反窃电检查中电力营销大数据应用研究范文

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摘要：本文分析了营销大数据的应用场景，探究反窃电检查中电力营销大数据应用的必要性，同时提出如何将营销大数据应用于反窃电检查，为电力企业管理及反窃电检查工作人员提供参考。

关键词：反窃电检查；电力营销；大数据

随着我国社会经济发展，用电需求量增大，用电客户数量增多，给电力企业的服务管理及用电监测带来挑战。在互联网大数据技术发展，为反窃电检查效率及质量的提升问题，提供良好的解决方案。

一、营销大数据的应用场景分析

大数据技术，其产生的战略意义不是获取更多的数据信息，而是将获取的信息进行专业处理，从海量信息中，精准筛查出与企业服务、未来发展相匹配的信息，将数据转化作为一种产业或是工作岗位，为信息增值，最终实现企业营收。营销大数据可以应用在生活、生产中的各种场合，涉及到餐饮、医疗、保险、贸易、教育等诸多领域。如外卖订餐平台，通过用户填写的注册信息，圈定用户人群是学生、白领、工人、待业人员等等。以工作人员为例，通过工作日的午餐配送地址，推算出用户的工作地点，结合用户点餐记录，初步推算出用户消费水平、消费观念，再将推算出的信息分享给广告主，实现广告主的定向推送，使广告效益最大化。对大数据技术的应用，使用途径不同，所得到的结果也有很大差异。通常情况下大数据技术会应用于为用户提供更优质的服务，为广告主做更为精准的投放，挖掘市场需求，为企业发展指引方向。但也有部分公司，忽视平台的社会价值以及应履行的社会责任，应用大数据杀熟手段，赚取更高利润，或通过买卖用户信息非法牟利，企业丢失用户好感，同时网民对大数据安全性也失去信心。

二、反窃电检查中电力营销大数据应用的必要性分析

（一）我国反窃电检查工作的现状我国电力系统复杂，形式多样，大部分地区的反窃电检查工作存在诸多不完善因素，难以实现对用户的窃电行为进行有效管理和监控，从而对偷电漏电风险损失控制效果不明显。为解决传统窃电检查模式下，人员支出大、人为干预、发现不及时等问题，电力企业先后研发出智能电表等设备，通过自动化读取及远程传输等技术，将用户的用电量信息远程传送至电力公司核算系统，再由人工进行监控，将用电信息反馈给用户。此方法极大的节省了传统抄表模式的人力支出，解决了人力资源浪费的问题，但用电单位或个人想要通过不法手段偷电漏电，其工序并不复杂，同样会给电气企业带来损失，因此还有很大的改进空间。

（二）应用电力营销大数据开展反窃电检查的必要性分析1.符合电力营销体系建设要求在电力营销体系的大环境下，需要做到各个业务环节的集约化，反窃电检查也不例外，应用营销大数据推动反窃电检查工作，有利于电力营销体系发展提升。通过大数据形势下的反窃电检查，逐步取代传统窃电检查工作，以满足电力企业的市场发展需求，建立起以客户为导向的营销模式。2.促进反窃电检查工作方式的转变电力企业工作方式在大数据背景下向集约化发展，节约了大量的人力支出，电力工作者不必再随时随地的开展检查工作，也无须于用户有过多的接触引发矛盾，只需定期或不定期的进行线下走访，检查设备的运行情况，了解用户使用情况及诉求。大数据形势下，反窃电检查工作效率及质量得到极大提升，电力工作者也有更多的时间投入到提升用户体验工作中，为用户提供及时高效的用电支持，维护电力系统稳定性。电力公司业务由以电能为交易“货物”转变为提供给用户更好的服务和用电体验。3.电力抄表核算智能化解决了传统抄表业务的弊端传统反窃电检查存在以下几点弊端：（1）需要大量的人力支出，增加电力公司运营成本；（2）检查工作过易出现疏漏且难以发现用户偷电行为；（3）反窃电检查，存在人员干预行为，难以控制和问责；（4）抄表人员的安全难以保障。应用大数据手段能够良好的解决现有问题，同时节省反窃电检查环节支出，提升检查效益，为企业发展保驾护航。

