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电力营销大数据技术:反窃查违,净化环境

  文/蔡涛俞文帅国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司

  伴随着网络时代来临,各类信息技术随之不断发展。在国内的电力公司中,信息技术、人工智能技术等也被广泛地应用到电力公司的市场营销中,这对于电力公司的发展起着非常大的作用。但是,目前我国的反窃电检查工作仍存在许多不足之处。窃电行为的出现,既暴露了窃电者的个人素质存在短板,也给供电企业和社会带来危害。在电力公司的角度上来说,窃电将会影响电力公司的经济利益,同时也会对电力市场的稳定产生一定冲击。其次,从用电安全的角度来讲,窃电行为有可能导致线路短路,甚至引发火灾,严重威胁正常用电。

  电力营销大数据的发展背景

  在科技不断发展的当下,电力企业逐渐开始利用大数据技术的优势,努力提高用户的满意度。近几年,市场数据的使用情况也是衡量电力企业管理水平的重要方面。因为电力企业本身具有特殊性,在生产过程中会生成海量数据,为保证人民群众的生产、生活需求,电力公司对数据的准确性提出了更高要求。

  从用电信息获取系统和营销业务应用系统中采集电力大数据信息,最重要的作用就是组建一定区域内用户的用电档案,因为营销业务体系是建立在用电数据和用电资料较为完善的基础上的。此外,利用电力大数据信息,还可以迅速甄别不合理的用电情况。

  电力营销大数据技术在反窃电检查中的重要性

  符合电力营销体系建设的要求。电力公司为更好地给客户提供优质服务,达到可持续发展的目的,就要主动适应新形势,通过科学方法提高电力系统供电的可靠性。电力公司当前最主要的工作就是开展反窃电检测,利用大数据技术提高检测的效率和精度,这对提高电力公司的核心竞争能力具有重大意义,有助于建立健全以客户为中心的供电营销模型。

  促进反窃电检查工作方式转变。随着电力市场体制的建立,各种活动的集约化水平不断提高,电力营销管理更加智能化,有效节约了人力资源。在使用智能化方法以后,工作人员无须经常与用户接触,只需要定期进行走访,检查设备是否存在安全隐患并了解使用者的需求即可。不仅能够减少工作人员的工作量,又可以有效节省使用者的时间。在反窃电检查技术不断改进的情况下,工作人员既能省时省力,又能为客户提供优质用电服务。

  智能解决传统抄表业务弊端。受传统工艺和其他因素的制约,常规反窃电检查方法存在许多不足之处,不能保证检查工作的质量,还必须投入大量的人力和物力支持,造成企业的成本较大。此外,由于采用人工操作存在误差,会对判断结果的公正性产生一定影响。但是,在现代社会中,利用大数据技术则可以有效解决这些问题。

  电力企业反窃电检查工作现状

  技术水平有待提升。随着电力系统智能化的发展,大部分的客户都是按照自己的日常用电量进行电费“智能支付”。因此,客户用电表现出了较大幅度的不平稳变化,还有些客户会出现窃电行为,这就让供电公司很难准确掌握窃电时间,也很难准确地计算出被盗的用电量。另外,由于国内电力公司在进行反窃电检查时,必须运用有关科技对被盗电力进行完整计算,因此,窃电者常常会从电力公司的技术层面寻找漏洞或者是缺陷,再进行电力的偷盗。对电力企业来说,准确进行电力计量存在困难,因此,反窃电能力还需要进一步提高。

  管理工作相对滞后。在当前电力企业开展反窃电的工作过程中,存在一些突出的难题,严重制约电力企业的科学发展。在对反窃电检查工作态度上,有些电力企业的管理人员没有引起足够重视,没有主动执行反窃电检查的各项措施,这给供电公司的反窃电检查带来监管空白。此外,在现代电力企业开展反窃电工作时,缺少相应科技装备,加上电力监管工作人员综合素质不高,则难以遏制窃电行为。

  窃电技术难以识别。窃电者在窃电行为过程中,采用大量高科技手段和方法,再加上很多窃电者都有大量的窃电经历,这就使得窃电行为很难被供电公司的反窃电检查工作人员察觉。特别是在没有先进的检测手段的情况下,很难准确判断窃电者,也不能快速搜集足够多的证据。当前窃电者在窃电时,比较常用的方法有短接法、欠压法以及欠流法等,所以需要高度关注这几种窃电行为和方法,并采取相应的技术进行反窃电行为监测,以便及时发现窃电行为,避免恶劣情况出现。

