許偉強

（國網西藏電力有限公司，西藏 拉薩 850000）

0 引言

國網西藏電力有限公司基于大數據智能分析技術，構建了廣泛適用的數據分析工具，打造泛在電力物聯(lián)網的中樞大腦，加強對營銷數據的深度分析與挖掘，實現營銷稽查業(yè)務的精益化管理和智能化管控[1]。

為打造泛在電力物聯(lián)網的中樞大腦，國網西藏電力有限公司構建了基于大數據分析、數據流與業(yè)務流相互融合、多源大數據治理與跨領域智能分析的智能營銷稽查監(jiān)控及反竊電預警分析平臺，實現場景式稽查監(jiān)控、稽查自適應學習、事前監(jiān)控預防、事中監(jiān)管干預及竊電嫌疑用戶精準定位，達到可觀察、可追溯、可自學、可預防的目標[2]。

1 營銷稽查與反竊電現狀

近年來，隨著市場經濟的快速推進和科學技術的日新月異，竊電現象屢禁不絕，竊電范圍廣、人員多、數量大，并呈現職業(yè)化、智能化蔓延趨勢，高科技含量的竊電方式越來越多，竊電手段十分隱蔽；同時，用電地點分散，地形非常復雜，安裝攝像等監(jiān)視裝置難，竊電戶的防范能力極強，傳統(tǒng)的人工化用電檢查方法遠遠不能滿足現代化的反竊電和可持續(xù)發(fā)展的要求，給正常的供用電秩序帶來惡劣影響，也使供電企業(yè)蒙受巨大的經濟損失。

目前，已經建設的反竊電管理應用系統(tǒng)在一定程度上實現了反竊電工作的管理，但還需要在如下三方面進行改進。

（1）竊電嫌疑定位準確性有待提高，改變反竊電“現場蹲守”傳統(tǒng)工作模式，向主動式、智能化方向發(fā)展[3]。

（2）新型竊電方式的適應能力有待提升，需要在當前的系統(tǒng)中不斷融合營銷客戶的用電數據和線路數據，改變“豐富的數據，貧乏的應用”現實狀況[4]。

（3）系統(tǒng)需要有特定客戶屬性的分析數據為支撐，提高用戶用電數據分析應用，確保整體竊電現象的提前預測機制，保證整體系統(tǒng)具備智能自主優(yōu)化升級能力[5]。

只有不斷提升系統(tǒng)的分析準確度和自主升級能力，才能保持系統(tǒng)的生命力，因此，對現有反竊電系統(tǒng)的升級改造勢在必行。

2 基于大數據分析的營銷稽查防竊電分析預警應用的建設目標和建設思路

2.1 建設目標

基于大數據分析的營銷稽查防竊電分析預警應用的建設目標具體如下。打造泛在電力物聯(lián)網的中樞大腦，借助竊電偵測設備，依托泛在數據采集網絡，構建基于大數據分析、數據流與業(yè)務流相互融合、多源大數據治理與跨領域智能分析的智能營銷稽查監(jiān)控及反竊電預警分析平臺。利用人工智能算法，自動識別不同行業(yè)用戶的用電行為，將人工智能技術應用于用電信息采集系統(tǒng)。通過大數據分析技術，實現營銷數據高級應用及反竊電智能管控，達到用戶進行24 h 全方位閉環(huán)診斷遠程定位技術，改變反竊電“現場蹲守”傳統(tǒng)工作模式，向“主動式、智能化”方向發(fā)展的目標。同時，建立竊電行為樣本庫，豐富反竊電偵查手段，為供電企業(yè)的竊電偵查提供依據。

2.2 建設思路

基于大數據分析的營銷稽查防竊電分析預警應用的建設思路具體如下。

（1）基于泛在電力物聯(lián)網建設，充分應用云計算、大數據分析等技術，豐富數據來源，全面開展數據接入轉換和整合貫通，打造數據中樞大腦，實現數據共享。

（2）構建電力人工智能算法與模型，進行多源大數據治理與跨領域智能分析，建設以“標簽畫像、專家經驗、機器學習”為特征、以場景式在線稽查和預防式過程監(jiān)控為手段，由事后稽查向事前校驗預防、事中監(jiān)控干預、事后稽查整改、結果反饋應用轉變的營銷新型稽查閉環(huán)管控模式。

