孫超 趙妍君 華雨人 王君伊

摘?要：電力營銷大數(shù)據(jù)在反竊電檢查中的應用，對于保護電力資源、維護公平競爭市場環(huán)境以及提高反竊電效率具有重要意義。本文從數(shù)據(jù)分析和挖掘、模式識別和異常檢測、地理信息系統(tǒng)的應用、警報系統(tǒng)幾個方面進行研究，并給出相應結論，旨在為電力公司和執(zhí)法部門提供更強大的工具和技術支持，為實現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全和可靠運行提供參考。

關鍵詞：反竊電檢查；異常檢測；電力資源

電力營銷大數(shù)據(jù)在反竊電檢查中的應用，可以為電力公司和執(zhí)法部門提供強大的工具和技術支持，幫助其提前發(fā)現(xiàn)潛在的盜電行為，并采取相應措施，保護電力資源和維護公平競爭的市場環(huán)境。

一、數(shù)據(jù)分析和挖掘

（一）異常用電模式識別

對大量歷史用電數(shù)據(jù)進行分析和比對建立正常的用電模式，并通過識別異常用電模式來發(fā)現(xiàn)潛在的盜電行為。

收集歷史用電數(shù)據(jù)包含用戶的用電時間、用電量、負載特征等信息。確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性，同時，進行數(shù)據(jù)預處理，如去除異常值、補充缺失值等。從收集到的用電數(shù)據(jù)中提取有意義的特征，以描述用電模式。這些特征可能包括用電量的統(tǒng)計指標（如平均值、標準差、最大最小值等）、用電時間段的頻率分布、連續(xù)用電天數(shù)等。根據(jù)歷史用電數(shù)據(jù)，建立正常的用電模式或行為模式。使用統(tǒng)計方法、聚類算法、時間序列分析等技術，找出用戶群體或個體的典型用電模式。這些模式可以作為基準，在后續(xù)的分析中用于比對判斷是否存在異常。

將實時的用電數(shù)據(jù)與建立的正常用電模式進行比對，判斷是否存在異常用電模式?？梢允褂卯惓z測算法，如離群點檢測、孤立森林等，來發(fā)現(xiàn)和標記異常用電行為。根據(jù)異常用電模式的識別結果，進行盜電嫌疑評估。結合其他信息，如用戶的歷史記錄、用戶類型、地理位置等，評估盜電的可能性，并優(yōu)先調查具有高風險的用戶或區(qū)域。將異常用電模式識別的結果進行可視化展示，并生成相應的報告。報告應包括異常用電模式的詳細描述、相關證據(jù)和調查結果，以支持后續(xù)的執(zhí)法行動和處理。

（二）用電數(shù)據(jù)趨勢分析

對大量用電數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計和分析揭示出用電的趨勢和規(guī)律，發(fā)現(xiàn)異常的用電行為或盜電行為。

收集到的用電數(shù)據(jù)應包含用戶的用電時間、用電量等信息。確保數(shù)據(jù)的完整性和準確性。將用電數(shù)據(jù)按照不同的時間段進行分組和統(tǒng)計。可以按照小時、天、周、月等時間粒度進行分析。例如，在某個小時內的平均用電量、每天的總用電量、每月的峰值用電量等。根據(jù)時間段分組的統(tǒng)計結果，繪制用電趨勢圖。趨勢圖可以展示出不同時間段的用電情況的變化趨勢，如用電量的增長或下降趨勢、高負荷用電時段的集中等。將用電數(shù)據(jù)按照不同的季節(jié)進行分組和統(tǒng)計，了解不同季節(jié)的用電特點?？梢园l(fā)現(xiàn)季節(jié)性的用電變化，如夏季的用電高峰、冬季的用電增長等，從而判斷是否存在異常的季節(jié)性用電模式。

