賀惠蘭

【關(guān)鍵詞】用電信息采集系統(tǒng);反竊電工作;運用;必要性;要點

竊電是造成線路和臺區(qū)高損的主要原因之一，由于電力客戶數(shù)量與日俱增，通過傳統(tǒng)日常跟班稽查等方式開展反竊、降損工作，如同“大海撈針”。對此，需積極利用用電信息采集系統(tǒng)收集線路線損異常、電力客戶用電異常數(shù)據(jù)信息，切實提高反竊電工作效率與水平。

用電信息采集系統(tǒng)是智能電網(wǎng)的一個非常重要的支撐系統(tǒng)。主要是通過智能電能表、用電信息終端將電能量數(shù)據(jù)化，通過一系列的處理，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計及存儲、記錄等，還可以對用電過程中出現(xiàn)的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)電能質(zhì)量問題，發(fā)布相關(guān)信息、與其他監(jiān)控及智能用電設(shè)備進(jìn)行信息交互等。

隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展，社會用電需求不斷增加，一些不法經(jīng)營者為牟取暴利，不擇手段地竊取電能，成為電力企業(yè)管理的難點之一。竊電行為的發(fā)生會造成電力資源的浪費，也會影響電網(wǎng)的整體運行，不利于行業(yè)的持續(xù)發(fā)展?，F(xiàn)有反竊電方法主要是用電檢查人員現(xiàn)場稽查，包括定期巡檢、現(xiàn)場校驗電表、用戶舉報等，工作量大，且對人的依賴性強，精確度和效率難以滿足反竊電工作的要求。

針對現(xiàn)場實際問題，通過應(yīng)用用戶信息采集系統(tǒng)開展反竊電工作。在采集系統(tǒng)中，主要涉及到的采集數(shù)據(jù)項包括如下：（1）電能量參數(shù)，如最大需量、總電能量及電能示指等;（2）交流模擬量數(shù)據(jù)，主要包括電流數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)、功率引述、無功侑功功率等信息;（3）工況數(shù)據(jù)，是指電力計量或采集終端設(shè)備的實際運行工況;（4）電能質(zhì)量越限統(tǒng)計數(shù)據(jù)，涵蓋功率、電流、電壓、諧波及線損等參數(shù);（5）事件記錄數(shù)據(jù)，電力設(shè)備的運行信息，設(shè)備主要有電能表及其他終端設(shè)備等;（6）其他數(shù)據(jù)。如費控信息等。如上所示，用電信息采集系統(tǒng)可提供大量的電力數(shù)據(jù)信息，但是無法實現(xiàn)深層次挖掘，對此需基于用電信息采集系統(tǒng)構(gòu)建反竊電模型，多維度分析和識別疑似竊電用戶，解決目前采用人工方法進(jìn)行反竊電監(jiān)控的難題，克服排查工作量大、精準(zhǔn)度低的難題，為用電檢查人員精準(zhǔn)、高效開展反竊電工作提供可靠技術(shù)支撐。

（一）疑似竊電用戶概率預(yù)測模型構(gòu)建

基于用電信息采集系統(tǒng)的實時數(shù)據(jù)構(gòu)建疑似竊電用戶概率預(yù)測模型，本文從以下兩個角度出發(fā)展開分析：

一是可通過歷史用電量和用電量異動相關(guān)特征構(gòu)建疑似竊電用戶概率預(yù)測模型。用于判斷的特征值詳細(xì)如下：日用電特征（最大值、最小值、平均值、方差、偏度、峰度、中位數(shù)、四分位差）、周用電量特征、0值特征、空值特征、正態(tài)性特征、用電量跳變和突減?；谝陨咸卣餍畔?，可對竊電行為進(jìn)行初步判斷，明確行為發(fā)生規(guī)律及特點。同時，可根據(jù)邏輯回歸算法創(chuàng)建相應(yīng)的反竊電模型，明確竊電的嚴(yán)重程度，在此基礎(chǔ)上通過F1準(zhǔn)則得出疑似竊電度閾值，從而確定發(fā)生竊電的電力用戶和發(fā)生竊電的可能性。

