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摘要：随着我国社会经济的不断发展以及人们生活水平的日益提高，人们对电力的需求量也越来越多，在电力企业供电过程中往往会发生窃电问题，影响人们用电的安全性和稳定性，对供电系统的正常运行也有很大的影响。随着大数据时代的到来，电力企业开始在反窃电技术中应用数据分析手段，从而提高反窃电技术水平，有效減少窃电问题的发生。
关键词：数据分析；反窃电；应用
虽然我国电力企业中反窃电技术有所提高，但是还是存在一定的问题，不利于供电系统的正常运作。因此本文首先分析了反窃电技术中存在的问题，然后再分析数据分析在反窃电中的具体应用，希望通过本文的分析电力企业可以充分发挥数据分析技术的积极作用，提高供电企业的反窃电效率。
一、反窃电中存在的问题
在电力企业中，电力是属于无形的商品，电力的商品价值需要通过电量的使用情况来体现，所以窃电数据是无法准确的统计出来的，这就为不法窃电人员提供了极大的窃电便利，造成大量电力被窃取。电力企业发现用户使用的实际电量与供电企业提供的电量不相符，认为是线路损坏造成的，由于技术的缺乏，又无法确定有多少电量是由于线路损坏造成的，这种技术缺陷对反窃电工作造成很大的影响。
其次供电企业工作人员在进行反窃电工作时，没有按照规定的操作流程进行操作，或者是反窃电装备没有安装到位，导致反窃电装置不能发挥其应有的作用，不能有效的阻止窃电行为。工作人员反窃电技术水平不高，不具备丰富的反窃电经验，在发生窃电问题时，无法根据具体的窃电行为采取相应的反窃电措施，导致窃电问题愈发严重。尤其是一些突发性的窃电问题，电检工作人员因为缺乏经验不能及时收集有效的窃电数据，也就无法提高反窃电效率。
二、数据分析在反窃电中的具体应用
（一）利用大数据分类电量数据
随着大数据时代的到来，数据分析技术在各行各业中都得到广泛的应用，尤其是在供电企业中的应用。在供电企业中，要想有效的开展反窃电工作，提高反窃电技术，就需要在电量数据统计的基础上，对用电数据进行分类，可以根据线路特点、用电特点以及电量大小来进行分类，从而更好的进行反窃电工作。
在对电量数据进行分类的时候，供电企业首先需要明确供电线路特点，在同一条线路上有不同的用户，每个用户在用电的时候都会受到各种因素的影响，从而影响用户的正常用电，使用户的实际用电量发生变化。这时供电企业就可以将用户以往的用电数据与现在的实际用电数据进行对比，根据数据出现的异常情况找到窃电问题。运用这种方法可以有效的找出窃电行为，排除其他造成用电量大的因素，提高电检人员的反窃电效率。
其次可以根据用电特点来分析用电数据，从而有效的开展反窃电工作。根据用电目标的不同情况可以把用电目标分为不同的类型，例如工业用电、商业用电、居民用电等，一般同一类型的用电客户其负荷用电量的特征变化也是相同的，如果影响用电特征的因素发生变化，用电量也会发生变化。工业负荷就是工业生产所需的用电量，商业负荷指的是企业或者公司所使用的电量，居民负荷就是指居民所使用的电量。将用电负荷按照工业、商业、居民的类型进行分类，这样就能更加明确每个类型的用电特点，一旦某个类型的用电特点发生变化，就可以及时的发现窃电行为，为反窃电工作提供便利。
