■國網重慶市電力公司市北供電分公司 向奕同
電力公司反竊電形勢復雜多變,竊電逐漸趨向于團伙化、職業化[1],行為隱蔽,方式多樣,增加了查處難度。竊電行為通常具有隱蔽性、不易發現的特點,且竊電人群無特定性,常規用電檢查手段難以做到在第一時間發現所有竊電行為。2022年,重慶市電力公司聯合研發多種反竊電檢查專用設備,大大提升竊電查處率,但竊電行為仍無法做到發生即發現。因此有必要通過分析用電信息采集數據,研究不同竊電形式對應的用電數據模型,通過數據分析篩選出存在疑似竊電的用戶,及時查處治理。
用電信息采集系統主要由主站、傳輸信道、采集終端以及電表組成。通過采集關口表和戶表的用電數據,實現用電信息監控、負荷管理、線損分析等功能[2-3]。通過用電信息采集、營銷業務應用系統以及反竊電監控平臺進行數據收集和分析,篩查存在竊電嫌疑的用戶,用大數據推動反竊電工作持續發展。反竊電數據分析方法如圖1所示。

圖1 反竊電數據分析方法
通過營銷檔案信息、采集計量數據、主動告警時間和線損率4個方面的數據,對比篩選出疑似竊電的用戶,隨即開展現場核查。同時在變壓器出線側安裝反竊電監測終端,用電信息采集系統統一將相關用電數據推送至反竊電監控系統進行對比分析,判斷被監測用戶是否存在竊電或計量異常[4]。反竊電監控系統如圖2所示。

圖2 反竊電監測終端工作示意圖
排查疑似竊電用戶時,重點關注對象如下:電表有開蓋記錄,相線電流小于中性線電流;有開蓋事件且開蓋時間大于2 min;開蓋前后日電量下降30%以上。
針對不同的竊電方式,對應的用電采集數據也會有所不同。因此須對比各種竊電模型參數,才能更有效地篩選出疑似竊電用戶。
通過分析單相用戶中性線、相線電流比值的變化情況,結合開蓋記錄、以及開蓋前后日電量等信息,判斷其是否疑似竊電行為。篩選步驟首先召測轄區范圍內低壓用戶中性線、相線電流;之后計算中性線電流與相線電流之差與中性線電流的比值大于等于40%,同時比值恒定在一個范圍。竊電用戶的中性線、相線電流比值如圖3所示。

圖3 竊電用戶的中性線、相線電流比值
分析低壓用戶日用電量變化引起所屬臺區損失電量變動情況。間歇性竊電模型具有以下特征:開始竊電時,用戶用電量下降,臺區線損上升。結束竊電時,用電量上升,臺區線損下降[5]。需要對比用戶每日用電量和所屬臺區前后損失電量變化情況。間歇性竊電模型如圖4所示。用戶的用電量越少,臺區的損失電量越多,該用戶可能存在竊電嫌疑。

圖4 間歇性竊電模型
通過皮爾遜算法對低壓用戶用電量和線損率進行相關性分析。在竊電時,其用電量的變化曲線與線損率的變化呈現正相關性。相關性系數越高,竊電的嫌疑越大。低壓線損相關性模型如圖5所示。如果用戶的用電量越大,所對應的臺區線損越大,該用戶可能存在竊電嫌疑。

圖5 低壓線損相關性模型
當電表長時間存在失壓、斷流,特別是三相用戶,存在竊電或計量故障的嫌疑。須到現場核實封簽是否存在損壞,表計是否存在開蓋記錄等情況。結合用戶的用電量,分析是否存在竊電嫌疑。
通過上述分析方法,陸續排查出存在竊電行為的用戶,顯著增加了反竊電工作效率。
通過召測臺區開蓋記錄,結合用電數據分析發現用戶存在開蓋記錄,同時中性線、相線電流始終不匹配且比值恒定。電能表內部存在銅絲短接現象,通過銅導線短接進出電能表的相線,導致相線和中性線不匹配,造成電能表計量的相線電流遠低于實際的相線電流。通過上述方法陸續排查出多戶存在計量異常,同時存在開蓋記錄的用戶,如表1所示。

表1 部分疑似竊電用戶數據(有開蓋記錄)
工作人員篩選出上述存在疑似竊電用戶后,隨即展開現場核查。現場檢查發現,上述竊電用戶都存在竊電行為,竊電查處準確率達到了100%。表計內部銅絲短接如圖6所示。

圖6 表計內部銅絲短接
通過數據分析發現用戶不存在開蓋記錄,中性線、相線電流始終不匹配且比值恒定。現場核查確認該用戶存在U形環短接竊電的情況。通過上述方法陸續排查出多戶存在計量異常,同時不存在開蓋記錄的用戶,如表2所示。

表2 部分疑似竊電用戶數據(無開蓋記錄)
工作人員在檢查上述疑似竊電用戶時,發現發現部分用戶通過表后打孔或者U型環短接達到竊電目的,而部分表計則是共零或者計量故障引起的相線中性線電流不平衡,竊電查處準確率達到了70%。表計外部U型環短接如圖7所示。

圖7 竊電表計查處現場
某些用戶未更改過表計,在二分流或者表前空開直接搭線用電。此時表計正常計量,這種情況供電公司很難發現竊電行為。使用間歇性竊電模型分析低壓用戶日用電量變化引起所屬臺區損失電量變動情況。某戶直接搭線用電量與線損對比情況如表3所示。

表3 某戶直接搭線用電量與線損對比情況
工作人員在檢查上述疑似竊電用戶到達現場后發現,該戶將部分負荷直接搭接在二分流處,同時加裝空氣開關,通過間歇性竊電的方式,防止被供電方查處,此種竊電行為十分隱蔽,不易被發現。
本文分析不同竊電方式對應的用戶用電采集數據模型,通過數據模型可以快速定位竊電用戶。通過上述分析方法,本單位陸續排查出存在竊電行為的用戶,顯著增加了反竊電工作效率,顯著提升準確率。