电力营销业务中营销稽查监控技术的应用分析

　　范宇楠

　　【摘 要】电力营销业务是电网企业提升经济效益和优化客户体验的重要环节，其运营效率直接影响企业的发展质量。然而，随着业务规模的持续扩大和管理复杂度的不断增加，传统营销模式逐渐暴露出灵活性不足、响应滞后等问题。在此背景下，引入营销稽查监控技术成为值得深入研究的重要举措。本文聚焦该技术在异常用户行为检测、非正常用电行为追溯以及客户信用评估等领域中的具体应用，通过剖析其作用机制与实践效果，总结关键经验，并探讨如何利用技术创新推动行业转型升级，为未来电力营销领域的发展提供参考。

　　【关键词】电力营销；稽查监控；数据分析；智能技术；异常行为检测

　　随着能源需求的不断攀升以及数字化转型的加速推进，电力行业正逐步从传统运营模式向以数据驱动为核心的智能化管理新时代迈进。在这一过程中，依赖经验判断与粗放式操作的传统电力营销方式已难以应对日益复杂多变的新形势。不规范操作和电费流失等问题频发，不仅削弱了企业的经济效益，还破坏了市场公平竞争机制，加剧了公共信任危机。为应对这些挑战，通过先进技术实现全流程动态监管已成为行业发展的迫切需求。

　　一、电力营销业务概述

　　（一）电力营销业务的核心特点

　　电力营销作为连接发电、供电与用电主体的重要桥梁，是保障供需平衡的关键环节，同时也是提升服务质量的重要抓手。在现代社会，电力营销以其多样化和复杂化为显著特点，涵盖售前咨询、合同签订、用能管理及收费结算等多个环节。这一过程要求企业精准协调内部资源，并敏捷应对外部市场需求。

　　随着市场环境不断变化，相关政策也在频繁调整，这使得传统流程需要快速迭代以维持竞争优势。成功的企业通常会建立敏捷反应机制，以确保能够及时更新策略，从而降低因滞后决策带来的风险。此外，整个系统高度依赖于准确的数据支持，一旦数据出现错误，将直接影响决策质量。例如，某些地区因误判导致供需失衡的问题便是典型案例之一。因此，仅依靠人工经验已难以全面应对当前复杂场景，而自动化技术逐渐成为主流选择，不仅实现了精细化管理，还推动行业发展迈上新台阶。

　　（二）电力营销业务流程

　　电力营销业务涵盖多个关键环节，这些环节不仅影响企业收益，还直接关系到用户体验。售电环节作为整个营销链的起点，通过客户需求调研与负荷预测制定科学合理的方案，以建立稳定的交易关系并提升市场竞争力。然而，由于数据采集不完善或模型存在局限性，可能导致预测误差，从而引发履约问题。

　　用能管理环节通过实时监测负荷曲线、电压波动等关键数据，为能耗结算及异常行为识别提供支持。但现阶段，处理海量数据和提高算法效率仍然是亟待解决的难题。收费管理环节作为闭环流程的最后一部分，包括抄表、账单生成以及催缴工作，其顺畅性直接影响资金回笼速度。然而，计量设备故障、恶意窃电以及用户欠费等问题不仅增加了运营成本，还削弱了服务质量。因此，引入智能稽查手段成为优化运营的重要措施。

　　（三）营销业务中的常见问题

　　1. 数据缺失

　　在部分偏远地区，由于配网基础设施老旧和通信设备维护滞后等原因，关键运行参数难以实现实时传输。这一问题在农村区域尤为明显。例如，当地的远程抄表系统因通信故障频繁中断运行，不仅降低了数据采集效率，还增加了后续核算工作的复杂性。此外，多表合一推广试点也面临困难——水、气、热等非标数据信息尚未完全整合到统一管理体系中。

　　2. 不规范操作

　　近年来，国家虽然出台了一系列打击窃漏电行为的政策法规，但由于监管资源有限及执法成本高昂，这类现象依然普遍存在。一些小微用户为了降低用电费用，通过私接线路或篡改计量装置规避正常缴费义务。例如，有工厂通过伪造变压器额定容量来减少基本费用支出。这些隐秘行为不仅扰乱市场秩序，还削弱了企业间的公平竞争机制。当前监管手段对类似违规操作尚难以全面覆盖，这使行业诚信体系建设面临严峻挑战。

　　3. 电费流失

　　据统计，全国每年因多种原因造成的直接经济损失已达数十亿元。从客观因素看，自然灾害导致线路瘫痪属于不可抗力事件；但主观原因占比更大。例如，以频繁迁移地址的小商户为代表，他们利用传统系统漏洞恶意逃避缴费。不仅给供电企业带来巨大损失，也对社会资源配置效率产生负面影响。

