林永超

國網(wǎng)吉林供電公司 吉林吉林 132001

竊電問題一直是一個難題，竊電的行為不僅會損害供電企業(yè)的經(jīng)濟效益，還會影響居民的正常用電，對電力設(shè)施產(chǎn)生一定的損害和影響。嚴重的情況下，甚至會產(chǎn)生安全隱患。所以國家和企業(yè)一直在打擊竊電的行為，同時也在不斷提升反竊電的技術(shù)。當前反竊電的技術(shù)有一定的局限性，隨著竊電手段越來越多樣，高科技反竊電工作的難度也在不斷提升[1]。

1 反竊電現(xiàn)狀分析

當前不法分子竊電的方式和手段多樣化，并且隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，竊電的行為也越來越高科技化。竊電的行為主要體現(xiàn)在使電能表的計電量值變小，進而能夠達到少交或者不交電費的目的。電能表的計電量主要是電壓電流和功率因數(shù)這幾方面，再加上時間的增長，所以要想進行竊電，就需要將這幾個因素改變，進而使電能表慢轉(zhuǎn)或停止，從而達到竊電的目的。除此之外，還可以通過改變電能表自身的性質(zhì)，也能夠達到竊電的目的。因此需要相關(guān)的管理人員加強對電能表的管理和監(jiān)督，禁止一些無關(guān)人員接觸到電能表之外，還可以從電量三要素著手對電能表內(nèi)部的電壓、電流和功率因數(shù)進行分析，來發(fā)現(xiàn)一些用電異常的現(xiàn)象，進而篩選出一些竊電的行為。

前幾年廣東某一電網(wǎng)公司對計量自動化系統(tǒng)正式進行投入，對于電能表的一些數(shù)據(jù)進行監(jiān)督，對于一些電廠和變電站等地方的電量和負荷都能夠?qū)崿F(xiàn)一定的數(shù)據(jù)采集。運行的幾年期間，已經(jīng)收集了大量的用電信息。隨著時間的不斷增長，所投入的計量自動化系統(tǒng)已經(jīng)有一定的規(guī)模，為能夠推進反竊電管理提供了良好的數(shù)據(jù)。然而，因為用電計量的規(guī)模較大，所收集的數(shù)據(jù)量信息也較大，在其中提取有效的信息也是一個難題。所以無法使用一些傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析來進行分析，這就需要不斷研究和引用新的技術(shù)來提高處理信息的效率，比如數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，能夠起到一定的作用。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要作用就是能夠在大量的信息數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的數(shù)據(jù)，并且根據(jù)所挖掘出來的數(shù)據(jù)信息來建立相應(yīng)的模型，為反竊電管理系統(tǒng)提供一定的數(shù)據(jù)支撐，并且提供一些預(yù)測性的方法。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法在面對大量的數(shù)據(jù)處理時，有一定的局限性。但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠突破傳統(tǒng)技術(shù)方法的局限，處理海量的數(shù)據(jù)時，能夠在有效時間內(nèi)提取有價值的信息，為反竊電技術(shù)的進步提供了一定的基礎(chǔ)保障[2]。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中包含人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用比較普遍的一種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，它的主要功能和作用就是能夠?qū)τ谌四X組織進行深刻的認識，并且能夠構(gòu)建其模型，產(chǎn)生一些智能行為的系統(tǒng)，但是它的缺點就是對于一些模糊信息，不能夠高效的處理，對于所處理信息的要求和標準較高。而模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模糊系統(tǒng)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合所產(chǎn)生的系統(tǒng)，也結(jié)合了兩個系統(tǒng)的長處，具備一些能夠自動處理信息的功能，該系統(tǒng)的優(yōu)勢就是能夠處理一些模糊的信息，并且對信息數(shù)據(jù)的要求較低，所處理也能夠更加精確等。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理模糊的數(shù)據(jù)上占有很大的優(yōu)勢，也能夠在智能信息處理方面有很大的發(fā)展空間。所以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決竊電問題時，對于一些模糊的數(shù)據(jù)，有很大的優(yōu)勢。

3 反竊電數(shù)據(jù)挖掘模型的建立

在建立數(shù)據(jù)模型之前，要先將所獲取一些信息數(shù)據(jù)進行抽取、轉(zhuǎn)換和加載，并且保障所獲取的數(shù)據(jù)能夠有秩序，并且形成統(tǒng)一的格式，才能使模型在建立的過程中更加高效。只有對數(shù)據(jù)進行選取和轉(zhuǎn)化，保證數(shù)據(jù)的格式能夠有統(tǒng)一的標準，在進行數(shù)據(jù)加載，將導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中，作為建立模型的基礎(chǔ)。

3.1 實時線損計算分析模型

實時線損計算分析模型主要是建立在電能表的統(tǒng)計上，根據(jù)對某區(qū)域所屬的電表中提取相關(guān)的使用電的信息，再根據(jù)區(qū)域的線路損耗的電量進行計算，最后制定出周期曲線，建立相應(yīng)的模型。當然，該種計算的方式與實際的用電量可能會存在差距。但如果實際的用電量與模型中的電量，二者差距過大，那么就說明該區(qū)域的線損就會出現(xiàn)一定的問題[3]。

3.2 用戶用電異常對比分析模型

根據(jù)對用戶的用電分析，建立相應(yīng)的模型，就能夠發(fā)現(xiàn)用戶的竊電行為?？梢詫⒂脩舻碾娏繉傩耘c歷史用電屬性做進行對比。歷史用電屬性所指的就是在過去的同一時期內(nèi)，用戶使用電的情況。如果將用戶的某一個時間段的用電量與歷史用電量進行對比的話，這兩個數(shù)據(jù)的差異過大，就有竊電的嫌疑，需要展開深入的分析[4]。

3.3 用戶負荷曲線實時顯示模型

用戶復(fù)合曲線實時顯示模型，可以通過用電信息采集系統(tǒng)進行用電信息采集系統(tǒng)，可以完成分鐘級的數(shù)據(jù)采集任務(wù)，系統(tǒng)可以根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)繪制出用戶復(fù)合曲線，進而建立模型來對其進行深入的分析。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與反竊電模型結(jié)合

可以將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與反竊電模型相結(jié)合，發(fā)揮二者的優(yōu)勢來推動反竊電技術(shù)的進步。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與反竊電模型相結(jié)合的工作過程中，可以使數(shù)據(jù)劃分為幾種類型，比如數(shù)據(jù)聚類和分類?？梢酝ㄟ^這兩種數(shù)據(jù)分類對用戶的使用電量情況進行分析，進而來篩選出一些異常用電的情況，并且展開調(diào)查分析其中的原因。

4 結(jié)語

面對大量的用戶用電信息數(shù)據(jù)，采取傳統(tǒng)的方法進行調(diào)查是有一定難度的，需要消耗較長的時間和人力，并且所分析的效果也達不到理想的程度，那么采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，就可以大大減輕這一工作壓力。通過引用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以對數(shù)據(jù)展開自動化的分析和處理，并且能夠建立相應(yīng)的模型。再根據(jù)模型所提供的信息，為工作人員的反竊電工作提供了一定的指導(dǎo)?？偠灾?，在反竊電管理系統(tǒng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，能夠使反竊電工作更加高效準確的運行，也能夠推動反竊電工作取得進步。