基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统

反窃电行为现场蹲守取证的时效性与准确性均较差,导致取证工作效率下降,且取得的证据不完整,设计基于数据驱动模型的反窃电行为精准取证系统。在现场布设反窃电稽查仪、红外摄像头,在采集层获取用户相关用电数据以及视频图像,并通过通信层的集中器将数据传输到主站层。主站层借助数据驱动模型从用电数据以及视频图像中挖掘证据,对获取的证据进行实时整理和归纳,完成反窃电行为精准取证。实验结果表明,利用所设计系统对窃电用户进行检测与识别后所得F1值均大于9,且接近于10,能够实现反窃电行为精准取证。

基于改进随机森林算法的低压用户窃电行为自适应监测方法

用户窃电行为频发,针对窃电后的日用电量,电压、三相电流变化监测过程困难,精度低的问题,提出基于改进随机森林算法的低压用户窃电行为自适应监测方法。利用分布式结构采集低压用户的用电信息,通过控制振荡器(CCO)与单线程单元(STA)的相互配合,实现一天内96点电表曲线数据采集;从已采集到的用电信息中提取窃电用户的电量、电流与电压的用电曲线偏离度特征;将这些特征输入随机森林算法开始训练,经训练后获取自适应监测样本,并向随机森林算法中引入惩罚项因子,提升训练能力,使其具有自适应性,完成低压用户窃电行为的自适应监测。经实验验证,该方法能够精确采集用户的日用电量,在监测时可迅速发现用户窃电后的电压、三相电流变化,同时还可以实现多种窃电行为的监测。

基于逻辑回归的低压台区用户窃电行为识别方法

传统窃电行为识别方法无法有效挖掘和利用数据中的潜在信息,难以准确识别用户的窃电行为。因此,提出了基于逻辑回归的低压台区用户窃电行为识别方法。深入挖掘用电信息特征数据,采用逻辑回归算法对低压台区用电负荷特征数据进行处理,设定用户用电阈值,构建窃电行为判定标准,从而实现低压台区用户窃电行为识别。与传统窃电行为识别方法的比较实验结果证明,该方法具有更好的应用效果,能够快速、准确地识别出窃电用户,可有效遏制窃电行为的发生。

基于神经网络算法的用户窃电行为检测模型研究

为了检测存在窃电行为的用电用户,减少电力企业经济效益损失,文章采用湖州市真实用户用电数据,基于机器学习BP神经网络算法,构建低压用户与专变用户用电行为特征,建立窃电风险等级模型。模型采用6折交叉验证方法,平均AUC值达到0.85,验证集中窃电用户命中率达到0.75,比以往人为排查的方法提高了效率和准确性,一定程度上能够辅助反窃电技术的智能化和信息化,为反窃电管理的完善提供有效的技术支持。

综合能源系统中用户窃电行为信息的采集方法

电力公司存在欺诈性电力客户,为保证电网的安全运行,需要准确预测和判断电网用户是否发生窃电行为,因此,本文研究了综合能源系统中用户窃电行为的信息采集方法。考虑综合能源系统中的历史用电数据,以关键特征指标为判断标准,标准化分类用户的用电数据。通过时序偏差曲线指定数据采集任务,构建用户用电信息不完全博弈模型,以数据挖掘技术采集用户窃电行为信息,完成用户窃电行为信息采集。

基于计量自动化系统的用户窃电行为发现分析

计量自动化系统是指对电厂、变电站、公变、专变、低压用户等发电侧、供电侧、配电侧和售电侧电能量等数据实现采集、监测与统计分析功能的系统,由计量自动化系统主站、通信通道、计量自动化终端组成,包括厂站电能量计量遥测、负荷管理、配变监测、低压集抄等模块。通过计量自动化系统数据进行监测,可以为基层人员进行故障排查定位,异常用电监控提供强有力的辅助工作。