　　二、营销稽查监控技术的应用优势

　　（一）精准性高，提升数据洞察能力

　　通过全面采集和整合海量用电数据，并结合先进的数据挖掘算法，该系统能够快速识别异常行为并预测潜在风险。例如，当某地区发生突发性用电波动或用户长期欠费时，系统可迅速捕捉异常信号，并将相关信息反馈至管理层。更重要的是，这种基于智能模型的预测功能有效减少了人为操作可能导致的偏差，为企业决策提供了可靠依据。在此过程中，不仅能显著降低运营成本，还能更好地满足客户需求，从而实现企业与客户的双赢局面[1]。

　　（二）实时性强，加强风险预警机制

　　此外，凭借其卓越的实时性能，该技术在风险预警机制中发挥着不可替代的作用。在物联网设备和智能计量终端的支持下，用电信息可以实现分钟级甚至秒级反馈。一旦出现疑似违规操作，例如非法窃电或设备故障，系统会立即发出警报，为后续干预争取宝贵时间。例如，在某次窃电案件中，该系统成功锁定涉事区域，并生成详细报告协助执法部门迅速采取行动[2]。

　　（三）覆盖范围广，实现全流程监管

　　该技术通过覆盖售前、售中以及售后三个阶段，实现了全流程监管。从客户开户到最终费用结算，每一个环节均被数字化追踪，有效避免了人工操作中的漏洞。例如，在收费管理方面，通过分析用户缴费历史及当前欠费情况，及时采取催缴措施或调整信用等级，帮助企业最大限度回笼资金。同时，对于用户而言，这种服务模式极大地增强了他们对供电方的信任感，使双方关系更加融洽[3]。

　　三、电力营销业务中营销稽查监控技术的应用分析

　　（一）异常用户行为检测

　　1. 数据采集

　　营销稽查监控系统依托智能传感设备（如智能电表、用电信息采集终端）实时收集海量动态数据，例如用电量、电压和电流等关键指标。这些数据不仅反映当前的用电行为，还通过结合历史记录，为异常检测提供全面的数据支持。此外，系统将客户基本信息（如居民或工业用户类型）、地理位置以及缴费习惯整合入分析框架，有助于构建更加精准的用户画像。通过捕捉细微异常信号，系统能够快速响应异常状况，并最大限度地降低误判率，为后续处理工作奠定可靠基础[4]。

　　2. 特征提取

　　在供电服务领域，窃电、功率因数不合理变动等异常行为不仅给经济带来损失，还可能危及电网的安全稳定运行。为了有效辨识这些异常行为，构建一个科学且全面的特征指标体系成为实现精确检测的核心所在。多维度特征的提取与分析，有助于更精确地锁定异常行为，为后续模型训练及决策提供坚实依据。

　　构建特征指标体系，需要遵循科学性、全面性及可操作性的原则。科学性要求指标能准确反映异常行为的本质，如窃电常表现为负荷曲线的剧烈波动或能耗异常下降；全面性则意味着指标体系需涵盖窃电、功率因数异常、设备故障等多种异常类型；可操作性则强调指标的计算与提取需通过现有技术手段轻松实现[5]。

　　3. 模型构建与优化

　　在供电服务的自动化异常检测流程中，分类与预测模型构成了高效识别的核心组件。当前，诸如支持向量机、随机森林以及深度学习网络等主流算法，基于丰富的已标注样本数据训练出判定准则，对已知异常行为模式展现出强大的识别能力。然而，面对日益复杂多变的异常行为形态，依赖固定规则的模型逐渐显露其局限性，难以有效应对新型异常挑战。因此，模型的构建与优化亟需融入更加灵活智能的技术，以增强其适应性和鲁棒性。

　　主流算法在异常检测领域各展所长。支持向量机在高维数据分类中表现出色，随机森林擅长处理复杂非线性关系，而深度学习网络则在特征自动提取和复杂模式识别方面独占鳌头。然而，这些算法高度依赖大量标注数据，且模型训练完成后规则相对固化，难以灵活应对新型异常行为[6]。

　　（二）非正常用电行为追溯

　　1. 事件识别

　　非正常用电行为通常具有高度隐蔽性，其特性使得传统人工排查难以发现潜在风险。然而，随着先进算法的引入，通过对大规模数据中的异常点进行快速筛选，这一问题得到显著改善。例如，在窃电案件中，由于非法改装线路导致实际消耗功率远低于计费功率，通过比对不同时段内的能耗统计，可迅速发现异常现象。这种基于数据异常检测的方法，不仅有效提升了整体效率，还克服了传统稽查方式依赖经验判断所带来的主观误差。此外，对于偷换计量装置编号或篡改抄表记录等复杂情况，区块链存储技术展现出了独特优势。借助这一不可篡改的数据存储方式，可以确保原始记录完整真实，从根本上提高识别准确性。

　　2. 轨迹回溯

　　在检测到疑似非正常用电影响区域后，仅靠单点定位无法全面 解决问题，需要进一步追踪传播路径并锁定责任主体。在此过程中，高频采样设备的数据记录发挥了关键作用。例如，当某条线路出现频繁故障时，通过逐步排除无关区域，并结合变压器节点间负载变化趋势，可精确定位至具体台区甚至用户端。此外，一旦获取违规操作发生时的视频监控画面，还可将施工现场相关人员的不当行为固化为法律证据，为后续处理提供有力支持。

