基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反竊電系統(tǒng)研究

張合川， 石盼， 王磊， 史輝， 徐相波

(國網(wǎng)冀北電力有限公司技能培訓(xùn)中心, 河北，保定 071051)

0 引言

電能是基本能源，為國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供支持，伴隨電能的需求量與日俱增，在整個(gè)用電過程中，會(huì)出現(xiàn)個(gè)別企業(yè)或個(gè)人為了自身利益，通過不正規(guī)手段造成供電設(shè)備損壞，竊取電力資源[1-3]，據(jù)相關(guān)資料統(tǒng)計(jì)，每年因竊電現(xiàn)象造成國家損失約200億元。在竊電過程中，供電設(shè)備被損壞，會(huì)留下安全隱患，極易發(fā)生電氣火災(zāi)，嚴(yán)重威脅人們生命財(cái)產(chǎn)的安全。同時(shí)，竊電會(huì)擾亂供用電秩序，對經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展造成不良影響，竊電問題已成為電網(wǎng)公司安全管理中亟待解決的難題。產(chǎn)生竊電問題的原因包括：國家竊電法規(guī)原則化，地方部門沒有制定相關(guān)條款，基層執(zhí)行者無法及時(shí)把控竊電行為處罰力度，法律對竊電處罰多以經(jīng)濟(jì)處罰為主，使竊電分子認(rèn)為竊電是低風(fēng)險(xiǎn)的違法行為[4]，所以竊電行為屢禁不止；電能表是測量用電量主要設(shè)備，但是電力公司統(tǒng)計(jì)時(shí)往往把竊電量計(jì)為線損，無法準(zhǔn)確估計(jì)竊電量；用電公司管理疏忽；竊電技術(shù)水平向高科技方向發(fā)展，采用人工檢測方法無法檢測出竊電問題的技術(shù)。

針對這一難題，我國相關(guān)學(xué)者加強(qiáng)對反竊電系統(tǒng)研究，但以往研究的反竊電系統(tǒng)存在一定缺陷，如：文獻(xiàn)[5]研究的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反竊電系統(tǒng)[5]，通過構(gòu)建檢測模型實(shí)現(xiàn)反竊電檢測，但是該系統(tǒng)的算法計(jì)算過程過于復(fù)雜，導(dǎo)致反竊電效果不佳，無法檢測出通過高科技竊取電能問題；文獻(xiàn)[6]研究DBN深度學(xué)習(xí)算法的反竊電系統(tǒng)[6]，側(cè)重于軟件設(shè)計(jì)，導(dǎo)致反竊電檢測速度比較慢。多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法具有較高可操作性，在檢測方面應(yīng)用效果好，因此，本文研究基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的反竊電系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)反竊電的全面、高效檢測。

1 基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的反竊電系統(tǒng)

1.1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的反竊電系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)見圖1。由圖1可知，該系統(tǒng)由采集層、通信層、主站層構(gòu)成，采集層通過上位機(jī)采集板、智能電表、計(jì)量設(shè)備等采集用電的原始數(shù)據(jù)，為總體系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)依據(jù)。將采集層采集的用電數(shù)據(jù)經(jīng)由光纖網(wǎng)、無線網(wǎng)構(gòu)成的通信層實(shí)施交互傳輸至主站層。主站層是系統(tǒng)核心層，通過數(shù)據(jù)采集模塊采集終端用電數(shù)據(jù)，采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法分析終端數(shù)據(jù)與原始用電數(shù)據(jù)得出分析結(jié)果，對系統(tǒng)終端設(shè)備實(shí)施控制，并通過分析結(jié)果實(shí)現(xiàn)反竊電檢測與管理[7]。

圖1 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)

1.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

1.2.1 上位機(jī)采集板

采集層的上位機(jī)采集板結(jié)構(gòu)見圖2。由圖2可知，上位機(jī)采集板通過AD轉(zhuǎn)換器采集電路信息，動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)器接收采用緩沖技術(shù)傳輸采集到電路信息。為全面存儲(chǔ)電路信息[8]，采用存儲(chǔ)量128M動(dòng)態(tài)存儲(chǔ)器，提高存儲(chǔ)質(zhì)量。下位機(jī)接收經(jīng)PCI主控芯片傳輸?shù)膭?dòng)態(tài)存儲(chǔ)器信息，通過定位程序檢測出竊電位置。

