基于大數(shù)據(jù)分析的電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)研究

劉安磊,馬 迅,賈旭超,王錦騰,魏 濤

(國網(wǎng)河北省電力有限公司營銷服務(wù)中心,河北 石家莊 050035)

0 引言

電力是社會(huì)發(fā)展所需要的重要能源,目前電力系統(tǒng)面臨著嚴(yán)重的盜竊行為。電力盜竊技術(shù)的提升以及工作人員能力薄弱問題給電力系統(tǒng)的工作帶來了很多困難[14],非法電力盜竊技術(shù)日益增多,各種類型的盜竊技術(shù)對(duì)電力系統(tǒng)的運(yùn)行構(gòu)成了威脅。因此,亟需有效的電力檢查工作和防竊電系統(tǒng)[5-6],以確保電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行[7]。

蔣意玨等人[8]設(shè)計(jì)了一種基于三軸加速度傳感器的電纜在線監(jiān)測(cè)算法和裝置,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)電纜是否存在破壞性竊電活動(dòng)。通過搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái),采集傳感器數(shù)據(jù),采用小波系數(shù)相關(guān)方法進(jìn)行去噪。然后計(jì)算加速度與重力方向之間的角度,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波分解,得到基于角度的小波能譜。同時(shí),計(jì)算出復(fù)合加速度、偏斜度、標(biāo)準(zhǔn)差、熵等時(shí)頻域特征準(zhǔn)則。最后,采用主成分分析法進(jìn)行降維,采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分類。多次測(cè)試出該算法的平均準(zhǔn)確率,算法的優(yōu)化提高了檢測(cè)精度,為防止竊電提供了一種新途徑。王舉[9]提出有必要合理開展電力系統(tǒng)的用電檢查,特別是加強(qiáng)反竊電工作。旨在研究當(dāng)前電力系統(tǒng)用電檢查所面臨的問題,并提出了一系列應(yīng)對(duì)措施,以期提升反竊電工作效果。陳向群等人[10]提出了一種電力盜竊檢測(cè)預(yù)防策略,該策略可以在不中斷電源的情況下檢測(cè)和預(yù)防竊電。通過整合配電網(wǎng)的電壓,為非法連接的負(fù)載提供電源電壓。建立一個(gè)消費(fèi)者監(jiān)督單位,以保障電壓調(diào)節(jié)的穩(wěn)定性,并確保竊電預(yù)防系統(tǒng)有效運(yùn)行。楊躍軍[11]提出電網(wǎng)企業(yè)在發(fā)展與管理中違章用電和竊電行為,給電網(wǎng)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步帶來了不利影響。沈波[12]提出在三相電能計(jì)量系統(tǒng)防竊電技術(shù)中,使用具有防竊電功能的電能表與防竊電計(jì)量裝置,運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù),實(shí)現(xiàn)防竊電功能,減少電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失,確保用電用戶的權(quán)益。

雖然上述研究充分證明了所提方法的有效性,然而未解決在實(shí)際應(yīng)用中遇到的一些特定情況,以及對(duì)不同類型的電力盜竊行為的適應(yīng)性。在此基礎(chǔ)上,本文針對(duì)電力盜竊問題,提出了一種基于大數(shù)據(jù)分析的檢測(cè)模型。通過對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行安全檢測(cè),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了安全狀態(tài)監(jiān)測(cè)模型。該模型通過計(jì)算隱藏層的數(shù)據(jù)信息,對(duì)原始電力系統(tǒng)進(jìn)行安全檢測(cè),得到相應(yīng)的結(jié)果。在對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行反復(fù)迭代訓(xùn)練的基礎(chǔ)上,得出了數(shù)據(jù)安全狀態(tài)檢測(cè)的結(jié)果。通過采用隨機(jī)函數(shù)對(duì)隱含層進(jìn)行多次迭代訓(xùn)練,最終得到了輸出層的結(jié)果,從而成功識(shí)別了電力盜竊行為。同時(shí),采用奇異值分解法以用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行竊電檢測(cè),通過從最大特征值到最小特征值的奇異值分解,形成了數(shù)據(jù)樣本矩陣。