  反窃电检查中的电力营销大数据应用

  在营销大数据中进行电量数据分类。在供电企业的发展过程中,不断加强反窃电检查工作,促进反窃电检查工作的质量和效率得到提升,有助于更好地进行反窃电检查。在应用电力营销大数据技术的过程中,供电企业反窃电检查人员可将系统电量相关数据作为主要评价标准,然后对用电属性进行科学分类,比如,在不同类型的用电线路特征分析中,可充分结合客户的用电负荷曲线进行比较,通过比较数值大小和波动情况确定相应的变化量,然后通过数据模式与电力算法判断异常数据监测窃电行为。在电力营销大数据的相关分类工作中,工作者必须明确供电企业的线路规划特征,了解线路的基本运行规律。在每一次的反窃电检查中都要准确收集广大用户的相关信息,并进行实时数据分析,以便及时发现失压、三相电流不平衡或反向、相位异常等现象。在数据分析中一旦发现异常情况,就要进行分时段跟踪调查取证,维护窃电现场证据,并依法给予窃电人员一定惩处。

  利用大数据技术分析用电量等信息。在电力企业发展过程中,持续强化反窃电检查工作,提高反窃电检查工作的质量与效能,对于推动反窃电工作的良性发展具有重要意义。在电力企业开展反窃电检查过程中,要充分利用大数据分析技术快速、准确等特点,以将电网内的电量数据作为主要评判依据。在运用电力市场大数据开展反窃电检查工作时,必须以收集到的全部数据为评估标准,主动对电力数据进行分析,并对其进行科学统计处理,总结数据中存在的异常问题。在电力系统人员进行系统分析时,必须对各种数据进行科学、规范的处理,这对于提高随后的数据统计效能具有重要作用,同时也能提高数据的精度。比如可以通过数据归一化技术开展工作,常用的方法有min-max标准化法与Z-srore标准化法。一般对于电量数据处理,min-max标准化法最为常用,数据处理公式是X=(X-min)(max-min),其中X表示的是归一化数值,也就是指在某一个时间段内实际数值,min主要表示的是最小负荷值,max主要表示的是最大负荷数值。在进行电量数据计算时,反窃电检查人员可以通过绘制数据变化曲线,及时了解企业用户平均用电量。此外,还需要对预先测算的电力消耗和标准偏差进行精确统计,将正负荷数据的变动特性表现出来,再对其进行相应的关联概率进行估算,最终基于所得到的评估函数对用户的电力消耗进行评估,从而获得电力供应的变动情况。这一过程中,涉及的技术有如下几种:

  ETL(抽取、转换、加载)关键技术。比如,随着智能电网的发展,出现了海量、多种的,具有分布式特点的用电数据。将此项技术应用到电力数据资料的处理中,并与其他先进科技手段相结合,可以达到整合资料的目的。数据分析技术。在反窃电检查与管理中,将各类信号转化成数据,主要是运用大数据,通过ETHINK平台,对各类资料进行科学加工与分析,从而为电力行业的工作提供了一个科学的指引。最后,就是数据处理技术。利用信息处理的方法,对不同区域的电力消费情况进行详细分析,并对其进行分类、分区和分户管理,把各种使用情况下的数据都整合到对应的数据库中,确保实现电力数据的实时采集和观测。

  应用安全防窃电技术。若想要杜绝窃电行为的出现,工作人员必须采取防窃电技术,禁止非法行为的出现。有关部门还应加大对窃电者的控制和管理,改进反窃电的方法,使反窃电检查效能显著增强。采用特殊的仪表箱并配备相关的保险锁,就可以保证整个仪表箱运行稳定。与此同时,有关部门还可以定期对表箱进行巡查,以此来加大监督力度。对从事电力营销工作的员工,要经常开展相关训练,训练的主要内容是:熟悉反窃电技巧,并能够对典型的窃电案进行剖析。在安装电表的过程中,必须按照规定的程序进行,应当注意仪表的维护与校正工作,确保电表能够稳定地运行。为此,工作人员可以通过上电测试确保线路稳定,避免由用电引起的争议。在进行电表的维修时,要注意接线的零点连接的准确性,尤其是不要将开关设备进行跨接,同时要注意对绝缘层被破坏的导线进行检修,以免由于电表的短路问题导致电能表的测量精度下降。

  在反窃电检查工作中,科学应用电力营销大数据技术,详细分析窃电者常用窃电方法,并掌握反窃电技术的应用要点,以提高反窃电检查的工作效率,尽可能杜绝非法窃电行为出现,提高电力企业营销效益,促进电力企业稳定发展。