圖2 上位機(jī)采集板

上位機(jī)采集板中應(yīng)用的FPGA的EP3C10芯片外圍結(jié)構(gòu)見圖3。由圖3可知，EP3C10芯片核心部件包括軟核處理器、可編程邏輯控制器，其中，軟核處理器增加系統(tǒng)運(yùn)行程序容量，EPCS4負(fù)責(zé)存儲(chǔ)軟核處理器關(guān)閉后的數(shù)據(jù)，待重啟電源后為可編程邏輯控制器提供所需數(shù)據(jù)。晶體振蕩器為外圍時(shí)鐘提供輸入和需另外配置利用SD卡備份的GPS導(dǎo)航模塊備份相關(guān)信息，F(xiàn)PGA編程界面利用JTAG下載實(shí)現(xiàn)。

圖3 EP3C10芯片外圍結(jié)構(gòu)

1.2.2 智能電能表

智能電能表是系統(tǒng)主要硬件之一，其接線形式和工作原理見圖4。由圖4可知，智能電能表包括電流電壓采樣器、A/D轉(zhuǎn)換器、中央處理器等部件，其功能分別是采樣、數(shù)據(jù)傳輸、處理分析數(shù)據(jù)等。智能電表連線方式獨(dú)特[9]，可利用網(wǎng)絡(luò)協(xié)議和計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)聯(lián)網(wǎng)，采用編程軟件實(shí)施硬件管理，具備遠(yuǎn)程檢測惡性負(fù)載、控制電網(wǎng)設(shè)備等優(yōu)點(diǎn)。

圖4 智能電能表原理

1.2.3 表箱開箱監(jiān)控器

為提高系統(tǒng)智能化水平在電表箱上配置傳感器：當(dāng)表箱開啟時(shí)，監(jiān)控器數(shù)是1；當(dāng)表箱關(guān)閉時(shí)，監(jiān)控器數(shù)是0。監(jiān)控器數(shù)是1時(shí)，表明電表是工作時(shí)段，通過監(jiān)控器將錄制視頻傳輸至客戶端，判斷是否為電網(wǎng)公司維修人員，假如開箱人員為他人，初步確定該用戶為疑似竊電用戶。

1.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

1.3.1 主站層軟件架構(gòu)

主站層軟件架構(gòu)分為4層，具體如圖5所示。

圖5 主站層軟件架構(gòu)

由圖5可知：主站層軟件可以實(shí)現(xiàn)與相關(guān)系統(tǒng)交互，系統(tǒng)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來源于數(shù)據(jù)層，在該層通過數(shù)據(jù)庫可實(shí)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)的匯總、存儲(chǔ)等工作；服務(wù)層為系統(tǒng)提供組件服務(wù)和技術(shù)保障，保證系統(tǒng)正常運(yùn)行；應(yīng)用層為核心層，主要負(fù)責(zé)全部業(yè)務(wù)邏輯分析與管理；表現(xiàn)層為操作者提供操作界面，便于操作者及時(shí)發(fā)現(xiàn)竊電具體位置。主站層功能模塊包括以下主要功能：

(1)將用戶用電評價(jià)指標(biāo)作為數(shù)據(jù)輸入，該體系包括電壓和電流的不平衡率、月份、電表型號、線損率、功率因數(shù)、用戶能效等級、事件記錄單耗、月用電量等數(shù)據(jù)[10-12]。

(2)將用電數(shù)據(jù)以表格的形式存儲(chǔ)至數(shù)據(jù)庫便于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練和用戶查詢。

(3)采用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法實(shí)施數(shù)據(jù)分析與處理，得出疑似竊電用戶并在客戶端顯示出來[13]。

(4)通過與歷史用電數(shù)據(jù)比較，校驗(yàn)用戶疑似竊電用戶提高系統(tǒng)檢測精度。

(5)對竊電用戶下發(fā)核查單。

1.3.2 多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)分析與處理

多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法包括輸入層、隱含層、輸出層，通過各層的權(quán)值實(shí)施調(diào)整。具體流程如下：