最后是根据用电量的大小来进行反窃电工作。根据用户用电负荷的大小可以把用户分为高负荷用户、中负荷用户和低负荷用户。高负荷用户是指那些每月用电量大于本线路用户平均用电量200%的用户，这些用户的比例可以控制在5%到10%之间，可以为这些用户提供专门的供电线路。中负荷用户是指那些用电量比较均衡的用户，分类标准可以定为超出平均用电量的35%到200%之间。中负荷用户的比例可以保持总用户的75%到85%之间，也可以为这个群体的用户提供专门的供电线路。最后是低负荷用户，这类型的用户分类标准是平均用电量在35%以下，这些用户的数量可以控制在总用户数量的10%到15%之间。可以为这部分群体的用户设置专门的供电路线。如果这些用户的用电负荷发生变化，不符合平常的用电量，那么极有可能发生窃电行为，这样就为反窃电工作提供方便，有利于提高反窃电效率。
（二）数据分析在反窃电中的应用
在供电企业中，对用户的用电量数据进行统计和分析，有利于更好的开展反窃电工作。对电量数据进行分析首先需要收集供电企业的所有用电数据，将这些数据中的一些明显的错误和漏洞进行调整并单独罗列出来，对负荷数据进行归一的分析处理。可以采用以下公式对数据进行分析。
在这个公式中L（n，y）表示某一时间的实际用电负荷数值，L（n，y）表示负荷的归一值，在这些数值中，最小的负荷数值用L（n，y）min来表示，最大的负荷数值用L（n，y）max来表示。在对这些数据进行处理时，需要着重注意数据的变化率，对负荷进行归一处理可以有效避免数据变化带来的影响，为后期数据分析提供有利的保障，然后可以计算出每个用户的用电平均值。计算用电平均值的公式为：
在这个公式中，字母M表示的是月份，如果没有其他特殊情况情况，一般都是采用12，但是如果中间出现数据缺失，那么字母M就代表的是当月用电量的月份。计算概率的原理主要是：把每个用户的用电量的平均值和标准差作为参数，然后再通过正态分布的概率来对不同用户的符合变化特性进行反应，这样供电企业就可以将这些评价函数收集起来，根据这些评价函数对用户的用电量进行正确判断，如果发现用户的用电量与以往的用电量不相符，发生很大的变化，那么就很有可能出现窃电行为，需要电检工作人员多加注意。
供电企业也可以根据对用户一年期限内的用电数据进行分析核实，在用电量自身特点的基础之上，排除一些合理性的变化，例如夏天用户需要开空调，所以用电比较多，电量变化较大。如果产生一些不合理的数据变化，那么供电企业就可以考虑该用户是否存在窃电现象，并通过收集该用户的用电脑数据信息掌握窃电证据，对窃电人员进行依法处理。
（三）提高反窃电技术中的数据分析水平，提高工作人员的数据分析能力
通过上文我们可以了解到数据分析在电力企业的反窃电工作中发挥着巨大的作用，因此电力企业需要加大数据分析手段子反窃电中的应用力度，充分发挥数据分析在反窃电工作中的积极作用。电力企业的电检工作人员应该积极学习数据分析的相关专业知识，提高数据分析技术水平，在反窃电工作中，可以正确运用数据分析方法，对用户的用电数据进行分析，通过分析结果判断有无窃电行为，提高反窃电效率。工作人员还应该在平时的工作中，积累大量的数据分析经验和反窃电工作经验，在反窃电工作中，可以对窃电行为作出及时的识别和判断，根据数据分析结果掌握窃电证据，并采取有效措施进行解决。
综上所述，随着人们生活水平的提高，人们对电力的需求量越来越大，随着电力需求量的不断增长，电检过程发现的供电问题也越来越多，尤其是窃电问题，日益严重。虽然我国的反窃电技术有所进步，但是还是存在一定的问题，不能有效的识别出窃电行为，不利于供电企业的正常运行。随着数据信息时代的到来，数据分析在供电企业的反窃电工作中应用的越来越广泛，利用数据分类和数据分析的方法来辅助反窃电工作，极大的提高了反窃电效率，促进反窃电工作的顺利进行，从而保证人们用电的安全性和稳定性。
参考文献：
[1]楼丹.如何利用大数据模式提高供电企业反窃电效率[J].电子世界，2018（14）：174+176.
[2]宋道辉.数据分析精准反窃电[J].农村电工，2018，26（04）：13.