將用戶的用電數(shù)據(jù)與周圍環(huán)境因素進行對比分析。例如，與同一區(qū)域其他用戶的用電趨勢進行對比，或與相似設備或行業(yè)的平均用電量進行對比，找出與周圍環(huán)境不一致的用電行為。利用異常檢測算法，如離群點檢測、時序異常檢測等，識別出偏離正常趨勢的用電數(shù)據(jù)點。這些異常點可能是盜電、違規(guī)用電或設備故障等的表現(xiàn)，需要進行進一步的調查和處理［1］。

通過用電數(shù)據(jù)趨勢分析，可以發(fā)現(xiàn)用電的規(guī)律和異常趨勢，幫助電力公司和執(zhí)法部門識別出潛在的盜電行為，并采取相應的措施進行調查和處置。

（三）盜電行為預測模型

利用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術，建立盜電行為的預測模型，提前發(fā)現(xiàn)可能存在的盜電風險，并采取相應的預防和打擊措施。

從收集到的用電數(shù)據(jù)中提取有意義的特征。這些特征可能包括用戶的用電量統(tǒng)計指標（如平均值、標準差、最大最小值等）、用電時間段的頻率分布、連續(xù)用電天數(shù)等。通過特征選擇方法，選擇與盜電行為相關的特征，將收集到的數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集。訓練集用于模型的訓練和參數(shù)調優(yōu)，而測試集用于評估模型的性能和泛化能力。

選擇合適的機器學習算法，如邏輯回歸、決策樹、支持向量機、隨機森林等，并使用訓練集對模型進行訓練。在訓練過程中，根據(jù)指定的盜電標記（如是否發(fā)生盜電）進行監(jiān)督學習。并使用測試集對訓練好的模型進行評估，計算模型的準確率、精確率、召回率、F1值等指標，評估模型的性能。根據(jù)評估結果，進行模型的優(yōu)化和參數(shù)調整，提高模型的預測能力。根據(jù)模型的輸出結果對用戶進行盜電嫌疑評估，進一步采取調查和處理措施。在后續(xù)工作中數(shù)據(jù)會不斷地積累和盜電行為也會逐漸變化，這需要對預測模型進行定期更新和迭代，以保持模型的準確性和適應性。

二、模式識別和異常檢測

模式識別是指通過對電力營銷大數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，建立正常的用電模式或行為模式。通過比對實時用電數(shù)據(jù)和歷史模式，發(fā)現(xiàn)符合正常模式的用戶和用電行為，從而識別出可能存在的盜電行為。模式識別主要基于歷史數(shù)據(jù)和統(tǒng)計分析方法，能夠找出不符合正常用電模式的異常行為。

異常檢測是指識別和標記與正常或期望行為不一致的用電行為。通過對電力營銷大數(shù)據(jù)進行監(jiān)測和分析，可以發(fā)現(xiàn)偏離正常范圍的用電行為，如異常高的用電量、頻繁變更戶號、異常時間段的用電等。異常檢測主要基于統(tǒng)計方法、機器學習算法、離群點檢測等技術，能夠發(fā)現(xiàn)隱藏的盜電行為或其他違規(guī)用電行為。

（一）監(jiān)測實時用電數(shù)據(jù)

監(jiān)測實時用電數(shù)據(jù)是電力營銷大數(shù)據(jù)在反竊電檢查中的重要環(huán)節(jié)。通過實時獲得用戶的用電數(shù)據(jù)，可以及時監(jiān)測和分析用電行為，發(fā)現(xiàn)異常或可疑的用電情況，從而提前預警和采取相應措施。

利用智能電表、遠程監(jiān)測設備等技術手段，實時獲取用戶的用電數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以包括用電時間、用電量、功率因數(shù)、電壓等信息，以及可能的其他傳感器數(shù)據(jù)，如溫度、濕度等。將采集到的實時用電數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或云平臺?？梢允褂梦锫?lián)網(wǎng)技術、傳感器網(wǎng)絡等實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時傳輸，確保數(shù)據(jù)的及時性和準確性。