基于用电特征分析的窃电行为识别方法

反窃电工作是实现电力企业用电管理不可或缺的环节.针对山东省用电用户数量多、分布面积广、窃电现象逐年上升、检测人员不足等特点,对获取的用户窃电行为数据进行合理的分析、处理,提出一种基于用电特征分析的窃电行为识别方法,实现对窃电嫌疑用户的筛查.该方法首先基于采集样本,以过滤式算法和规则阈值设定的方式,实现采集样本数据的特征提取,从而提高采集数据的有效性;随后以逻辑回归算法构建用户窃电行为诊断模型,实现对窃电嫌疑用户的判定;此外,采用推送、排查、处理和反馈的闭环工作机制不断优化模型,并以国网山东省电力公司用电信息采集系统、营销业务应用系统提供数据进行算例分析,验证了所述方法的可行性与适用性.

基于多特征融合和微信小程序的用户窃电行为检测方法

常规的窃电行为检测方法是以窃电标签映射的方式进行检测,不具备窃电标签的窃电行为无法被有效检测,导致检测模型的交叉熵较大,影响了检测精准度。因此,文中设计了基于多特征融合和微信小程序的用户窃电行为检测方法。在微信小程序上设计了一个电量电费异常辅助判断的工具,提取出用户窃电行为特征。并利用多特征融合技术,构建出用户窃电行为检测模型,最大限度地提高了用户窃电行为检测精准度。采用对比实验的方式,验证了该检测方法的交叉熵更趋近于“0”,检测精准度更高,能够应用于实际生活。

基于多特征融合的用户窃电行为快速识别研究

不同的用电行为会产生不同的特征数据,因此可以根据用电特征来识别用户窃电行为,提出基于多特征融合的用户窃电行为快速识别方法。将额定电压偏离度、电压不平衡系数及电流不平衡系数作为用电行为特征进行提取,利用多特征融合技术,建立用电行为模型,对重点嫌疑用户窃电异常行为的快速识别。通过实验证明,所提出的识别方法无论是识别精度还是识别效率均具备显著优势。由于在窃电行为识别过程中对异常数据的分析粒度较粗,导致识别结果的可靠性较低,为此提出了基于决策树的远程窃电行为识别系统设计研究。将Z-turnBoard嵌入式单板作为系统的核心构件,结合线路电量平衡关系,计算出以单位窗口期线损率为基准的窃电行为特征参量,将计算结果作为决策树的根节点,将各分线线损率作为决策树的分支,通过迭代的方式细化分析粒度,得到最终的窃电行为位置。测试结果表明,设计系统对窃电行为的识别准确率和召回率均值分别达到了91.26%和93.59%。

一起低压用户窃电引起台区线损异常

降低线损率是供电企业提质增效非常重要的一部分,降低配电变压器(以下简称配变)线损率,让配变尽量运行在经济运行范围内(线损率4%以内),是供电公司的工作目标。若低压用户存在窃电行为,将引起配变损耗增大,导致配变线损率偏高。笔者现分析一起低压用户窃电的查找与处理过程,为配变线损管理人员提供借鉴。

基于水电关联信息的零电量低压用户窃电检测

低压居民窃电用户中的零电量用户,不能提供用户用电行为的有效信息,又容易与空置房用户混淆,是窃电检测中的一类特殊问题。利用居民用户用水、用电数据之间具有强关联性的特点,提出基于水、电关联信息的零电量用户窃电检测。首先,分析居民用户用电、用水数据间的关联关系;然后,构建用户日用电量与日用水量的最大互信息模型,计算不同时间尺度下的最大互信息系数来衡量其信息相关度;接着,对用户的最大互信息系数进行聚类,将显著偏离类簇的样本识别为水电量具有弱相关性的窃电嫌疑用户,当窃电嫌疑用户的用电量为零时即为零电量窃电用户;2个台区的测试算例表明:所提方法可有效检出零电量窃电用户,指导现场窃电检测工作。