[3]陈含琪，钦伟勋，郑松松，李宁，王颖，蔡慧，汪伟.用电数据特征的窃电行为分析方法研究[J].中国计量大学学报，2017，28（04）：498-503.
关键词：数据分析；反窃电；应用
虽然我国电力企业中反窃电技术有所提高，但是还是存在一定的问题，不利于供电系统的正常运作。因此本文首先分析了反窃电技术中存在的问题，然后再分析数据分析在反窃电中的具体应用，希望通过本文的分析电力企业可以充分发挥数据分析技术的积极作用，提高供电企业的反窃电效率。
一、反窃电中存在的问题
在电力企业中，电力是属于无形的商品，电力的商品价值需要通过电量的使用情况来体现，所以窃电数据是无法准确的统计出来的，这就为不法窃电人员提供了极大的窃电便利，造成大量电力被窃取。电力企业发现用户使用的实际电量与供电企业提供的电量不相符，认为是线路损坏造成的，由于技术的缺乏，又无法确定有多少电量是由于线路损坏造成的，这种技术缺陷对反窃电工作造成很大的影响。
其次供电企业工作人员在进行反窃电工作时，没有按照规定的操作流程进行操作，或者是反窃电装备没有安装到位，导致反窃电装置不能发挥其应有的作用，不能有效的阻止窃电行为。工作人员反窃电技术水平不高，不具备丰富的反窃电经验，在发生窃电问题时，无法根据具体的窃电行为采取相应的反窃电措施，导致窃电问题愈发严重。尤其是一些突发性的窃电问题，电检工作人员因为缺乏经验不能及时收集有效的窃电数据，也就无法提高反窃电效率。
二、数据分析在反窃电中的具体应用
（一）利用大数据分类电量数据
随着大数据时代的到来，数据分析技术在各行各业中都得到广泛的应用，尤其是在供电企业中的应用。在供电企业中，要想有效的开展反窃电工作，提高反窃电技术，就需要在电量数据统计的基础上，对用电数据进行分类，可以根据线路特点、用电特点以及电量大小来进行分类，从而更好的进行反窃电工作。
在对电量数据进行分类的时候，供电企业首先需要明确供电线路特点，在同一条线路上有不同的用户，每个用户在用电的时候都会受到各种因素的影响，从而影响用户的正常用电，使用户的实际用电量发生变化。这时供电企业就可以将用户以往的用电数据与现在的实际用电数据进行对比，根据数据出现的异常情况找到窃电问题。运用这种方法可以有效的找出窃电行为，排除其他造成用电量大的因素，提高电检人员的反窃电效率。
其次可以根据用电特点来分析用电数据，从而有效的开展反窃电工作。根据用电目标的不同情况可以把用电目标分为不同的类型，例如工业用电、商业用电、居民用电等，一般同一类型的用电客户其负荷用电量的特征变化也是相同的，如果影响用电特征的因素发生变化，用电量也会发生变化。工业负荷就是工业生产所需的用电量，商业负荷指的是企业或者公司所使用的电量，居民负荷就是指居民所使用的电量。将用电负荷按照工业、商业、居民的类型进行分类，这样就能更加明确每个类型的用电特点，一旦某个类型的用电特点发生变化，就可以及时的发现窃电行为，为反窃电工作提供便利。
最后是根据用电量的大小来进行反窃电工作。根据用户用电负荷的大小可以把用户分为高负荷用户、中负荷用户和低负荷用户。高负荷用户是指那些每月用电量大于本线路用户平均用电量200%的用户，这些用户的比例可以控制在5%到10%之间，可以为这些用户提供专门的供电线路。中负荷用户是指那些用电量比较均衡的用户，分类标准可以定为超出平均用电量的35%到200%之间。中负荷用户的比例可以保持总用户的75%到85%之间，也可以为这个群体的用户提供专门的供电线路。最后是低负荷用户，这类型的用户分类标准是平均用电量在35%以下，这些用户的数量可以控制在总用户数量的10%到15%之间。可以为这部分群体的用户设置专门的供电路线。如果这些用户的用电负荷发生变化，不符合平常的用电量，那么极有可能发生窃电行为，这样就为反窃电工作提供方便，有利于提高反窃电效率。