將實時用電數(shù)據(jù)進行存儲和管理，建立數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫。對數(shù)據(jù)進行合理的組織和標記，確保數(shù)據(jù)的易于查詢和分析。使用數(shù)據(jù)分析和挖掘技術，對實時用電數(shù)據(jù)進行監(jiān)測和分析。可以使用統(tǒng)計方法、機器學習算法、時間序列分析等技術，識別和發(fā)現(xiàn)用電行為的異常模式或突變。通過與建立的用電模式進行比對，識別出偏離正常模式的實時用電數(shù)據(jù)。一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，系統(tǒng)可以自動發(fā)出預警通知，通知相關人員進行進一步調查和處理［2］。

將監(jiān)測到的實時用電數(shù)據(jù)進行可視化展示，如折線圖、柱狀圖、熱力圖等，幫助用戶直觀了解用電行為的變化趨勢和異常情況。同時，生成相應的報告，包括異常情況的描述、處理措施和建議等，以支持后續(xù)的執(zhí)法行動和處理。

（二）異常檢測算法

（1）離群點檢測算法可以識別與正常用電模式明顯不同的異常點。通過對電力營銷大數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，可以使用基于統(tǒng)計方法的離群點檢測算法，如ZScore、箱線圖等，來發(fā)現(xiàn)偏離正常范圍的用電行為。（2）孤立森林是一種基于集成學習的異常檢測算法，可以快速且有效地識別異常用電行為。利用孤立森林算法，可以將正常用電樣本與異常用電樣本分隔開，通過計算每個樣本的異常得分，識別出潛在的盜電或違規(guī)用電行為。（3）自編碼器是一種神經(jīng)網(wǎng)絡模型，可以通過學習數(shù)據(jù)的低維表示，將異常用電行為與正常用電行為區(qū)分開。通過訓練自編碼器模型，可以將正常用電行為進行壓縮和重建，而異常用電行為則無法很好地進行重建。（4）時間序列分析方法可以用于檢測用電數(shù)據(jù)中的時間上的異常。通過建立時間序列模型（如ARIMA模型）或應用指數(shù)加權移動平均等技術，可以識別出與正常用電趨勢明顯偏離的異常行為，如突發(fā)的高負荷用電、異常的季節(jié)性變化等。（5）除了使用統(tǒng)計和機器學習算法，還可以使用基于規(guī)則的方法進行異常檢測。通過制定一套預先定義的規(guī)則，如用電量超過某個閾值、頻繁變更戶號等，可以快速識別出潛在的盜電行為。

三、警報系統(tǒng)

（一）設定警報規(guī)則和閾值

通過分析歷史數(shù)據(jù)，了解正常的電力使用模式和行為，從而設定相應的警報規(guī)則和閾值。例如，可以觀察某個時間段內的平均負荷水平，并將高于或低于此水平一定百分比的值設置為警報閾值。

利用統(tǒng)計學方法來設定警報規(guī)則和閾值。常用的方法包括均值、方差、標準差和離群點分析等。通過計算電力參數(shù)的統(tǒng)計指標，并設定超過或低于某個閾值的條件來觸發(fā)警報。結合專家的經(jīng)驗和知識，設定警報規(guī)則和閾值。專家可以根據(jù)對電力系統(tǒng)的深入了解和領域知識，判斷哪些參數(shù)和數(shù)值可能與竊電相關，并設置相應的警報規(guī)則［3］。

利用建立的電力系統(tǒng)模型，可以對電力系統(tǒng)行為進行預測和模擬，進而設定警報規(guī)則和閾值。模型可以基于大數(shù)據(jù)分析、機器學習或其他方法建立，從而能夠更準確地檢測異常行為。