(1)將用y(k)表示的狀態(tài)變量和用x(k)表示的輸入變量作為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入[14]，再通過訓(xùn)練學(xué)習(xí)使兩個(gè)變量轉(zhuǎn)換成系統(tǒng)非線性函數(shù)g(x(k)和y(k))。

(3)依據(jù)結(jié)果評價(jià)用戶信用等級，該系統(tǒng)將等級定為0～2，0為正常用戶，1～2判定為疑似竊電用戶，經(jīng)校對后呈現(xiàn)在表現(xiàn)層。

2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

為驗(yàn)證本文系統(tǒng)的性能，在2019年1月將本文系統(tǒng)應(yīng)用到某區(qū)域供電網(wǎng)中，記錄用戶用電信息。本文系統(tǒng)3月2日檢測出某制造公司存在用電異常情況，該公司為高耗能用電客戶，核定容量600 kVA，得出當(dāng)天用電數(shù)據(jù)部分曲線，這里截取13:00—22:00的用電數(shù)據(jù)曲線，見圖6。分析圖6可知，在13:00—16:00期間兩個(gè)曲線功率相差不大，表明該時(shí)間段該用戶用電量正常，但在17:00—22:00期間為高壓數(shù)據(jù)曲線，兩個(gè)曲線相差懸殊，高壓功率數(shù)值約在920 kW左右，用戶總表功率數(shù)值約在530 kW左右。供電公司管理員通過系統(tǒng)檢測結(jié)果發(fā)現(xiàn)該現(xiàn)象，調(diào)閱該用戶歷史信息，經(jīng)對比分析后發(fā)現(xiàn)該用戶用電異常時(shí)間大約從17：00開始至24:00左右，其余時(shí)間用電量正常。

圖6 3月2日13:00—22:00的用電數(shù)據(jù)曲線

為了進(jìn)一步明確該用戶是否存在竊電行為，供電公司管理員查看系統(tǒng)中該用戶總功率因數(shù)圖(見圖7)。分析圖7可知，在13:00—16:00時(shí)用戶總功率因數(shù)大約在60%～70%，而在17：00—24：00之間用戶總功率因數(shù)大體呈下降趨勢，且略有波動(dòng)，說明電流在該時(shí)間段出現(xiàn)異常。

圖7 用戶總功率因數(shù)

通過圖6、圖7分析結(jié)果可知，該用戶存在竊電嫌疑，電網(wǎng)公司監(jiān)督管理員在月底對該用戶開展突擊檢查?，F(xiàn)場發(fā)現(xiàn)該用戶安裝電流互感器，實(shí)施分流，計(jì)量用電量減少?，F(xiàn)場情況見圖8。

圖8 電流互感器安裝現(xiàn)場

針對上述竊電用戶，電網(wǎng)公司可對其實(shí)施經(jīng)濟(jì)處罰。綜上可知，本文系統(tǒng)可有效識別出用戶的竊電行為，并與實(shí)際情況相符合，電網(wǎng)公司可依據(jù)本文系統(tǒng)診斷結(jié)果及時(shí)制止用戶竊電行為，系統(tǒng)具備反竊電能力。

本文系統(tǒng)中采用智能電表采集異常數(shù)據(jù)，在4月6號發(fā)現(xiàn)疑似竊電的異常數(shù)據(jù)，及時(shí)上報(bào)供電公司客戶端。圖9為本文檢測出的異常數(shù)據(jù)。由圖9可知，本文系統(tǒng)檢測出該疑似竊電的異常數(shù)據(jù)，因智能電表采集電壓回路中串接電阻，圖中當(dāng)電阻增大時(shí)，電壓變小，竊電比例上升，經(jīng)系統(tǒng)計(jì)算后判定該用電用戶為通過更改電能表電壓實(shí)現(xiàn)回路竊電，經(jīng)現(xiàn)場檢查確定該用戶為竊電用戶，電網(wǎng)公司對其實(shí)施經(jīng)濟(jì)處罰。

