电力营销大数据在反窃电检查中的应用

黄烁,陈阳

摘要：在互联网技术、信息技术和智能技术的支持下，我国电网的智能水平得到进一步提升。随着电网自动化、互动化、信息化的发展，电网的稳定性和服务质量也不断地得到提升。在全方位掌握电网运行数据信息的过程中，我国进一步加强了智能信息采集系统和智能电表的普及与覆盖，并尝试对电网运行数据进行全面采集和覆盖，在此基础上使用大数据技术提升电网的管理水平和智能化水平，可以为电网的运行提供有效支持和可靠保障。

关键词：电力营销  反窃电检查

中图分类号：TM73     文献标识码：A

引言

大数据技术作为一项应用功能强大的新技术，为许多领域提供的高质量的技术帮助。其技术构成较为多样，集中了包括人工智能技术、自动化技术、互联网技术等在内的多种现代化技术手段。传统的反窃电技术主要是依靠人工检测的方式对电力系统的有关数据进行核对与检查，这种检测方式的效率低下，并且准确性较低，因而效果并不理想。在现代化技术手段的加持之下，我国反窃电技术不断更新。将大数据技术与反窃电系统结合，是提高反窃电技术效率和反窃电技术水平的重要举措，对于优化反窃电工作流程也有着重要的意义。

1大数据技术概述

应用大数据技术，可以通过全面的数据采集、挖掘和计算对类似数据进行预处理，并在分析过程中整理出对系统有用的数据内容，使数据能够充分发挥作用。现代电力系统的数据不仅限于传统文本资料及结构化数据，还包括图片、视频、音频等非结构化数据，并全面覆盖电网的生产、营销、管理等多个环节。在电力系统运行过程中，会产生数量庞大的数据信息,使用大数据技术可以在高效处理数据的同时，确保电力系统的高速运转，响应时间低于11 s，可以有效满足用户的查询、使用及电力企业经营管理需求。基于大数据技术的高效、高速的信息处理模式极大地提升了电力数据的时效性，并在快速传输、分享的过程中，使数据充分发挥作用，为电网的运营、管理和经营提供可靠支持。在当前的电力系统中应用大数据可以确保每秒进行11.8 万次的访问和信息处理，为保障电力系统的管理运行效果提供重要的数据基础。

2电力大数据的基本特征

 （1）类型多。主要是指生产和营销的日常工作数据多种多样，报表的种类繁多，不仅包括传统的统计报表，还包括环境参数和音频，以及半结构化和非结构化的数据，等等。（2）体量大。由于我国的电力用户多，具有巨大的需求市场和用户支撑，对于用户的信息采集已经集中为每15 min采集一次，充分体现了我国用电数据体量大的特征。（3）速度快。在现代化和信息化数据处理方式的加持下，处理数据的速度非常快，在很大程度上提升了电力大数据的使用效率。（4）价值密度高。由于大数据系统在运行的过程中可以通过快速的数据读取与处理来显著提升系统运行的效率，因而电力大数据技术的价值密度很高。

