数据挖掘在反窃电系统中的应用

数据挖掘在反窃电系统中的应用

张哲伟

国网山西省电力公司太原供电公司 山西省太原市 030000

摘要：近些年，受我国的高速发展，推动了我国电力行业的进步。现阶段，为维护电力市场秩序和企业自身权益，供电企业主要通过用电检查来推进反窃电工作。然而，在逐利心理、从众心理和侥幸心理的驱使下，总有一些用户通过各种窃电手段和途径进行窃电。用电客户的窃电行为直接给供电企业带来经济损失，同时埋下了较大的安全隐患。为了加强供电企业新时代背景下的用电检查反窃电工作，通过对用电客户窃电行为和用电检查反窃电工作存在问题的分析研究，明确了供电企业开展用电检查反窃电工作的重要性，提出了加强用电检查反窃电工作的具体措施。

关键词：信息挖掘；反窃电；计算模式

引言

目前我国电力供应过程中，各种窃电手段层出不穷，部分窃电分子采用欠压法、扩差法、欠流法等手段实施电能偷窃，影响到供电企业的正常运行。为实现对反窃电工作的优化，供电企业需正视大数据技术应用的重要性，在原有电力信息系统中进行大数据技术的融合，进一步优化反窃电技术，实现对窃电行为的有效打击与抑制。

1用电检查反窃电工作的重要性

现代社会趋近高度文明发展，但依然存在较多窃电现象，这类现象不仅仅给社会的公益道德带来了发展的阻碍，同时恶行发展，将会给供电企业造成非常大的经济损失，严重阻碍了各大供电企业的市场发展。用电检查是对用户的用电行为和用电安全进行必要检查、指导和监督。它既维护了供电企业的合法权益，也维护了广大用电客户安全、公平、平等用电的权利。从企业自身经营效益和客户切身权益出发，供电企业有必要对用户开展针对窃电的用电检查，及时打击窃电行为，对窃电人员进行相应的惩罚，进而维护用电市场正常秩序。因此，供电企业开展好用电检查反窃电能力建设，提高用电检查人员执行力，坚决与窃电行为作斗争，具有重要的现实意义。

2数据挖掘在反窃电系统中的技术应用

2.1数据挖掘流程

在反窃电应用系统结构中，使用数据信息挖掘技术，主要依靠针对用户所产生的用电信息进行详细收集和分析，并且针对用户用电信息所产生的大规模变化进行合理化推测，并且在其分析的基础条件上，开展问题的制定、信息收集、深度挖掘以及结果解释等相关流程。除此之外，信息数据的集成化处理，主要指的是用户在用电状态下，对原始数据进行有效基础以及集合，并且产生异常数据后，可以有效使用其模式开展集合技术处理，最终使用语言文字模式进行展现。所以在实际开展数据信息集成化技术处理过程中，首先需要有效实现数据异常转变等相关问题，并且在相似统一数据和信息的基础条件上。针对数据和信息进行定义、字符、结构等相关方面的转化和集合最终形成可以作为文本要求的数据和信息。使用数据信息进行集合化处理之后，需要根据其文字需要占比物理性质的空间以及数值所占范围进行详细分析，并且根据源头数据和信息造成信息、无用数据进行有效转化和技术处理。以此有效去除空白信息数据和造成信息的主要模式，最终完成重复数据的转化。数据信息的简化处理需要针对用电信息的属性进行合理简单化处理，在日常信息操作中，数据基础属性会直接降低其挖掘和整合效率，最终影响数据挖掘的准确性。

2.2实现智能反窃电

第一，电力信息采集系统能够对用户用电信息进行全面的整理，在整合数据信息之后通过终端数据分析系统来对这些信息进行评测和监督控制，在电力系统用电量出现异常反应之后会在第一时间发出智能预警。同时，依托大户数据技术的波形统计图和白昼分析图还能够清晰的展现出用户用电量的信息，进而实现对整个电力系统运行情况的监测控制。第二，在出现漏电问题之后借助大数据技术能够对关联用户的用电情况进行深入的分析，在综合比对正常用电和不正常用电现象之后对偷漏电故障进行判断，找到引发窃电的原因，并有针对性的提出对应的解决对策。

