電力營銷大數(shù)據(jù)在反竊電檢查中的應(yīng)用

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(yīng)用，對于保護(hù)電力資源、維護(hù)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(yīng)用、警報系統(tǒng)幾個方面進(jìn)行研究，并給出相應(yīng)結(jié)論，旨在為電力公司和執(zhí)法部門提供更強(qiáng)大的工具和技術(shù)支持，為實現(xiàn)電力系統(tǒng)的安全和可靠運行提供參考。

關(guān)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(yīng)用，可以為電力公司和執(zhí)法部門提供強(qiáng)大的工具和技術(shù)支持，幫助其提前發(fā)現(xiàn)潛在的盜電行為，并采取相應(yīng)措施，保護(hù)電力資源和維護(hù)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(jìn)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(fù)載特征等信息。確保數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，同時，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，如去除異常值、補(bǔ)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(biāo)（如平均值、標(biāo)準(zhǔn)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(shù)，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(zhǔn)，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(jìn)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(biāo)記異常用電行為。根據(jù)異常用電模式的識別結(jié)果，進(jìn)行盜電嫌疑評估。結(jié)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(diào)查具有高風(fēng)險的用戶或區(qū)域。將異常用電模式識別的結(jié)果進(jìn)行可視化展示，并生成相應(yīng)的報告。報告應(yīng)包括異常用電模式的詳細(xì)描述、相關(guān)證據(jù)和調(diào)查結(jié)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(jìn)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(yīng)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(zhǔn)確性。將用電數(shù)據(jù)按照不同的時間段進(jìn)行分組和統(tǒng)計?？梢园凑招r、天、周、月等時間粒度進(jìn)行分析。例如，在某個小時內(nèi)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(jié)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(fù)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(jìn)行分組和統(tǒng)計，了解不同季節(jié)的用電特點。可以發(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(jìn)行對比分析。例如，與同一區(qū)域其他用戶的用電趨勢進(jìn)行對比，或與相似設(shè)備或行業(yè)的平均用電量進(jìn)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(shè)備故障等的表現(xiàn)，需要進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)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(yīng)的措施進(jìn)行調(diào)查和處置。

（三）盜電行為預(yù)測模型

利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立盜電行為的預(yù)測模型，提前發(fā)現(xiàn)可能存在的盜電風(fēng)險，并采取相應(yīng)的預(yù)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(biāo)（如平均值、標(biāo)準(zhǔn)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(guān)的特征，將收集到的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集。訓(xùn)練集用于模型的訓(xùn)練和參數(shù)調(diào)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(jī)器學(xué)習(xí)算法，如邏輯回歸、決策樹、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等，并使用訓(xùn)練集對模型進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，根據(jù)指定的盜電標(biāo)記（如是否發(fā)生盜電）進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)。并使用測試集對訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評估，計算模型的準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1值等指標(biāo)，評估模型的性能。根據(jù)評估結(jié)果，進(jìn)行模型的優(yōu)化和參數(shù)調(diào)整，提高模型的預(yù)測能力。根據(jù)模型的輸出結(jié)果對用戶進(jìn)行盜電嫌疑評估，進(jìn)一步采取調(diào)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(yù)測模型進(jìn)行定期更新和迭代，以保持模型的準(zhǔn)確性和適應(yīng)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(jìn)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(biāo)記與正?；蚱谕袨椴灰恢碌挠秒娦袨椤Ｍㄟ^對電力營銷大數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)器學(xué)習(xí)算法、離群點檢測等技術(shù)，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?；蚩梢傻挠秒娗闆r，從而提前預(yù)警和采取相應(yīng)措施。

利用智能電表、遠(yuǎn)程監(jiān)測設(shè)備等技術(shù)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(luò)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心或云平臺。可以使用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感器網(wǎng)絡(luò)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(zhǔn)確性。

將實時用電數(shù)據(jù)進(jìn)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(jìn)行合理的組織和標(biāo)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(shù)，對實時用電數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測和分析?？梢允褂媒y(tǒng)計方法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、時間序列分析等技術(shù)，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(jìn)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(yù)警通知，通知相關(guān)人員進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)查和處理［2］。

將監(jiān)測到的實時用電數(shù)據(jù)進(jìn)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(yīng)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(jìn)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(xué)習(xí)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(luò)模型，可以通過學(xué)習(xí)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(xùn)練自編碼器模型，可以將正常用電行為進(jìn)行壓縮和重建，而異常用電行為則無法很好地進(jìn)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(yīng)用指數(shù)加權(quán)移動平均等技術(shù)，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(fù)荷用電、異常的季節(jié)性變化等。（5）除了使用統(tǒng)計和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，還可以使用基于規(guī)則的方法進(jìn)行異常檢測。通過制定一套預(yù)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(shè)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(shè)定相應(yīng)的警報規(guī)則和閾值。例如，可以觀察某個時間段內(nèi)的平均負(fù)荷水平，并將高于或低于此水平一定百分比的值設(shè)置為警報閾值。