（3）構建基于大數據的竊電概率預警分析模型，通過收集典型的竊電案例，建立竊電案例特征庫，抽象模型因素；基于邏輯回歸算法，完成模型的初步構建；基于離散弗雷歇距離算法，用近期的電量行為軌跡與該用戶的典型用電行為軌跡來計算相似度，修正竊電概率分析模型的預測準確度，實現嫌疑竊電用戶精準定位。

（4）構建用電客戶行為屬性數據及客戶訴求數據應用。借助電力公司多年積累的重點敏感客戶數據，包括客戶業(yè)務類別數據、客戶圖像數據、客戶語音數據、客戶歸屬地數據（轄區(qū)、小區(qū)、線路、臺區(qū)）、客戶個人喜好數據、客戶用電檔案數據，實現該類重點客戶的用電行為和隱藏竊電行為預測模型的建立，確保用電重點客戶的屬性數據的全面性和分析維度的準確性。

（5）構建基于物聯(lián)網全息感知、泛在連接的稽查能力，通過數據流與業(yè)務流融合，實現現場稽查融合管理、稽查流程與業(yè)務系統(tǒng)的跨平臺傳遞、稽查任務與具體業(yè)務的有機融合和協(xié)同處理。

（6）通過對電力稽查標簽標準、流程、服務的統(tǒng)一，實現稽查標簽的創(chuàng)建、管理、應用、評價全過程管理，支撐稽查業(yè)務開展。建立反違竊工作的公開透明、全程在控、靈活溯源等“人-機-平臺”交叉聯(lián)動的管控機制。

（7）建立事前防范、事中監(jiān)管的稽查監(jiān)控工作模式，推進營銷業(yè)務規(guī)則的規(guī)范執(zhí)行；基于稽查成效分析，評估營銷業(yè)務規(guī)則適用度及實效性，支撐規(guī)則的優(yōu)化迭代，提升營銷輔助決策能力。

3 基于大數據分析的營銷稽查防竊電分析預警應用建設

3.1 構建適應“三型兩網”企業(yè)轉型的稽查管控體系

適應新業(yè)務的快速發(fā)展，完善標簽體系。基于對業(yè)務的管控要求，通過標簽組合形成固化場景，滿足不同業(yè)務、不同發(fā)展階段的管理要求，靈活構建新增稽查主題?；诖髷祿夹g，對稽查歷史數據進行分析，動態(tài)調整稽查主題下的組合標簽，實現稽查規(guī)則靈活配置和指標動態(tài)調整。增加營配貫通、量價費監(jiān)測等專題方向稽查，增強專業(yè)垂直管控能力。

3.2 基于大數據分析的全方位、全過程營配稽查

基于物聯(lián)網數據融合共享，借助大數據技術智能分析，構建營銷業(yè)務管理平臺的智能大腦，實現營銷管理全業(yè)務、全過程、全方位稽查?；趯＜医涷炞赃m應學習，提出事前預防建議，結合業(yè)務管理要求，實時更新異常問題預防規(guī)則，制定業(yè)務執(zhí)行環(huán)節(jié)流程限制、約束性填報、異常提示等事前防范措施；建立事中監(jiān)管規(guī)則庫，實現營銷業(yè)務實時在線監(jiān)控，對發(fā)現的異常問題和超限情況，即時在線干預糾正，實現“規(guī)則在線、糾偏分析、即時整改”的監(jiān)控工作模式。

3.3 基于大數據技術的機器學習智能稽查

3.3.1 數字化稽查

整合各個應用建立的標簽，通過對電力數據的洞察分析，建立統(tǒng)一標準、統(tǒng)一管理、統(tǒng)一應用的稽查標簽體系，實現稽查標簽全生命周期管理，并按照標簽分類，為稽查人員提供按照標簽的組合定義，對數據進行瀏覽、檢索、查看、分析，輔助稽查工作開展。利用積累的稽查經驗和標簽等信息，結合大數據，對稽查對象進行分析，對異常數據給出智能分析結果，輔助稽查人員對異常進行分析定位。

