异常情况时，需要进行实时调查以及对窃电人员进行不同时期的监控、检查，收集窃电证据，明确窃电地点，对窃电人员进行相应处罚，使其承担法律责任。除此之外，供电企业还可以根据不同用电场所的用电特征对电量数据做出分析。首先，对电力数据进行分类;然后区分各种消费类型。例如，可以分为工业用电、商业用电和家庭用电。工业用电是从事大规模生产加工企业使用的的电量，商业用电为企业所用的电量家庭用电为居民所用的电量。供电企业可以分析每种类型用电量的特点，为反窃电检查提供支持。

3.2有的放矢，窃电装置现原形

锁定窃电对象后，德阳供电公司立即成立专项工作组，由总经理牵头、营销副总具体实施，用电检查、计量、安检、电力警务室分工合作，精心布置现场检查相关事项，由用电检查统一规划工作流程，保证所有反窃电工作符合公司流程标准。计量人员负责直接对计量装置电流回路进行检查，寻找窃电装置;安检人员负责对现场安全进行管控;电力警务室负责全程录像取证，对发现的证据进行封存，保证工作合法开展，同时预防意外事件的发生，保障工作人员的人身安全。

2020年3月18日，通过系统发现某鹏公司和某东公司窃电行为正在发生，遂按照工作分工，同时对两个企业开展用电检查。在对客户现场处安装的联合接线盒进行检查时，发现接线盒进出线电流严重不符，存在重大窃电嫌疑。

找到疑似窃电位置后，在电力警务室和用户的见证下，供电公司员工将联合接线盒取下现场进行检查，发现接线盒内电流进出线连片上安装有继电器，用于对电流回路进行分流，造成电表少计电量，达到窃电目的。发现窃电装置后，立即交由警察进行封存。

此外，该窃电装置具备遥控功能，可以人为远方操作窃电装置的投入和切除，对传统采用现场检查方式的反窃电带来了非常大的困难。

3.3加强反窃电检查工作的建议

大数据在电力营销中有很多优势，其可很好地用于防盗控制，因此，必须充分利用大数据营销的优势，为稽查工作提供保障，防止窃电行为，并对窃电分子进行相应的处罚，以避免严重损失。电力供应企业要充分认识自身工作中存在的问题，做好防盗检查工作，提高工作质量和效率。同时，电力企业也需要建立一套完善的奖惩制度，提高员工的积极性。电力企业还要加强培训，提高业务人员防盗技能和方法。窃电稽查人员还必须掌握电力批发销售的相关内容，熟练运用电力批发营销，对数据进行分类，通过计算，评估是否存在用户窃电行为。

3.4线损入手、综合分析，锁定窃电用户

综合比对分析该两条线路历史线损数据和线路下用户每日电量曲线，发现该两条线路每日供入电量基本稳定，当10千伏平园四路某鹏公司以及10千伏平开二路某东公司电量增加，则线路线损降低。再分析用户电流曲线，当线路线损正常时，四川某鹏公司负荷电流较往日增大约3倍，四川某东公司负荷电流较往日增大约2.7倍。

由于该两家企业为编织品制造企业，再次比对该两户企业与其他编织品制造企业负荷曲线，发现该行业用电负荷基本稳定，不会出现类似该两户企业的负荷波动。通过政府部门和同行业了解，该两户企业生产情况一直很好，但每月电量与生产情况不符。

由此基本可以判断，该两条线路线损长期不合格的原因为某鹏公司和某东公司电量异常，该两户用户疑似有窃电行为，且为短接电流回路的方式进行窃电。

3.5对用户用电量数据进行分析

为了做好防窃电工作，发电企业必须利用现有数据对用电量数据进行分析统计。需要计算用户用电量的平均值和标准偏差，随后计算与负荷值变化有关的差值，以便为供电企业提供参考信息。如果有任何盗窃行为，能源检查员必须对用户用电量的波动情况进行评估和分析，识别出用电量变化较大的用户。如果用电量在一定时期内略有变化，可能不存在窃电现象。而电量波动越大，偷电的可能性就越大，为此，有必要对比用户的长期能耗，进行相关研究，注意收集证据，必要时实施隔离。如果认定有窃电行为，就必须对其进行处罚，这样才能起到一定的震慑作用。电力公司还必须进一步提高管理人员和员工的专业技能，使他们在发生窃电事件时能够及时发现问题，正确评估行为，以提高控制窃电行为的质量和效果，减少国民经济损失。

结论

为充分发挥大数据系统在反窃电检查中的使用效果，企业和行业监管中心应完善监管体系，加强硬件安全技术探索，加强员工技能培训，规范大数据采集方式，制定技术标准。

参考文献

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