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浅论反窃电检查中电力营销大数据的应用

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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,人員支出大、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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