二是結(jié)合線損和用戶電量的相互關(guān)系，對以往的用電量和線損電量的動態(tài)變化等信息進(jìn)行匯總分析，對于其中的異常量用戶需總結(jié)變化發(fā)生的基本規(guī)律，與相應(yīng)的竊電用戶進(jìn)行比對。基于上述邏輯原則，模型應(yīng)以線損率較高的臺區(qū)作為參考對象，也可直接作為追查竊電行為的主要目標(biāo);從電力用戶用電角度行為出發(fā)，則需根據(jù)臺區(qū)的供電信息給出關(guān)于竊電行為的判斷結(jié)果，為此需創(chuàng)建用戶電量矩陣和臺區(qū)損耗電量矩陣，直接參考用電信息采集系統(tǒng)的用戶電量和臺區(qū)供電量信息即可，在矩陣中提取出關(guān)鍵特征值，依此構(gòu)建關(guān)系矩陣，參照拉依達(dá)準(zhǔn)則構(gòu)建判別矩陣，后根據(jù)可調(diào)整的閾值構(gòu)建評價系數(shù)矩陣;明確用電異常的電力用戶。對竊電行為的疑似程度進(jìn)行量化處理，得出疑似竊電指數(shù)P，該數(shù)值越大貝0說明竊電行為發(fā)生的可能性越高。完成上述計算工作后，對P值用戶進(jìn)行排列。選取其中數(shù)值較高的用戶進(jìn)行逐一排查。

（二）基于用電信息采集系統(tǒng)的反竊電流程

聯(lián)合用電信息采集系統(tǒng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)可對竊電行為進(jìn)行分析，根據(jù)邏輯回歸和高斯分布均可創(chuàng)建反竊電模型，為提高結(jié)果的可參考性和準(zhǔn)確性，需取兩個模型算法的平均值。依次便可分析可能發(fā)生竊電的用戶及竊電的疑似程度。工作流程如圖1所示。

（三）反竊電模型應(yīng)用驗證

為驗證反竊電模型的適用性，本文選取某地供電公司五個區(qū)縣的用電量信息進(jìn)行驗證，五個區(qū)縣分別為A、B、C、D、E，基于反竊電模型對竊電疑似概率進(jìn)行計算分析，并按照從高至低的順序?qū)σ伤聘`電概率指數(shù)進(jìn)行排序，選取其中概率指數(shù)≥0.5的電力用戶作為分析目標(biāo)。

本文所選地區(qū)可能發(fā)生竊電的用戶比例為0.078%，依此可知模型的創(chuàng)建與應(yīng)用提高了排查的針對性，也縮小了排查范圍。后組織班組趕赴現(xiàn)場對疑似竊電用戶進(jìn)行排查即可。模型建立后可得疑似竊電用戶名單，名單中包含了用戶編號、臺區(qū)編號和疑似程度等相關(guān)信息。對D區(qū)縣進(jìn)行排查發(fā)現(xiàn)有240個疑似竊電用戶。后派發(fā)稽查工單并進(jìn)行現(xiàn)場勘查，發(fā)現(xiàn)實際發(fā)生竊電行為的有165戶。由此可見，反竊電模型的建立與應(yīng)用可提高竊電排查的準(zhǔn)確性，可為反竊電管理提供直接依據(jù)，減少了相關(guān)人員的工作量，也可對竊電行為進(jìn)行精準(zhǔn)定位，由傳統(tǒng)被動工作模式變?yōu)橹鲃优挪?，工作效果更為理想?/p>

綜上所述，基于用電信息采集系統(tǒng)開展反竊電工作，旨在及時、準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)竊電行為，提高反竊電工作水平。對此，應(yīng)合理利用用電信息采集系統(tǒng)數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用，及時開展異常數(shù)據(jù)分析、疑似竊電客戶篩選，科學(xué)指導(dǎo)用電檢查人員定位竊電用戶，為反竊查違工作提供有效的技術(shù)支撐。