2.3提高用电检查工作人员履职能力

供电企业需采取定期或不定期相结合的用电督查模式来进一步增强用电检查管理，从而提高检查管理效率，在大规模打击过程中，严防窃电者的违法行为再一次发生，维护供电企业的经济效益，维护国家法律的威严。为确保繁重的用电检查反窃电工作能高质量开展，如何提高工作效率，为基层减负，是所有供电企业必须研究的课题。首先，供电企业需要做好对用电检查人员的反窃电理论培训和实操训练，提高他们的专业技能和水平；其次，在维护正常晋升渠道的情况下，尽量保持用电检查反窃电人员队伍的稳定，以确保他们具备足够的反窃电检查工作经验；再次，将反窃电专家、工作能手和劳动模范请上讲台，通过讲解窃电原理、分享查处窃电经历和分析具体案例，帮助工作人员了解窃电人员的心理动机、行为特点和窃电手法，学会如何查实取证，如何应对现场突发事件，如何追补被窃电量；最后，为用电检查反窃电工作人员配备必要的查处取证工具，如执法仪、电流钳表、计量检测仪、放大镜等。

2.4反窃电计算模式的应用

有效完成数据用电信息和数据的收集和深入分析后，需要反窃电系统和技术手段进行日常电力管理，所以本次针对反窃电综合探索，主要使用方式则是数据信息预先处理计算模式，用户电力特点分析、用户窃电现状诊断等多种模式进行详细分析和方案设计。此外，信息预先处理计算模式在实际应用过程中，主要是在用户电力信息收集的基础上，针对信息和数据进行预先处理和应用。例如，针对我国某地区的电力使用情况进行综合分析，其总体用电量以及使用功率等相关因素进行详细分析，并且在使用PCA计算方式的前提下，有效完成对用户电力数据信息的基础树立。其中信息排序的数值进行处理过程中，需要以电波设备作为核心技术，以此为基础，针对用电数据的异常情况进行详细的分析和数据统计。

2.5严肃查处窃电事件

实践中，很多窃电客户为首次窃电被抓，其中大多数用户不能深刻而准确认识到窃电行为所要承担的经济和法律后果，同时也发现有供电企业内部员工内外勾结的情况。偷电必被抓，最高触犯刑法，偷电成本很高。首先，对窃电用户、窃电团伙和供电企业中的害群之马形成震慑，切实维护企业和其他客户切实权益，对于性质恶劣的窃电行为必须追究其刑事责任；其次，要提高供电企业内部对用电检查反窃电工作的重视程度，从一案双查、廉洁纪律、职务回避等方面补强短板；最后，要提高用电检查反窃电工作的专业性、合规性、权威性和透明度，加大窃电案件宣传力度，加大窃电案件处理过程监督和审计。

结语

信息数据挖掘技术在反窃电系统应用过程中，主要以用户用电收集作为基础条件，并且通过组合模型的计算方式进行综合应用。以此有效实现对用户进行信息收集和技术处理，尤其是在信息收集统计的全体下开展数据的分析，以此作为基础，建立相应反窃电系统，最终有效实现对技术类型窃电以及高级窃电等相关类型记性严密的监控和管理。

参考文献

[1]秦娜.基于数据挖掘的反窃电技术在某电网中的应用研究[D].河北：华北电力大学,2016.

[2]刘盛,朱翠艳.应用数据挖掘技术构建反窃电管理系统的研究[J].中国电力,2017,50(10):181-184.

[3]张斯祺.数据挖掘在反窃电系统中的应用与研究[D].辽宁：辽宁工程技术大学,2019.

[4]韦思佳,刘一朋,张书峰.浅析大数据技术在智能反窃电和线损监控方面的应用[J].中小企业管理与科技,2018,000(027):174-175.

[5]柯汉飞.基于媒介融合的信息跨媒介联动对广告设计教学的启发与思考[J].教育研究(2630-4686),2019(4):82-83.

[6]罗家敏.智能反窃电与线损监控中大数据技术的应用研究[J].今日自动化,2019,000(008):P.61-62.