大数据在电力营销反窃电检查中的应用

大数据在电力营销反窃电检查中的应用

黄真华

广东电网公司河源龙川供电局  广东 河源  517300

摘要：随着电力营销大数据技术的发展，在电力企业中信息技术手段应用日益广泛，有效完善了现有的营销理念以及管理技术。而在电力系统运行中存在的最为显著的问题就是窃电行为，窃电不仅违法还会严重影响系统运行的安全性。随着信息技术手段的高速发展，在实践中必须要解决电力系统中存在的不合理用电以及窃电等问题。在我国社会经济高速发展过程中，人们的生活水平显著提高，对于电能的需求也日益增加。

关键词：大数据；电力营销；反窃电检查；应用

1常见窃电方式

（1）篡改计量装配。通过更改电路中线路的安装方式窃电。使用导体连接电表内部与电力系统内部线路，然后利用电阻分流电表，从而减少电表内的电流圈线，让装置中的电流产生一定的分支，使电表运行速度越来越慢，以获得窃电效果。（2）切断电流圈线。在电表正常运转时，借助工具剪断电表内的电流圈线，破坏电表内电压的稳定性，使电路内的压力无法维持电表的正常运转。窃电者的做法如下：取出电表内部首末端的压片，使之处于相对松弛的状态，或利用电阻隔断电压圈线路中的电压片，从而隐藏电源线路，减少电压圈内的分压，并让电量得到分压。（3）切断零线。1）先隐藏电表引进线端口的零线，然后切断零线，再另外接线，或者重新设置地线，最后关闭电路开关闸，让电路圈的电路保持正常运作状态。当零线被切断后，会破坏电表内电压的稳定性，因此即使有窃电行为，电表上的数字也无任何变化。2）先在电表反方向串接零线，然后对电表内的电压进行分流，使所有线路的电压无法满足系统正常运行需求。这样即使电量正常增加，电表上的计量数字也不会产生变化。

2大数据在电力营销反窃电检查中的应用

2.1规范技术应用流程

在电力企业中，技术应用流程一定要在规范的标准下进行，否则就会严重影响到检查质量。因此，在实际的应用过程中，对反窃电检查工作而言，需要制定规范的应用技术流程，保证其应用质量。电力营销大数据具有对资源进行整合归纳的优势，对分散信息进行高效收集与专业处理，形成一个标准化的信息源，以此来满足反窃电行为工作的需求。在反窃电检查工作开展时，要特别注意将资源进行整合并且归纳，建立一个包含广大资源的数据库，对数据库中包含的电力营销数据进行深度研究，将其特点与用途进行总结，为后续工作提供重要依据。建立大数据反窃电检查工作管理系统，有效提升了具体数据的收集、归纳和分析，有效保证了存放效果和维护体系，对后期的数据整理与信息系统监测具有重要作用。此外，在反窃电检查工作中，要对功能性业务进行有效分析，结合在线终端，保证工作的时效性。当分析综合数据后仍无法开展工作时，需在应用流程与应用标准的制定过程中，结合人工检查技术分析相应的窃电行为，在后续工作中积极应用电力营销大数据，降低违规现象出现的概率，为检查结果的准确性提供保障。

2.2电能表误差高阶拟合模型

建立误差分析的高阶拟合算法，针对高阶拟合结果的不确定度分析，针对不同轻载台区的不同负荷特性，对高阶模型进行优化，对新建台区下的计量点的高阶拟合模型进行优化和适配，进一步提升电能表误差分析准确性。（1）高阶拟合基础算法模型。综合应用高阶拟合理论算法、高阶拟合工程化算法、高阶方程组病态程度诊断、主成分分析方法、修正最小二乘法、对统计线损的高阶拟合建立误差分析的高阶拟合算法，构建高阶拟合基础算法库。（2）高阶拟合算法收敛优化。对于高阶拟合算法模型，需要给出收敛充分的判定方法，判断在何种条件下模型的计算结果收敛速度足够快且结果收敛足够充分。主要采用高阶拟合模型的最小二乘法、高阶拟合模型的岭回归方法、高阶拟合模型的拟牛顿法等。台区发生窃电时，会造成台区线损升高，运行误差模型计算结果偏差很大。基于异常事件信息、日冻结信息、电压电流信息，并结合误差分析结果，构建疑似窃电相关异常诊断模型对台区疑似窃电情况进行诊断，准确识别用电异常用户。