（二）数据分析在反窃电中的应用
在供电企业中，对用户的用电量数据进行统计和分析，有利于更好的开展反窃电工作。对电量数据进行分析首先需要收集供电企业的所有用电数据，将这些数据中的一些明显的错误和漏洞进行调整并单独罗列出来，对负荷数据进行归一的分析处理。可以采用以下公式对数据进行分析。
在这个公式中L（n，y）表示某一时间的实际用电负荷数值，L（n，y）表示负荷的归一值，在这些数值中，最小的负荷数值用L（n，y）min来表示，最大的负荷数值用L（n，y）max来表示。在对这些数据进行处理时，需要着重注意数据的变化率，对负荷进行归一处理可以有效避免数据变化带来的影响，为后期数据分析提供有利的保障，然后可以计算出每个用户的用电平均值。计算用电平均值的公式为：
在这个公式中，字母M表示的是月份，如果没有其他特殊情况情况，一般都是采用12，但是如果中间出现数据缺失，那么字母M就代表的是当月用电量的月份。计算概率的原理主要是：把每个用户的用电量的平均值和标准差作为参数，然后再通过正态分布的概率来对不同用户的符合变化特性进行反应，这样供电企业就可以将这些评价函数收集起来，根据这些评价函数对用户的用电量进行正确判断，如果发现用户的用电量与以往的用电量不相符，发生很大的变化，那么就很有可能出现窃电行为，需要电检工作人员多加注意。
供电企业也可以根据对用户一年期限内的用电数据进行分析核实，在用电量自身特点的基础之上，排除一些合理性的变化，例如夏天用户需要开空调，所以用电比较多，电量变化较大。如果产生一些不合理的数据变化，那么供电企业就可以考虑该用户是否存在窃电现象，并通过收集该用户的用电脑数据信息掌握窃电证据，对窃电人员进行依法处理。
（三）提高反窃电技术中的数据分析水平，提高工作人员的数据分析能力
通过上文我们可以了解到数据分析在电力企业的反窃电工作中发挥着巨大的作用，因此电力企业需要加大数据分析手段子反窃电中的应用力度，充分发挥数据分析在反窃电工作中的积极作用。电力企业的电检工作人员应该积极学习数据分析的相关专业知识，提高数据分析技术水平，在反窃电工作中，可以正确运用数据分析方法，对用户的用电数据进行分析，通过分析结果判断有无窃电行为，提高反窃电效率。工作人员还应该在平时的工作中，积累大量的数据分析经验和反窃电工作经验，在反窃电工作中，可以对窃电行为作出及时的识别和判断，根据数据分析结果掌握窃电证据，并采取有效措施进行解决。
综上所述，随着人们生活水平的提高，人们对电力的需求量越来越大，随着电力需求量的不断增长，电检过程发现的供电问题也越来越多，尤其是窃电问题，日益严重。虽然我国的反窃电技术有所进步，但是还是存在一定的问题，不能有效的识别出窃电行为，不利于供电企业的正常运行。随着数据信息时代的到来，数据分析在供电企业的反窃电工作中应用的越来越广泛，利用数据分类和数据分析的方法来辅助反窃电工作，极大的提高了反窃电效率，促进反窃电工作的顺利进行，从而保证人们用电的安全性和稳定性。
参考文献：
[1]楼丹.如何利用大数据模式提高供电企业反窃电效率[J].电子世界，2018（14）：174+176.
[2]宋道辉.数据分析精准反窃电[J].农村电工，2018，26（04）：13.
[3]陈含琪，钦伟勋，郑松松，李宁，王颖，蔡慧，汪伟.用电数据特征的窃电行为分析方法研究[J].中国计量大学学报，2017，28（04）：498-503.