3大数据技术在智能反窃电中的应用措施

3.1智能反窃电

首先，利用大数据技术全面收集电力系统终端用户的用电信息，在收集后，进一步整合终端数据，进行系统分析，对其中可能出现的异常数据、异常反应进行及时预警，并给出初步的用户行为报告；其次，利用大数据技术得到波形统计图和数据分析图，进一步展示用户的实际用电量，在对整个电力系统进行全面监测的同时，针对个别用户进行用电行为关联度的评价；最后，在出现漏电、异常数据的情况下，可以利用大数据对用户进行针对性的深入分析，比对正常用电和不正常用电、漏电的数据，并通过智能系统进行判断，得出确定结论，同时，通过分析数据，给出窃电的具体原因、方式及窃电情况的处理对策。可以使用神经网络算法建立智能型的反窃电模型，评价用户的用电情况。在确保窃电数据样本正常的同时，控制电压、电流等数据样本信息。经过神经网络算法的学习、分析，可以对比用户窃电行为前后的数据，并根据数据变化的特征量，判断是否存在窃电行为。在对用户进行电量检测的过程中，还可以针对阶段性用电量异常的变化规律，对比窃电样本数据。综合区域的线损和电表、终端设备的反馈数据，结合可能存在的电压、电流异常，负载功率异常等指标对用户窃电行为进行更加智能、精准的判断。可以采取针对性的监视措施，提升反窃电的力度。当前，用户窃电方式较多，包括利用电表的计量误差、篡改短路计量装置、欠压等，窃电行为也具有更高的隐蔽性。为此，需要针对高供高计及无专用计量柜的企业安装失压、断流、短路计时设备，并连接数据采集终端设备，在提升计量准确性的同时，进一步避免窃电行为的发生。在电能表的安装过程中，可以增加电能表数据的加密措施，在利用信息终端的同时，进一步提升电能表数据的加密效果，从而避免恶意修改电能表数据的窃电行为，并通过数据采集终端对用电异常行为进行监测，反馈准确、真实的数据，以确保良好的反窃电效果[1]。

3.2线损监控

首先，需要应用大数据技术对配电网络进行全面监测，并根据数据采集终端反馈的信息对配电网络的运行情况科学合理地分析。在全方位掌握配电网络信息的同时，通过大数据的智能化分析，精准把握供电线路的真实线损情况，并根据配电网络的运行数据，建立配电网络线损的发生规律。其次，需要在大数据技术智能系统的支持下，对供电线路在不同区域、时间段所产生的线损情况进行分析。通常情况下，配电线路间距的远近、一年四季线路负载的变化都会对线损带来影响。需要合理利用大数据技术，对线损的变化规律进行充分的分析，并根据系统反馈的数据，提供针对性较强的处理措施，以减少线损，提升线路的运行效果。可以在变压器的进线端安装高压计量箱，将其与大数据系统进行连接，以高压部分作为计量标准，低压计量作为计费标准。在统一管理计量箱的同时，利用大数据技术合理地处理计量装置反馈的信息，提升对线损情况的掌握准确度。例如，在线损长期偏高的情况下，可以对比高压、低压计量装置的数据，采取相应的线损控制措施，降低线损率

[2]。

3.3计算数据

基于大数据的用电信息采集系统的数据计算是通过两种方式完成，一种方式为实时计算，另一种为离线计算。实时计算主要是以Storm流为计算框架，离线计算则是以Hadoop为计算框架。传统用电信息采集系统的数据计算方式如下：首先将所收集的数据存储在数据库程序中，在需要时再进行搜索。虽然这种处理方式较为有效，但是其处理结构较紧密，在处理过程中极浪费时间。应用了大数据技术的用电信息采集系统则采用的流计算方式，在接收数据的同时就完成了数据分析和处理，真正地做到了实时计算。Hadoop是一个更易运行和开发的大规模数据处理平台，具有运行率高、成本低、扩容性强、性能稳定、可靠性高等优点。这不仅是对信息技术的优质应用，也是对技术手段的创新以及在技术领域发挥有效措施的基本方式，通过对计算数据的灵活应用，使得大数据技术不断创新，为反窃电技术的发展提供了更多的方向与可能性[3]。

结束语

综上所述，大数据技术的应用解决了电网信息处理过程中海量数据处理效率低下、处理难度较高的问题。在智能技术和大数据技术的支持下，可以全面采集配电网中的各项数据信息，利用分布式云计算的方式，进一步提升数据处理速度，扩充电力系统的数据存储容量。通过准确、实时的分析过程，进一步排除电力系统运行过程中的安全隐患，并有效制止窃电行为，为精准监控线损提供更加可靠的解决措施。

参考文献：

[1]姜芬,王强,况贞戎.电力营销大数据在反窃电检查中的应用浅析[J].低碳世界,2019,9(12):108-109.DOI:10.16844/j.cnki.cn10-1007/tk.2019.12.064.

[2]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):204-205.DOI:10.19353/j.cnki.dzsj.2019.23.117.

[3]林东霞.反窃电检查中电力营销大数据的应用[J].南方农机,2019,50(22):192.