2.3完善信息数据采集渠道

在外界等多种因素的共同影响之下，电力企业要重视反窃电检查工作，综合预期目标，优化完成效果。在处理中要合理应用信息技术手段。第一，完善信息系统，明确不同人员的权利以及管理权限，在信息系统中合理设置，则可以通过规范性的操作有效降低窃电风险问题。在系统中涉及到组多的信息数据，在处理中为了有效必须信息泄露等问题，则要根据实际状况进行风险管理，通过密码以及登陆权限的方式进行综合处理。第二，完善数据采集渠道，充分保障信息数据科学完善。为了对现有的信息数据采集渠道进行优化完善，电力企业则要综合实际状况建立完善的信息采集以及整合模式，通过自身的优势进行各项信息数据的综合处理，也可以通过专业机构进行数据分析与处理。根据实际状况对现有的信息获取渠道进行拓展以及完善，提高信息数据处理能力，有利于保障反窃电检查工作的有序开展。

2.4异常检测算法的应用

（1）离群点检测算法可以识别与正常用电模式明显不同的异常点。通过对电力营销大数据进行统计分析，可以使用基于统计方法的离群点检测算法，如Z-Score、箱线图等，来发现偏离正常范围的用电行为。（2）孤立森林是一种基于集成学习的异常检测算法，可以快速且有效地识别异常用电行为。利用孤立森林算法，可以将正常用电样本与异常用电样本分隔开，通过计算每个样本的异常得分，识别出潜在的盗电或违规用电行为。（3）自编码器是一种神经网络模型，可以通过学习数据的低维表示，将异常用电行为与正常用电行为区分开。通过训练自编码器模型，可以将正常用电行为进行压缩和重建，而异常用电行为则无法很好地进行重建。（4）时间序列分析方法可以用于检测用电数据中的时间上的异常。通过建立时间序列模型(如ARIMA模型)或应用指数加权移动平均等技术，可以识别出与正常用电趋势明显偏离的异常行为，如突发的高负荷用电、异常的季节性变化等。（5）除了使用统计和机器学习算法，还可以使用基于规则的方法进行异常检测。通过制定一套预先定义的规则，如用电量超过某个阈值、频繁变更户号等，可以快速识别出潜在的盗电行为。

2.5加强技能培训

企业要制定培训计划。电力企业可以制定详细的培训计划，包括不同层次和职责的工作人员。培训计划应涵盖数据分析、大数据工具使用、反窃电检查流程等方面的内容。计划的制定要充分考虑工作人员的实际需求。企业还要选择合适的培训方式。培训方式可以包括线上培训、线下培训、实操培训等多种形式。电力企业可以根据工作人员的时间和地点限制选择合适的培训方式，确保培训的便捷性和有效性。建立培训评估机制。为了评估培训效果，电力企业可以建立培训评估机制，通过考试、绩效评价等方式对培训成果进行评估。根据评估结果，可以调整培训计划，进一步提高培训质量。最后，持续更新培训内容。电力行业和大数据技术都在不断发展，因此培训内容也需要不断更新。电力企业应该与培训机构或专业机构合作，确保培训内容与最新技术和行业标准保持一致。

3结束语

随着电网的智能化建设，电力营销大数据平台也日益成熟，通过智能化、信息化的方式进行用电数据信息的采集以及综合管理，可以有效识别各种窃电问题以及行为，在实践中要综合实际状况通过科学方式进行优化完善，对现有的数据采集渠道以及技术应用等进行综合分析，通过提高工作人员技术能力，整合多元技术手段的方式进行综合管理，可以有效提高电力营销大数据在反窃电检查中的整体效果。

参考文献

[1]张伍军,狄然.电力营销大数据在反窃电检查中的应用[J].集成电路应用,2021,38(12):236-237.

[2]刘安磊,王浩,徐冬冬等.反窃电检查中的电力营销大数据技术应用探讨[J].数字技术与应用,2020,38(06):84-85.