圖9 本文系統(tǒng)檢測的串聯(lián)電阻竊電異常曲線

當(dāng)本文系統(tǒng)安裝后，發(fā)現(xiàn)一些竊電用戶，也警惕一些不法分子。選取該區(qū)域10個(gè)重點(diǎn)用戶在本文系統(tǒng)安裝前后平均有功用電量和無功用電量變化情況，見圖10。由圖10可知，本文系統(tǒng)安裝后1個(gè)月比安裝前1個(gè)月平均用電量有所提升，安裝后無功約27 000 kWh左右、有功約49 000 kWh左右，安裝前用戶平均用電量無功約11 000 kWh左右、有功約15 000 kWh左右，說明本文系統(tǒng)應(yīng)用后可有效減少竊電用戶數(shù)量，提升用電效果，系統(tǒng)應(yīng)用效果良好。

圖10 重點(diǎn)用戶安裝本系統(tǒng)前后平均有功和無功用電量

在應(yīng)用本文系統(tǒng)1年后，該地區(qū)供電公司追補(bǔ)電量和挽回經(jīng)濟(jì)損失情況如圖11所示。由圖11可知，該地區(qū)供電公司在應(yīng)用本文系統(tǒng)前追補(bǔ)電量和經(jīng)濟(jì)損失分別為80萬kWh左右和250萬元左右，在應(yīng)用本文系統(tǒng)1年后，追補(bǔ)電量和經(jīng)濟(jì)損失分別提高為160萬kWh左右和630萬元左右，說明本文系統(tǒng)應(yīng)用效果較好，不但節(jié)省用電量還提高供電公司的經(jīng)濟(jì)效益。

圖11 應(yīng)用本文系統(tǒng)前后追補(bǔ)電量經(jīng)濟(jì)損失情況

實(shí)驗(yàn)測試本文系統(tǒng)應(yīng)用前后竊電數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)資源利用率和管理成本，結(jié)果見圖12。分析圖12可知，在應(yīng)用本文系統(tǒng)后管理成本更低、竊電數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)資源利用率更高，說明本文系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)反竊電過程中可提升電網(wǎng)公司管理效率，提升網(wǎng)絡(luò)資源利用率。

圖12 網(wǎng)絡(luò)資源利用率和管理成本

為了驗(yàn)證本文系統(tǒng)應(yīng)用多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的性能，在不同迭代次數(shù)下，統(tǒng)計(jì)本文算法分析數(shù)據(jù)時(shí)間收斂曲線，見圖13。分析圖13可知，在200次迭代時(shí)，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法達(dá)到收斂狀態(tài)，且數(shù)據(jù)分析時(shí)間較快，平均數(shù)據(jù)分析時(shí)間約低至26 ms左右。實(shí)驗(yàn)結(jié)果說明，本文系統(tǒng)應(yīng)用的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法收斂速度快，且收斂效果較好，可提升本文系統(tǒng)應(yīng)用效率。

圖13 算法收斂曲線

3 總結(jié)

近幾年來部分高耗能企業(yè)或個(gè)人為了節(jié)省成本，采用不正當(dāng)手段竊取國家電能，該種竊電行為造成國家電力能源浪費(fèi)和嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失。因此，本文研究基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法的反竊電系統(tǒng)，提高防竊電的能力。本文系統(tǒng)將智能化硬件設(shè)備與各種先進(jìn)的軟件相結(jié)合，可快速檢測出竊電用戶數(shù)據(jù)，提高檢測效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文系統(tǒng)通過采集并分析用電客戶用電量、總功率因子、電阻等數(shù)據(jù)，高效檢測出竊電用戶，并將檢測信息及時(shí)發(fā)送至電網(wǎng)管理員，與現(xiàn)場監(jiān)測相結(jié)合，依法查處竊電用戶，追補(bǔ)電量經(jīng)濟(jì)損失。同時(shí)本文系統(tǒng)應(yīng)用效果較好，可規(guī)范用戶合法用電，有助于用電企業(yè)管理。

反竊電系統(tǒng)設(shè)計(jì)有比較專業(yè)的要求，因本人時(shí)間與精力有限，仍有許多不足，希望在以后的社會(huì)實(shí)踐中逐步完善本文系統(tǒng)。本文的反竊電評價(jià)指標(biāo)不太全面，以后需深入研究竊電因素完善評價(jià)指標(biāo)，提高評價(jià)精度。雖然本文系統(tǒng)已經(jīng)取得較好的應(yīng)用效果,但由于各種不確定因素的存在，例如高科技竊電方式日新月異，所以竊電系統(tǒng)需及時(shí)更新，提高檢測效率，以應(yīng)對新的挑戰(zhàn)。