　　3. 多维关联分析

　　为了最终确认嫌疑目标是否存在违规行为，多维度信息交叉验证成为关键环节。从银行扣款记录着手，可以检查是否存在欠费却未断供等不合理现象；通过地理信息系统（Geographic Information System，GIS）核实线路设计图纸，可以发现隐藏的私拉乱接问题；此外，从社交媒体爬取曝光案例，还能够收集社区居民举报线索。这些多维信息为调查提供了宝贵参考依据。

　　（三）客户信用评估辅助

　　1. 数据采集与整合

　　在客户信用评估中，数据采集与整合是营销稽查监控技术的核心环节。这一环节不仅为后续建模提供基础，还直接影响评估结果的可靠性。通过智能计量终端（如智能电表）、用电信息采集系统以及企业内部管理平台，该技术能够全面获取用户的历史用电记录、缴费行为和投诉情况等关键信息。此外，外部公共征信机构的数据也可用于补充用户个人信用状况及社会行为特征。

　　在处理因设备故障引发的读数异常或数据缺失时，可采用线性插值或样条插值等算法进行合理预测；对于重复录入或伪造信息，则可利用历史模式比对方法加以剔除。同时，高效的数据校验规则能够过滤掉不符合逻辑的信息，从而构建一个广泛、多维且精确的数据资源池。

　　2. 用户行为特征提取

　　首先，关于用电规律的数据具有较强的指向性。例如，日均用电量能够反映用户的整体消费水平，而峰谷时段的用电分布比例则揭示了用户是否存在在某些特定时间段集中用电的倾向。此外，季节性波动情况进一步展现出用户需求因气候变化而产生的动态调整。

　　其次，与缴费习惯相关的数据同样重要。例如，平均缴费金额可用于衡量用户的消费能力，而到账及时率直接影响企业资金回流效率。同时，对于拖欠次数及其金额占比等指标，这些数据往往预示着高风险群体，其背后可能涉及经济困境或恶意拖欠行为。

　　3. 风险分级模型构建

　　在电力营销业务中，为了实现精准且高效的客户信用评估，“风险分级模型”逐渐成为核心工具。该模型基于多维度特征输入，通过科学设定各指标权重，对用户数据进行综合评分后输出初步结果。在这一过程中，不同分析方法展现出各自特点，包括传统统计学方法（如逻辑回归分析）、机器学习算法（如支持向量机、随机森林模型）以及深度学习技术（如神经网络）。其中，机器学习凭借其卓越的非线性处理能力和高度自适应性，在复杂场景下表现尤为突出。

　　以随机森林模型为例，该算法通过构建多棵决策树完成最终分类。每棵决策树基于部分训练样本独立作出判断，并通过汇总所有决策结果投票得出最终结论。这种设计能够捕捉变量之间的交互作用，还特别适用于规模庞大、需求多样化的用户群体。例如，在面对实时更新的大量消费数据时，随机森林模型能够快速识别潜在风险客户，从而优化资源配置并提高整体运营效率。

　　结语

　　综上所述，在当前日益复杂且竞争激烈的市场环境下，营销稽查监控技术凭借精准的数据分析、高效的问题诊断能力以及全面的全局视角，为电力营销业务注入了深刻的变革动力。该技术不仅能够有效遏制违规操作、减少经济损失，还展现出优化服务质量的重要潜力。这些功能并非静态存在，而是成为助推企业长远发展的核心驱动，通过实时监测与智能分析，为科学决策提供强有力的支持。作为一种颠覆性的创新工具，营销稽查监控技术为电力行业开辟了广阔的发展前景。然而，仅依赖技术优势仍显不足，要想充分发挥其潜能，还需结合灵活的策略规划，并通过不断完善人才支持体系来巩固这一发展进程。

　　参考文献：

　　[1] 冯爽.电力营销业务中营销稽查监控技术的应用[J].科技与创新,2024(24):170-172+175.

　　[2] 李晓飞.电力营销稽查系统风险管控分析[J].通讯世界,2024,31(10):109-111.

　　[3] 陈小香,2024.关于电力营销稽查监控技术在营销业务中的应用分析[C]//冶金工业教育资源开发中心.第四届钢铁行业数字化教育培训研讨会论文集.荆州:国网监利市供电公司:3.

　　[4] 范博韬.电力营销数字化稽查监控体系建设分析[J].网络安全和信息化,2024(03):21-22.

　　[5] 成的,胡娜.智能电网下电力营销信息化技术对供电企业的影响研究[J].信息与电脑(理论版),2023,35(20):7-9.

　　[6] 许伟强,李坚.稽查监控技术在电力营销业务中的应用[J].集成电路应用,2020,37(12):172-173.