“這臺公變每天供電量只有100多度，線損電量竟高達30多度，新樓盤怎麼會這麼大線損？”4月22日，國網南昌市紅谷灘供電公司九龍湖供電所客戶服務二班副班長喻勇通過大數據聚類分析發現綠地國博小區一臺公變電量異常，並通過跟蹤用電採集系統數據找到相關線損點，隨即帶領班組人員現場檢查，發現一根“特殊”電纜延伸到8棟附近，經調取表碼信息，進行用電量比對鎖定異常嫌疑戶，通過檢查表計發現該戶存在人為短接，確定為竊電行為。
“上個月18號，運用大數據後臺精準鎖定50個問題臺區，查處16個竊電用戶，日優秀率由62.25%提升至90.68%。”大數據聚類分析法的主創人員喻勇介紹，大數據聚類分析的威力在於足不出戶便可以在海量數據中精準鎖定問題臺區，篩查出影響臺區線損的嫌疑用戶，大大節省用電檢查人力物力的消耗，從而提高工作效率。
為精準追補竊電電量，該公司依託計量失準大數據分析和臺區綜合能效單元，積極推廣採集大數據排查，根據用採的開蓋記錄，追溯竊電起始時間，精準追補竊電電量，確保經營成果“顆粒歸倉”。“我們嚴格按照“1個工作日上機、3個工作日內停電”的標準處置竊電用戶，處理竊電工單的效率明顯提升。”稽查班班長袁志建說。
2020年一季度，在大數據運用支撐下，該公司查實並處理竊電戶47戶，追補電量37.38萬千瓦時，追補違約電費82.58萬元。累計臺區線損率2.17%，高出全省平均水平1.76個百分點，臺區線損管理持續“領跑”全省。
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