3.3.2 場景式稽查

創(chuàng)新關聯(lián)監(jiān)控模式，全方位、多角度開展場景式稽查。構建基于專家經驗的數字化和機器學習模型，能夠快速、精準地圈定問題對象，大幅提升稽查工作效率。建立典型事件經驗庫，利用大數據分析結果，實時動態(tài)匹配設定預警場景，重點突破預警場景匹配準確性的難點，持續(xù)開展組成變量交叉的影響分析和模型結構的優(yōu)化完善。

3.3.3 機器學習式稽查

以場景式稽查中的關聯(lián)指標體系作為特征指標，以長期積累稽查案例作為訓練數據，建立問題表象特征與問題界定類型之間的機器學習模型，采用模型驗證、融合等多種手段，提升模型準確率。

3.4 大數據的營銷稽查反竊電概率預警分析模型

通過對營銷業(yè)務應用數據、用電信息采集數據、營銷GIS的多重分析，歸納各類數據之間的內在關聯(lián)性、邏輯關系和數據表征，建立科學、精確的數據分析模型，由系統(tǒng)對計量裝置和各級線損進行實時在線監(jiān)測并自動篩選，定位出可能竊電或故障的計量裝置，并對異常情況進行智能分析診斷，代替以往靠人工排查、篩選、分析的方式，為反竊電和降損增效提供更為高效、智能的技術手段。建立在線監(jiān)測、在線篩選、在線分析、在線受理、在線反饋、持續(xù)改進的反竊電處理流程，主要包括如下4 點。

（1）構建基于大數據分析技術的竊電嫌疑定位模型

針對歷史竊電戶的用電行為特點，結合大數據分析方法，以及傳統(tǒng)反竊電的分析思路與方法，綜合運用數理統(tǒng)計算法，構建竊電分析模型，實現對竊電嫌疑用戶的深入診斷分析與確認。

（2）構建診斷分析模型的自主優(yōu)化升級模式

實現模型對反竊電嫌疑現場查處結果的自主分析，并由此迭代優(yōu)化模型定位竊電嫌疑的準確度。

（3）基于大數據分析技術的反竊電管理應用系統(tǒng)改造

基于大數據的反竊電管理應用系統(tǒng)結合國家電網信息化建設技術要求和信息技術發(fā)展趨勢，采用滿足技術先進性與成熟性相結合的基于J2EE 的多層技術構架，以提高系統(tǒng)的靈活性、可擴展性、安全性以及并發(fā)處理能力。同時，通過企業(yè)服務總線、ETL 等技術為基礎的應用集成、數據集成，實現基于大數據的反竊電系統(tǒng)與SG186 營銷業(yè)務應用系統(tǒng)、用戶用電信息采集系統(tǒng)、GIS 系統(tǒng)、短信平臺等多系統(tǒng)的集成。

（4）實現監(jiān)查閉環(huán)處理

打通在線監(jiān)測與現場檢查的業(yè)務流程，實現監(jiān)測發(fā)現對象、分析篩查對象、檢查確認對象的閉環(huán)處理，保證監(jiān)測與檢查的協(xié)同高效，持續(xù)推動反竊電管理水平螺旋式上升。

3.5 創(chuàng)建全息感知的線上線下一體化現場稽查模式

（1）“物-物”感知

基于電力用戶及電力基礎設施和先進的ICT技術、互聯(lián)網技術，利用傳感技術，對各接入信息進行實時監(jiān)測，借助大數據、人工智能、物聯(lián)網技術，實現用電信息的廣泛采集，支撐建立全業(yè)務數據的中樞大腦。

（2）“人-物”互聯(lián)