利用統(tǒng)計學(xué)方法來設(shè)定警報規(guī)則和閾值。常用的方法包括均值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差和離群點分析等。通過計算電力參數(shù)的統(tǒng)計指標(biāo)，并設(shè)定超過或低于某個閾值的條件來觸發(fā)警報。結(jié)合專家的經(jīng)驗和知識，設(shè)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(lǐng)域知識，判斷哪些參數(shù)和數(shù)值可能與竊電相關(guān)，并設(shè)置相應(yīng)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(jìn)行預(yù)測和模擬，進(jìn)而設(shè)定警報規(guī)則和閾值。模型可以基于大數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)或其他方法建立，從而能夠更準(zhǔn)確地檢測異常行為。

（二）警報系統(tǒng)設(shè)置和響應(yīng)

（1）根據(jù)監(jiān)測目標(biāo)和需求，確定需要設(shè)置的警報類型。例如，電流異常、功率波動、電壓異常等。基于前面提到的方法，設(shè)定警報規(guī)則和閾值。使用傳感器、儀表等設(shè)備進(jìn)行實時數(shù)據(jù)監(jiān)測，并不斷檢測是否觸發(fā)了設(shè)定的警報規(guī)則和閾值。（2）當(dāng)有警報觸發(fā)時，及時發(fā)送警報通知給相關(guān)人員或系統(tǒng)。通?？梢酝ㄟ^短信、郵件、手機(jī)應(yīng)用程序等方式發(fā)送通知。收到警報通知后，相關(guān)人員需要迅速響應(yīng)。這可能涉及派遣人員前往現(xiàn)場，對異常情況進(jìn)行調(diào)查和處理。（3）對觸發(fā)的警報事件進(jìn)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(yīng)的措施加以改進(jìn)。（4）定期評估警報系統(tǒng)的性能，并根據(jù)實際情況進(jìn)行優(yōu)化和改進(jìn)。這可能包括調(diào)整警報規(guī)則和閾值，提升警報的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度。

（三）警報通知方式

（1）通過發(fā)送短信來通知相關(guān)人員或團(tuán)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(guān)人員。郵件通知可以包括詳細(xì)的警報信息和處理指示，方便人員進(jìn)行進(jìn)一步的操作和記錄。（3）使用專門開發(fā)的手機(jī)應(yīng)用程序向相關(guān)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(rèn)警報和采取相應(yīng)的行動。（4）在相關(guān)人員的設(shè)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(yīng)并需要立即采取行動的情況。（5）在特定位置設(shè)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(tuán)隊的協(xié)作和響應(yīng)效率。（6）通過自動化系統(tǒng)或人工操作，向相關(guān)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(yīng)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(yīng)用

（一）竊電熱點分析

收集和整理相關(guān)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(biāo)或所在地址。對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和處理，確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)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(biāo)轉(zhuǎn)換等操作。

使用聚類算法對竊電案件數(shù)據(jù)進(jìn)行空間聚類。通過將案件數(shù)據(jù)點進(jìn)行空間聚類，識別出熱點區(qū)域。根據(jù)聚類結(jié)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(jié)果的幾何形狀進(jìn)行邊界提取。利用GIS技術(shù)將竊電熱點區(qū)域可視化展示在地圖上。可以使用不同的符號或顏色來表示熱點的強(qiáng)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(jìn)行分析和解釋?？梢越Y(jié)合其他相關(guān)數(shù)據(jù)，如人口密度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等，進(jìn)行進(jìn)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(yù)防和打擊竊電行為。

（二）電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)分析

一方面，根據(jù)收集到的電力數(shù)據(jù)，構(gòu)建電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)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(guān)系和連接關(guān)系。使用網(wǎng)絡(luò)分析工具進(jìn)行電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的分析。利用GIS技術(shù)將電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)及其分析結(jié)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(shè)施、電線路的狀態(tài)和負(fù)荷情況，以便直觀地了解電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和運行情況。

另一方面，基于電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果，可以進(jìn)行預(yù)測和優(yōu)化。例如，可以預(yù)測未來電力負(fù)荷的增長趨勢，評估網(wǎng)絡(luò)的容量和可靠性，并提出相應(yīng)的優(yōu)化方案，如增加變電站容量、調(diào)整電線路的走向等。利用電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)分析的結(jié)果提供決策支持。根據(jù)分析結(jié)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(yīng)的可靠性和穩(wěn)定性。

（三）竊電案件調(diào)查和定位

首先，收集與竊電案件相關(guān)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(guān)的地理位置數(shù)據(jù)，如電力設(shè)施和用戶的地理坐標(biāo)或地址。對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和清洗，確保數(shù)據(jù)的一致性和準(zhǔn)確性。

其次，將竊電案件數(shù)據(jù)與地理位置數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。通過將案件數(shù)據(jù)點與電力設(shè)施和用戶的地理位置進(jìn)行關(guān)聯(lián)，可以確定竊電案件的發(fā)生地點。利用GIS技術(shù)將竊電案件及其定位結(jié)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(yán)重程度、頻率或相關(guān)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(jìn)行空間統(tǒng)計分析，探索竊電案件與其他因素之間的關(guān)聯(lián)。

最后，根據(jù)定位結(jié)果，指導(dǎo)案件調(diào)查和取證工作。警務(wù)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(jié)果，各執(zhí)法部門可以更好地合作，加強(qiáng)竊電案件的打擊和預(yù)防工作［5］。

結(jié)語

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

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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。