三、反窃电检查中电力营销大数据的应用策略

（一）做好电力营销大数据的前期准备工作首先建设大数据信息平台，平台对数据执行收集、整理、分析、存储等操作，这些操作都需要优质的硬件支撑，包括收集、分析所用到的计算机及服务器，信息存储所需的本地存储介质和连接的云端存储服务等等，做好平台基础硬件的采购及架设，为大数据反窃电检查打好硬件基础。其次是要招募、培养、储备好大数据领域人才，初期做好人才招募工作，确保满足大数据分析及应用要求；工作期间做好人才培训工作，执行动态技术、理念更新，同时做好考核；当今时代缺乏人才，大数据领域更是如此，因此要做好人才储备工作，提升员工的企业忠诚度，才能在当前环境下做到长远发展。最后要做好信息安全管理工作，大数据时代下，信息的数量成爆炸式增长，信息的价值也在不断提升，大数据的共享性要求企业在实现信息共享的情况下，保障用户信息安全。因此要建立起防护系统、方案以及应急对策，全方位避免因信息泄露造成的损失。

（二）应用营销大数据促进反窃电检查水平提升1.执行电量数据分类前文说到，应用营销大数据手段能够提升反窃电检查的效率及准确性，供电企业应以电力系统统计的数据为基础，同时根据用电客户类别进行分类。如分析不同类别线路的用电特点，应用客户用电负荷曲线波动与实际值进行自动化对比，通过对比数据模式及算法中显现出的差异分析运行中的异常现象，从而判断用户是否存在窃电或偷改线路的行为。对大数据进行分类时，要求数据分析或参数设置人员了解不同供电线路的特征，避免将外部干扰产生的数值波动现象纳为用户窃电行为产生误判。因此要求大数据系统内接入智能化电力设备返回的用电数据，通过专业人员或自动化系统分析用电系统本身是否存在问题，在确定问题为用户个人因素造成时，要启动监测方案，收集现场证据，启动法律程序，待执法人员取证后切断供电降低损失。在此过程重要保障人员安全。此外监管人员还要根据用电特征分析用电数据，如运营管理区域并未执行阶梯计价，则会有部分企业以个人用电名义开展生产活动，此时监管人员可以直接通过用电量判断该用户是否为企业用户；当企业用户的用电量过小时，也要考虑是否存在窃电行为。2.分析用电数据分析人员可将近期用电信息与过往收集的用电量进行比对，模拟出近期用电走向，从而能够精准计算出该期间内用户用电量的平均值。此外还要计算概率，计算平均电量和标准之间的插值，通过正态分布表达负荷变化规律，计算平均值与标准差内的概率，最后应用评价函数对用电量变化进行判断，从中筛选出用电波动较大的用户，对其加强监管，分析该用户可能存在的窃电行为类型以及窃电动机，甚至可以有监管人员进入用户内部进行检查，同时收集相关证据。用电的监察也要发挥主观能动性，如炎热夏季企业用户的中央空调会增加耗电支出，如果在夏季企业用电仍保持较小波动，此时可怀疑其是否存在窃电行为。对于小微企业而言，因为办公场地较小，室内人员较少，在夏季强降雨情况下可能对冷气需求较小，此时用电量降低则不考虑盗窃电可能性之内。结束语综上，大数据的普及与应用为各行业发展提供动力，同时为公司客户提供更为个性化的定制服务。将营销大数据应用于反窃电监测环境，帮助电力企业充分了解用户用的用电信息，为窃电行为判断提供辅助。要充分做好数据准备及人才培养工作，加强工作创新，同时保证监管人员安全，以有效降低电力企业损失。

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作者：林晓新 单位：国网福建省电力有限公司泉州供电公司