利用移動互聯(lián)技術，構建“互聯(lián)網+預警稽查”的O2O 營銷業(yè)務管控模式，依托人工智能交互技術服務平臺、智能終端設備和用電采集設備，實現業(yè)務管控風險的實時自動預警、問題整改的自動跟蹤及在線閉環(huán)控制。賦能移動作業(yè)終端，融合多源數據，深化現場體檢、工單處理等營銷稽查功能，打通營銷稽查線上線下一體化的關鍵節(jié)點，構建系統(tǒng)與現場信息互聯(lián)核查的有效渠道。

（3）“人-人”互動

利用一線專家在稽查問題工作中的經驗智慧，通過大數據文本分析技術，對專家的建議或經驗進行分析，按周期、分類輸出熱詞分布，由人工對所有包含熱詞的專家經驗記錄進行分析，總結歸納共性建議或經驗，為稽查監(jiān)控體系優(yōu)化、稽查流程優(yōu)化提供指導，為稽查處理經驗總結積累提供支撐。充分利用95598知識庫、95598 客戶服務系統(tǒng)、用電信息采集系統(tǒng)及95598 智能語音精細化運營分析系統(tǒng)的客戶訴求應用系統(tǒng)，開發(fā)優(yōu)化稽查業(yè)務管控服務平臺，初步實現稽查現場檢查基礎數據支撐、信息共享、經驗分享功能，后期利用移動作業(yè)終端應用功能和稽查業(yè)務管控服務平臺，實現業(yè)務需求申報、業(yè)務規(guī)則漏洞提交，最終達成稽查業(yè)務專家?guī)烊藛T的現場檢查疑難雜癥在線協(xié)調互動、方案解決等。

3.6 構建科學稽查評價體系，打造智能決策分析中心

（1）評價體系

通過對稽查問題的結果數據分析匯總，作為營銷日常工作考評的依據，按照業(yè)務執(zhí)行工作開展情況、工作質量提升情況和計劃任務工作執(zhí)行情況，形成評價指標體系和評分規(guī)則。建立算法庫，自助選擇算法，或根據系統(tǒng)推薦算法，實現精準計算評價，發(fā)揮考核評價對工作的指導作用和推進作用，全面提高工作的執(zhí)行力和管理的穿透力，形成考核、通報、提升的閉環(huán)管理。

（2）稽查成效分析中心

對稽查場景的業(yè)務開展處理情況、場景優(yōu)化歷史、稽查在途情況、場景對比等進行分析；對稽查標簽的命中率、稽查問題數、稽查標簽處理評價信息等進行分析；按單位、人員、稽查場景、問題分類等多維度分析稽查成果，實現稽查業(yè)務開展的成效分析。

（3）營銷輔助決策中心

基于營銷業(yè)務質量評價與稽查成效分析，構建營銷業(yè)務規(guī)則分析評估及輔助決策機制，對業(yè)務質量評價普遍偏低的業(yè)務規(guī)則，剖析執(zhí)行度較低原因，支撐業(yè)務規(guī)則優(yōu)化迭代；對執(zhí)行情況參差不齊的業(yè)務規(guī)則，明確、統(tǒng)一執(zhí)行標準，強化業(yè)務宣貫及執(zhí)行管控；對無適用規(guī)則的新型業(yè)務等，研究并制定支撐業(yè)務規(guī)則。

（4）數據可視化分析工具

基于物聯(lián)網數據融合共享基礎上，綜合運用多種數據分析算法、圖表可視化手段，分析數據規(guī)律，實現整個數據分析過程組件化、算法定制化、分析可視化、結果標簽化，最終實現標簽規(guī)則、閾值數字化定義及動態(tài)調整。

3.7 構建基于大數據的營銷稽查反竊電概率預警分析應用

以營銷量測數據為核心，設計開發(fā)反竊電智能監(jiān)測平臺，充分應用移動互聯(lián)、人工智能等信息技術，實現設備、信息數據的態(tài)勢感知及泛在互聯(lián)，實現反竊電工作的人機智能交互。

（1）構建反竊電智能監(jiān)測平臺

運用大數據分析技術，提取典型竊電行為特征量，構建多維度反竊電診斷模型，實現竊電智能分析預警，沉淀構建竊電案例庫。通過各類渠道，收集竊電案件客戶電量、線損、欠費信息等用電信息。通過反向分析，總結歸納出典型竊電案例的數據特征庫，建立異常預測的數學分析模型，對查實竊電用戶分析相關竊電特征，對計算模型進行訓練，實現模型的完善提升。