（二）警報系統(tǒng)設置和響應

（1）根據(jù)監(jiān)測目標和需求，確定需要設置的警報類型。例如，電流異常、功率波動、電壓異常等?；谇懊嫣岬降姆椒ǎO定警報規(guī)則和閾值。使用傳感器、儀表等設備進行實時數(shù)據(jù)監(jiān)測，并不斷檢測是否觸發(fā)了設定的警報規(guī)則和閾值。（2）當有警報觸發(fā)時，及時發(fā)送警報通知給相關人員或系統(tǒng)。通?？梢酝ㄟ^短信、郵件、手機應用程序等方式發(fā)送通知。收到警報通知后，相關人員需要迅速響應。這可能涉及派遣人員前往現(xiàn)場，對異常情況進行調查和處理。（3）對觸發(fā)的警報事件進行數(shù)據(jù)分析和記錄。這將有助于了解和分析異常情況的原因，并采取相應的措施加以改進。（4）定期評估警報系統(tǒng)的性能，并根據(jù)實際情況進行優(yōu)化和改進。這可能包括調整警報規(guī)則和閾值，提升警報的準確性和響應速度。

（三）警報通知方式

（1）通過發(fā)送短信來通知相關人員或團隊。這是一種快速、直接且便捷的方式，確保及時收到警報信息。（2）通過發(fā)送電子郵件來通知相關人員。郵件通知可以包括詳細的警報信息和處理指示，方便人員進行進一步的操作和記錄。（3）使用專門開發(fā)的手機應用程序向相關人員發(fā)送通知。這種方式可以提供更多的交互功能，例如查看歷史記錄、確認警報和采取相應的行動。（4）在相關人員的設備上觸發(fā)聲音或震動來提醒其收到警報。這適用于那些需要實時響應并需要立即采取行動的情況。（5）在特定位置設置警報面板或顯示屏，以顯示警報信息。這種方式適用于需要多人共享警報信息的情況，可以提高團隊的協(xié)作和響應效率。（6）通過自動化系統(tǒng)或人工操作，向相關人員發(fā)起電話呼叫以通知警報，可以確保人員及時注意到警報，并采取相應的行動。（7）將警報通知集成到其他正在使用的系統(tǒng)中，例如企業(yè)即時通信工具、工單管理系統(tǒng)等。這樣可以方便地在已有的工作流程中接收和處理警報信息［4］。

四、地理信息系統(tǒng)應用

（一）竊電熱點分析

收集和整理相關的竊電案件數(shù)據(jù)和地理位置數(shù)據(jù)。竊電案件數(shù)據(jù)可以包括報警記錄、抓獲記錄等，地理位置數(shù)據(jù)可以是電力用戶的地理坐標或所在地址。對數(shù)據(jù)進行清洗和處理，確保數(shù)據(jù)的完整性、準確性和一致性。這可能涉及數(shù)據(jù)去重、數(shù)據(jù)糾錯、坐標轉換等操作。

使用聚類算法對竊電案件數(shù)據(jù)進行空間聚類。通過將案件數(shù)據(jù)點進行空間聚類，識別出熱點區(qū)域。根據(jù)聚類結果，提取出每個熱點區(qū)域的邊界。通過利用空間緩沖區(qū)或空間聚類結果的幾何形狀進行邊界提取。利用GIS技術將竊電熱點區(qū)域可視化展示在地圖上?？梢允褂貌煌姆柣蝾伾珌肀硎緹狳c的強度或程度，以便直觀地了解竊電案件發(fā)生的空間分布。對熱點區(qū)域進行分析和解釋?？梢越Y合其他相關數(shù)據(jù)，如人口密度、經(jīng)濟發(fā)展水平等，進行進一步的分析，找出可能的竊電原因和影響因素。

