用电信息采集系统在反窃电工作中的运用分析
来源:核心期刊咨询网时间:2021-12-29 11:1612
摘要:【关键词】用电信息采集系统;反窃电工作;运用;必要性;要点 窃电是造成线路和台区高损的主要原因之一,由于电力客户数量与日俱增,通过传统日常跟班稽查等方式开展反窃、降损工作,如同大海捞针。对此,需积极利用用电信息采集系统收集线路线损异常、电力客户用电异常数
【关键词】用电信息采集系统;反窃电工作;运用;必要性;要点
窃电是造成线路和台区高损的主要原因之一,由于电力客户数量与日俱增,通过传统日常跟班稽查等方式开展反窃、降损工作,如同“大海捞针”。对此,需积极利用用电信息采集系统收集线路线损异常、电力客户用电异常数据信息,切实提高反窃电工作效率与水平。
一、用电信息采集系统概述
用电信息采集系统是智能电网的一个非常重要的支撑系统。主要是通过智能电能表、用电信息终端将电能量数据化,通过一系列的处理,进行数据统计及存储、记录等,还可以对用电过程中出现的用电数据进行监测,发现电能质量问题,发布相关信息、与其他监控及智能用电设备进行信息交互等。
二、用电信息采集系统在反窃电工作中的运用必要性
随着社会经济发展,社会用电需求不断增加,一些不法经营者为牟取暴利,不择手段地窃取电能,成为电力企业管理的难点之一。窃电行为的发生会造成电力资源的浪费,也会影响电网的整体运行,不利于行业的持续发展。现有反窃电方法主要是用电检查人员现场稽查,包括定期巡检、现场校验电表、用户举报等,工作量大,且对人的依赖性强,精确度和效率难以满足反窃电工作的要求。
针对现场实际问题,通过应用用户信息采集系统开展反窃电工作。在采集系统中,主要涉及到的采集数据项包括如下:(1)电能量参数,如最大需量、总电能量及电能示指等;(2)交流模拟量数据,主要包括电流数据、电压数据、功率引述、无功侑功功率等信息;(3)工况数据,是指电力计量或采集终端设备的实际运行工况;(4)电能质量越限统计数据,涵盖功率、电流、电压、谐波及线损等参数;(5)事件記录数据,电力设备的运行信息,设备主要有电能表及其他终端设备等;(6)其他数据。如费控信息等。如上所示,用电信息采集系统可提供大量的电力数据信息,但是无法实现深层次挖掘,对此需基于用电信息采集系统构建反窃电模型,多维度分析和识别疑似窃电用户,解决目前采用人工方法进行反窃电监控的难题,克服排查工作量大、精准度低的难题,为用电检查人员精准、高效开展反窃电工作提供可靠技术支撑。
三、用电信息采集系统在反窃电工作中的运用要点
(一)疑似窃电用户概率预测模型构建
基于用电信息采集系统的实时数据构建疑似窃电用户概率预测模型,本文从以下两个角度出发展开分析:
一是可通过历史用电量和用电量异动相关特征构建疑似窃电用户概率预测模型。用于判断的特征值详细如下:日用电特征(最大值、最小值、平均值、方差、偏度、峰度、中位数、四分位差)、周用电量特征、0值特征、空值特征、正态性特征、用电量跳变和突减。基于以上特征信息,可对窃电行为进行初步判断,明确行为发生规律及特点。同时,可根据逻辑回归算法创建相应的反窃电模型,明确窃电的严重程度,在此基础上通过F1准则得出疑似窃电度阈值,从而确定发生窃电的电力用户和发生窃电的可能性。
二是结合线损和用户电量的相互关系,对以往的用电量和线损电量的动态变化等信息进行汇总分析,对于其中的异常量用户需总结变化发生的基本规律,与相应的窃电用户进行比对。基于上述逻辑原则,模型应以线损率较高的台区作为参考对象,也可直接作为追查窃电行为的主要目标;从电力用户用电角度行为出发,则需根据台区的供电信息给出关于窃电行为的判断结果,为此需创建用户电量矩阵和台区损耗电量矩阵,直接参考用电信息采集系统的用户电量和台区供电量信息即可,在矩阵中提取出关键特征值,依此构建关系矩阵,参照拉依达准则构建判别矩阵,后根据可调整的阈值构建评价系数矩阵;明确用电异常的电力用户。对窃电行为的疑似程度进行量化处理,得出疑似窃电指数P,该数值越大贝0说明窃电行为发生的可能性越高。完成上述计算工作后,对P值用户进行排列。选取其中数值较高的用户进行逐一排查。
(二)基于用电信息采集系统的反窃电流程
联合用电信息采集系统和大数据技术可对窃电行为进行分析,根据逻辑回归和高斯分布均可创建反窃电模型,为提高结果的可参考性和准确性,需取两个模型算法的平均值。依次便可分析可能发生窃电的用户及窃电的疑似程度。工作流程如图1所示。
(三)反窃电模型应用验证
为验证反窃电模型的适用性,本文选取某地供电公司五个区县的用电量信息进行验证,五个区县分别为A、B、C、D、E,基于反窃电模型对窃电疑似概率进行计算分析,并按照从高至低的顺序对疑似窃电概率指数进行排序,选取其中概率指数≥0.5的电力用户作为分析目标。
本文所选地区可能发生窃电的用户比例为0.078%,依此可知模型的创建与应用提高了排查的针对性,也缩小了排查范围。后组织班组赶赴现场对疑似窃电用户进行排查即可。模型建立后可得疑似窃电用户名单,名单中包含了用户编号、台区编号和疑似程度等相关信息。对D区县进行排查发现有240个疑似窃电用户。后派发稽查工单并进行现场勘查,发现实际发生窃电行为的有165户。由此可见,反窃电模型的建立与应用可提高窃电排查的准确性,可为反窃电管理提供直接依据,减少了相关人员的工作量,也可对窃电行为进行精准定位,由传统被动工作模式变为主动排查,工作效果更为理想。
四、结语
综上所述,基于用电信息采集系统开展反窃电工作,旨在及时、准确地发现窃电行为,提高反窃电工作水平。对此,应合理利用用电信息采集系统数据,通过数据挖掘技术的应用,及时开展异常数据分析、疑似窃电客户筛选,科学指导用电检查人员定位窃电用户,为反窃查违工作提供有效的技术支撑。
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