（2）構建反竊電閉環(huán)管理體系

完善反竊電現作業(yè)規(guī)程、裝備標準，集成用電信息采集系統(tǒng)、營銷SG186 業(yè)務應用系統(tǒng)、移動作業(yè)終端等相關系統(tǒng)業(yè)務流程，實現反竊電查處全過程閉環(huán)管理?；诮⒌臄祿惓７治瞿Ｐ瓦M行數據篩查，確定嫌疑用戶，并納入監(jiān)控池。建立實時監(jiān)控平臺，對監(jiān)控池用戶實現實時在線監(jiān)測。通過用戶用電行為分析模型，對可能異常的用戶進行進一步分析預測，對電流、電壓、電量等數據前后趨勢進行比較，結合營銷GIS 定位信息，精確定位出重大嫌疑用戶，并進一步開展反竊電行動。

（3）研制智能反竊電作業(yè)設備

通過多維度竊電態(tài)勢智能感知技術，強化竊電態(tài)勢智能化感知，提升現場智能化作業(yè)、信息化取證水平，有效提升巡視檢查到位率，夯實用電安全管理基礎，提高檢查效率，提升與客戶的互動性。

（4）持續(xù)完善反竊電輔助功能

對違竊客戶進行標簽設定，納入用電客戶標簽體系統(tǒng)一管理；積極建設用電客戶行為屬性管理系統(tǒng)，獲取客戶95598 服務渠道、營業(yè)廳業(yè)務辦理渠道的各類營銷業(yè)務數據、客戶分類數據、客戶行為數據，有針對性的對轄區(qū)范圍內的供電客戶進行用電行為、業(yè)務喜好行為進行分類管控，有效提升整體用電安全和用電消耗的管控和電力電費收入核算的基礎數據支撐；對接政府的信用體系平臺，建立常態(tài)失信信息報送工作機制，及時將違竊處理案件責任人的信用評價信息進行提報，營造誠信用電的社會環(huán)境，維護公司經濟利益；建立典型違竊稽查案例樣板功能，加強反竊電技術內部交流，做到有的放矢，促進專業(yè)水平總體提升。

4 結論

營銷服務稽查反竊電是各級電能經營企業(yè)對日常運營進行監(jiān)督管理的基礎措施之一，稽查水平的高低直接決定著供電企業(yè)電能綜合服務水平和相應社會經濟效益的高低。傳統(tǒng)營銷稽查模式在實時性、可靠性、高效性等方面均不能滿足現代電力營銷稽查的需求。因此，利用大數據挖掘、計算機智能分析等信息化技術，結合用電客戶的95598 電話服務渠道、營業(yè)廳業(yè)務辦理服務渠道、微信等線上業(yè)務辦理服務渠道的語音、圖像、文字等多媒體的客戶數據，對稽查結果進行系統(tǒng)、科學的深度挖掘，構建在線完善的稽查數據智能分析系統(tǒng)，有利于領導決策和營銷稽查的順利開展，全面提升電力企業(yè)信息化、精細化、規(guī)范化、風險管控、客戶滿意度等管理水平，同時實現供電企業(yè)經濟效益的進一步提升。

新形勢下開展防范用戶違約用電、竊電行為是提高營銷反竊電管理水平的有效途徑。將避免目前違約用電、竊電行為分析、查處的盲目性和被動性，提高反違約、反竊電的效率與精準度，建立起從被動式“反竊電”轉變?yōu)橹鲃邮健胺栏`電”的長效工作機制，形成一條反竊電的業(yè)務鏈，一環(huán)扣一環(huán)，互相銜接互相監(jiān)督，有效防范和打擊竊電行為，大大提升公司反竊電技術實力和管理水平，為供電企業(yè)降損增效提供技術支撐，為維護正常用電秩序和供電企業(yè)的合法權益提供有力保障，對維護社會公平、公正和建設和諧社會有重要的意義。