通過竊電熱點分析，電力公司和執(zhí)法部門可以更好地了解竊電現(xiàn)象的空間分布和規(guī)模，有針對性地采取措施預防和打擊竊電行為。

（二）電力供應網(wǎng)絡分析

一方面，根據(jù)收集到的電力數(shù)據(jù)，構建電力供應網(wǎng)絡模型。包括建立變電站、電線路、用戶等要素，并建立它們之間的空間關系和連接關系。使用網(wǎng)絡分析工具進行電力供應網(wǎng)絡的分析。利用GIS技術將電力供應網(wǎng)絡及其分析結果可視化展示在地圖上。可以使用不同的符號、顏色或線型來表示電力設施、電線路的狀態(tài)和負荷情況，以便直觀地了解電力供應網(wǎng)絡的結構和運行情況。

另一方面，基于電力供應網(wǎng)絡分析的結果，可以進行預測和優(yōu)化。例如，可以預測未來電力負荷的增長趨勢，評估網(wǎng)絡的容量和可靠性，并提出相應的優(yōu)化方案，如增加變電站容量、調整電線路的走向等。利用電力供應網(wǎng)絡分析的結果提供決策支持。根據(jù)分析結果，制定合理的電力規(guī)劃和配電策略，以滿足不同地區(qū)和用戶的需求，并保障電力供應的可靠性和穩(wěn)定性。

（三）竊電案件調查和定位

首先，收集與竊電案件相關的數(shù)據(jù)，包括報警記錄、抓獲記錄、線路異常情況等。同時，還需要獲取相關的地理位置數(shù)據(jù)，如電力設施和用戶的地理坐標或地址。對收集到的數(shù)據(jù)進行整理和清洗，確保數(shù)據(jù)的一致性和準確性。

其次，將竊電案件數(shù)據(jù)與地理位置數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析。通過將案件數(shù)據(jù)點與電力設施和用戶的地理位置進行關聯(lián)，可以確定竊電案件的發(fā)生地點。利用GIS技術將竊電案件及其定位結果可視化展示在地圖上?？梢允褂貌煌姆柣蝾伾珌肀硎靖`電案件的嚴重程度、頻率或相關屬性，以便直觀地了解竊電案件的空間分布及其特征。利用GIS工具進行空間統(tǒng)計分析，探索竊電案件與其他因素之間的關聯(lián)。

最后，根據(jù)定位結果，指導案件調查和取證工作。警務人員可以根據(jù)地理位置信息，追蹤竊電嫌疑人的行動軌跡，并在有需要時采取必要的行動。GIS可以支持不同部門之間的協(xié)作與共享。通過共享地理信息數(shù)據(jù)和分析結果，各執(zhí)法部門可以更好地合作，加強竊電案件的打擊和預防工作［5］。

結語

綜上所述，通過分析用戶數(shù)據(jù)、用電負荷、智能電表數(shù)據(jù)電力部門可以更準確地識別竊電嫌疑戶和竊電行為，并采取相應的措施進行打擊和預防。有助于保障電力供應的安全和穩(wěn)定，減少經(jīng)濟損失，并維護良好的能源管理和社會秩序實現(xiàn)更加高效和智能的電力供應管理，為社會提供更可靠的電力服務。

參考文獻：

［1］廖志平.用電檢查反竊電技術及策略分析［J］.大眾用電，2023，38（06）：1819.

［2］江水明，趙健.用電檢查與反竊電智能信息系統(tǒng)的設計與應用［J］.電子技術，2023，52（06）：286287.

［3］唐婧璇.基于大數(shù)據(jù)的用電評價與反竊電技術分析［J］.科技創(chuàng)新與應用，2022，12（29）：169172.

［4］樊琪.電力營銷大數(shù)據(jù)在反竊電檢查中的應用研究［J］.中小企業(yè)管理與科技（下旬刊），2021（09）：149151.

［5］劉安磊，王浩，徐冬冬，等.反竊電檢查中的電力營銷大數(shù)據(jù)技術應用探討［J］.數(shù)字技術與應用，2020，38（06）：8485.

作者簡介：孫超（1990—?），男，漢族，浙江淳安人，本科，工程師，研究方向：電力營銷。