基于大数据的防窃电技术（待续）

现今窃电已经表现出手段专业化、行为更加隐蔽、实施规模更大、从事者越发职业化、宣传方式转向网络化等新的发展趋势，直接关系到供电企业的用电营销管理和服务水平，现有反窃电业务管理更多都是事后管控，业务过程中存在一些管控盲区。针对反窃查违工作中普遍存在的“发现线索难、现场排查难”等难点，本文认真分析各类窃电行为，整合营销业务应用系统、用电信息采集、反窃电移动作业等多个系统数据，采用分层筛查、多模型复合应用的建设思路，建立窃电行为与电网数据的关系，构建基于事件数据和用户用电行为数据的手印式窃电模型，及时发现用户用电异常，为窃电提供可靠线索。结合已查处确认的案例，建立窃电案例数据库，收集窃电案例3万余件，持续动态调优现有模型阈值，推动新模型研发，实现高价值数据资产的可持续积累与应用。