基于数据挖掘的窃电用户预警与定位技术研究

为有效控制电网线损率、减轻用户窃电给配电安全性带来的不利影响、提高联合稽查工作的质量,该文针对基于数据挖掘的窃电用户预警与定位技术展开研究。根据窃电电量计算结果分析用户的实时用电行为,以此为条件设置数据挖掘权重。在此基础上,对已知的窃电样本实施过采样分类处理,分别从预警功率传输关系、定位电压传输关系两个角度,分析窃电用户预警与定位技术的应用效力。实例结果表明,应用该文技术后,各电网通路中的线损率水平均得到有效控制,证明其能够有效解决由用户窃电行为造成的配电安全问题,也为联合稽查工作的顺利开展奠定了基础。

反窃电不要忽视电能量波动小的用户

在反窃电工作中，我们常常认为台区或用电户电能量波动大可能存在窃电嫌疑。但是，从四川省绵竹供电局最近查获的一起窃电案件来看，电能量波动小的用户也可能存在窃电嫌疑。该户2009年4月电能量为6300kW·h．5月电能量为6540kW·h，6月电能量为6720kW·h．每月电能量没有多大的波动。7月换表时．发现了该户将计量用互感器二次线圈短接的窃电行为。取缔窃电装置后，

基于离群点挖掘的用电侧窃电行为识别方法

传统窃电识别方法准确率较低,窃电行为所带来的电力安全事故经常发生。本文提出基于离群点挖掘的用电侧窃电行为识别方法,提取用电侧窃电行为特征数据,预处理窃电行为特征数据,基于离群点挖掘算法描述实际用电数据与窃电行为特征数据之间的相似度,实现窃电行为识别。试验结果表明本文所提方法的最大调和量度为0.92,验证该方法在用电侧窃电行为识别中具有优越的识别性能。

《广西壮族自治区预防和查处窃电行为条例》释义(连载)(征求意见稿)

第一条为维护供用电秩序和电力运行安全，保障供电企业和电力用户的合法权益，预防和查处窃电行为，根据《中华人民共和国电力法》等有关法律、法规，结合自治区实际，制定本条例。

内蒙古自治区预防和查处窃电行为条例

窃电行为是以非法占用电能为目的,不计或者少计电量的用电行为。为预防和查处窃电行为,保障供电企业和电力用户的合法权益,维护供用电秩序和电力运行安全,自治区第十届人大常务委员会第十五次会议通过了《内蒙古自治区预防和查处窃电行为条例》,该条例自2005年5月1日起施行。

基于大数据分析的通信机房窃电侦查方法

移动通信运营商每年投入大量的资金建设5G基站,基本遍布全国各区域。移动网络站点广泛分布在各处,基站用电无人看管,偷漏电现象时有发生。由于基站点多面广,查处难度大,传统排查方式耗时耗力,针对基站用电异常问题,将窃电行为场景化并提炼相关用电行为特征,结合电表大数据、基站设备数据、网管能耗数据、用户行为,构建一种精细化、多维度、场景化关联的用电异常检测方法,输出用电异常站点清单,高效支撑现场排查取证。

供电企业 防窃电方法探析

本文主要通过对我国供电企业出现的典型窃电事件的分析,同时,结合本人多年从事供用电管理的工作经验,提出如何通过加强对用户管理等措施,减少乃至消除用户窃电行为的基本方法和思路,可望能对提高我们供电企业经济效益起到一定的促进作用。

用电检查存在的问题与反窃电措施探讨

引言 用电检查是保障用户安全，防止窃电行为发生的有效手段。然而在实际的用电检查过程中，由于检查人员的反窃电水平较低，反窃电措施不到位，导致很多窃电行为无法被发现，给国家和人民带来了巨大的经济损失和安全隐患。为了提高用电检查的效率，加强电力系统的安全性和稳定性，应对用电检查工作给予足够的重视，并采取正确的反窃电措施，为健康用电提供可靠的保障。

心理战术在低压反窃电工作中的成功应用

窃电行为长期存在于现实社会中,窃电不仅给供电企业造成不同程度的经济损失,也带来一系列安全隐患和社会问题。伴随着供电企业管理的精细化程度提高,反窃电工作不断向纵深推进。近年来,国网衢州供电公司反窃电研究课题组在低压用户反窃电实践中,运用心理战术,斗智斗勇,成功查处了一批窃电违法行为。