反竊電數據分析策略與研究

魏宇

摘 要：本文以竊電用戶數據統計與分析的研究為契機，結合生產實踐，重點探討了竊電用戶的用電數據特征，并聯系實際，分析了如何利用用電采集系統中的數據類型對疑似竊電用戶進行有效的篩查和精準的判斷，并提出了一些研究方法和分析策略。

關鍵詞：數據特征;篩查;判斷;分析策略

引 言

竊電不僅損害了供電企業的經濟利益，在負荷側也存在較大的安全隱患，嚴重破壞了供用電秩序。供電企業在用戶管理和防范竊電措施方面做了大量工作，使得竊電呈現逐年下降的趨勢。如何及時、有效、精準的發現各種竊電行為，一直是供電企業的工作重點，但目前針對竊電的研究側重點幾乎都在新形式方面，對于如何鎖定疑似竊電用戶卻沒有形成一些理論性的探索以及指導性的計算方法。

1.竊電用戶數據統計

竊電方式大致可以分為兩大類：一是有表法竊電，二是無表法竊電。有表法竊電分為改動或短接計量裝置，無表法竊電分為繞越或破壞計量裝置。目前電網企業已經全面普及了用電信息采集系統，因此對于上述竊電方式進行研究，展開采集數據方面的策略分析，對有效開展疑似竊電用戶的排查具有很好的指導意義。

2.1竊電數據分析

竊電類型分布：

經過對轄區2019年158戶竊電用戶數據統計得出：短接回路竊電72戶，改變計量裝置竊電54戶，繞越計量裝置竊電17戶，破壞計量裝置竊電15戶。

由圖1可以看出竊電類型以傳統的短接回路和新型的改動計量裝置為主，其中改動計量裝置類型則多以改變表計參數為主。

電流數據分析

對于竊電電流的分析，以不平衡電流為重點，采用短接回路方式的，多以改變計量裝置中的某一相回路電流的方法進行竊電，這樣就導致該相電流與其它相電流大小產生差異， 選取用戶正常負載時電流作為標準電流，記做，竊電后的電流記做，記 觀察M值變化，發現所有M值均在0.4以上。

線損率數據分析

線損率L是以線路兩端電量之差與總電量比值的百分比數作為分析手段，是衡量線路整體運行的技術參數。因此分析線損率數據在竊電中的變化趨勢，對宏觀上發現竊電疑似用戶至關重要。

通過圖2可以看出線損率L集中在20%-60%之間，進一步分析得出線損率在20%-30%區間的竊電類型多為改變計量裝置的竊電類型，線損率在30%-60%區間的竊電類型多為短接回路竊電類型。

電量數據分析

對用戶竊電前后的加權平均用電量進行分析：式中是選取的組數，是每組中的平均電量，如：取竊電前后12天的電量（選3組數據，每組選4天，其中1天為假日，2天為工作日，1天為休息日，則式中等于3，為4天的平均電量），取正常負載時電量作為標準電量，記做，用戶竊電后的電量記做，記觀察K變化，發現所有的K值大部分集中在0.35以上。這和電流變化趨勢大致相同，這是因為電量與電流的大小成正比，因此也印證了前文分析。

開表蓋時間

對于改動計量裝置竊電類型，調取采集數據中的事件記錄，分析其時間記錄情況，得出改動計量裝置時間T集中在（2-5）min之內。

3、反竊電數據策略分析

3.1數據類型

用電信息采集系統提供了很多數據類型，有電能量數據，模擬量數據，事件數據和統計數據等，如何有效的利用其中數據進行分析。正如前文所述，竊電與計量裝置相關，因此側重點在于對與之的電流、電能量、時間記錄等事件以及衡量指標的線損率參數等數據信息上進行深入研究。

3.2分析策略

通過前文分析，提出如下從宏觀到微觀的分析策略：

通過篩查線損率L，確定竊電發生的線路。

針對篩查的線路中的用戶，對其前后電量變化進行比對，計算K值（注意采樣時選取合適的采樣點），確定具體異常用戶。

對具體異常用戶，分析電流變化，計算M值。

對具體異常用戶分析開表蓋時間T是否滿足時間限。

綜合L、K、M、T值準確鎖定竊電用戶。

4、結束語

本文從竊電用戶數據統計探索中，得出數據分析策略，繼而尋求精準鎖定竊電用戶的思路和方法。本論文的主要成果如下：

（1）統計出竊電用戶在竊電行為發生前后的用電特征。

（2）在已知用戶用電數據情況下，針對竊電用戶的篩選，提出一些分析策略。

（3）對竊電用戶的判定，給出了查找方法和判斷依據。

參考文獻

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