1 基于大數(shù)據(jù)分析的電力盜竊檢測(cè)模型

基于竊電檢測(cè)的現(xiàn)狀和不足以及竊電預(yù)防系統(tǒng)的發(fā)展,結(jié)合電力用戶實(shí)際情況,本文基于海量的數(shù)據(jù)分析,建立電力盜竊檢測(cè)模型[13],如圖1所示。通過該模型獲取在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),由實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制中心保障其安全狀態(tài),并將數(shù)據(jù)傳送至電力盜竊檢測(cè)中心。從收集的用戶數(shù)據(jù)特點(diǎn)出發(fā),定位疑似竊電用戶,預(yù)測(cè)疑似概率指標(biāo)。

圖1 基于大數(shù)據(jù)分析的電力盜竊檢測(cè)模型

2 電力盜竊與預(yù)防系統(tǒng)計(jì)算

2.1 安全因素的關(guān)聯(lián)分析

大數(shù)據(jù)的特征可以總結(jié)為速度快、類型多、數(shù)據(jù)量大、價(jià)值高、真實(shí)可信等[14-15]。基于大數(shù)據(jù)分析的電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)是通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來分析用戶的日常用電量模式以建立分類模型。

設(shè)安全狀態(tài)數(shù)據(jù)樣本集為G={g1,g2,…,g r} ,樣本集對(duì)應(yīng)的模糊子集為H={h1,h2,…,h r} 。

電力盜竊檢測(cè)系統(tǒng)的安全數(shù)據(jù)有特殊的關(guān)聯(lián)性,為了保證安全數(shù)據(jù)的真實(shí)性,對(duì)計(jì)算得到的兩個(gè)集進(jìn)行精確的校正和調(diào)整,利用大數(shù)據(jù)分析計(jì)算出修正度δ,即

式中:μ為電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)的相關(guān)系數(shù),用以表示系統(tǒng)的安全狀態(tài)強(qiáng)度分級(jí),取系統(tǒng)的安全度相關(guān)系數(shù)為[0,0.3],此時(shí)系統(tǒng)安全的修正度δ為0.03;如果系統(tǒng)的安全度相關(guān)系數(shù)值為[0.3,0.5],則此時(shí)系統(tǒng)的修正度δ為0.5;若系統(tǒng)安全的相關(guān)系數(shù)值為[0.6,1.0],則系統(tǒng)此時(shí)的修正度δ為0。將以上分級(jí)結(jié)果作為修正處理的數(shù)據(jù)結(jié)果,可得到電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)安全狀態(tài)和數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性分析。

根據(jù)電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)安全狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)因素,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在輸入層輸入安全數(shù)據(jù),經(jīng)過隱藏層的處理計(jì)算,得到了輸出檢測(cè)結(jié)果。最后計(jì)算電力盜竊的技術(shù)損耗,得出了測(cè)量的歐姆損失,在對(duì)大數(shù)據(jù)分析迭代訓(xùn)練的基礎(chǔ)之上完成電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)模型的建立。系統(tǒng)在輸入層進(jìn)行電力安全數(shù)據(jù)的分析,并輸出電力安全數(shù)據(jù)檢索結(jié)果,經(jīng)過對(duì)數(shù)據(jù)反復(fù)輸入與迭代訓(xùn)練后得到系統(tǒng)與數(shù)據(jù)的交互值,對(duì)電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)進(jìn)行安全狀態(tài)檢測(cè),此時(shí)得到的結(jié)果更加精確。

設(shè)電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)的數(shù)據(jù)狀態(tài)為A=a1,a2,…,ar{} ,其也代表為數(shù)據(jù)的信息集合,基于時(shí)間矩陣對(duì)電力盜竊系統(tǒng)進(jìn)行安全分析,其中數(shù)據(jù)矩陣表示為B,即:

式中:u為電力盜竊檢測(cè)時(shí)間;r反映了電力盜竊檢測(cè)的時(shí)刻;k為檢測(cè)時(shí)間的延遲系數(shù);a為r時(shí)刻進(jìn)行檢測(cè)時(shí)所考慮的延遲因素;b為矩陣B中的用戶信息。

將得到的安全系數(shù)和矩陣設(shè)立為系統(tǒng)模型的輸入層,此時(shí)系統(tǒng)隱含層的函數(shù)

式中:q為隱含神經(jīng)元的數(shù)量;m為輸出層節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;權(quán)重系數(shù)m pq為隱含層數(shù)據(jù)的核心,是連接輸入層p與隱含層q之間的權(quán)重系數(shù);γ為系統(tǒng)的常數(shù);ε為系統(tǒng)安全狀態(tài)時(shí)的最佳函數(shù)。

對(duì)隱含層不斷進(jìn)行訓(xùn)練,使用擾動(dòng)和噪聲隨機(jī)函數(shù)N加入訓(xùn)練,N代表一種隨機(jī)擾動(dòng)或者噪聲,用以模擬實(shí)際情況中的隨機(jī)性或不確定性。得出輸出層的最終結(jié)果

式中:v為隱含層與對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)安全關(guān)聯(lián)性。

通過對(duì)安全因素的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行深入剖析,能夠?yàn)殡娏ΡI竊與預(yù)防系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和優(yōu)化提供有力的參考依據(jù)。

2.2 無竊電時(shí)線路損耗計(jì)算

要識(shí)別電力盜竊行為,需要先確定其技術(shù)損耗,其中電阻傳感器為r s;t為分支路線s的實(shí)際電阻,指在電力系統(tǒng)中傳輸線或分支路線本身的電阻。由于傳輸線與用戶i之間存在電阻,則j的歐姆損失

式中:L i,j為j時(shí)用戶i的損失值;I i(t)為瞬時(shí)電流;dt為時(shí)間;r s為分支線路s的實(shí)際電阻,其值為

式中:r0和T0為初始電阻和溫度;k為溫度系數(shù);T為實(shí)時(shí)測(cè)量溫度。

基于r0和T0,k可以簡化為

式中:p s和q s為分支線路s的溫度系數(shù)。

當(dāng)發(fā)生電力盜竊行為時(shí),瞬時(shí)電流的值會(huì)被修改,此時(shí)所有的瞬時(shí)電流皆為未知數(shù)I i(t)。因此,如果電流的大小與時(shí)間有關(guān)聯(lián)性,那么其應(yīng)分為段性和線性,即

此時(shí),電力盜竊行為時(shí)間t j-1～t j配電網(wǎng)損耗

將式(9)展開可得

在一段時(shí)間內(nèi),通過電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)與所有合法用戶之間的功率平衡獲得的所有分支的總技術(shù)損失

式中:L j為t j-1～t j內(nèi)電網(wǎng)技術(shù)損耗總量;lno為非歐姆技術(shù)損失的總額;A為每個(gè)真實(shí)客戶安裝的智能電表的數(shù)量。

為了能夠準(zhǔn)確的得到電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)在進(jìn)行電流檢測(cè)時(shí)的線流電阻,運(yùn)用奇異值分解法,將用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行采集后開始檢測(cè)。先計(jì)算出電路的導(dǎo)線電阻,再計(jì)算出矩陣B的奇異值,需要3個(gè)矩陣ψ、∑和ζ的乘積,即

式中:ψ和ζ為正交矩陣,∑為對(duì)角矩陣。

從最大特征值到最小特征值進(jìn)行奇異值分解,把之前形成的用戶數(shù)據(jù)矩陣B分解,即

式中:L為技術(shù)損耗的矢量形式,L1,L2,…,L?為時(shí)間間隔為1,2,…,?內(nèi)所有分支總的技術(shù)損耗。

2.3 系統(tǒng)運(yùn)行流程

基于大數(shù)據(jù)分析的電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng),包括安全狀態(tài)提取、安全狀態(tài)評(píng)估以及系統(tǒng)安全預(yù)防3個(gè)部分。電力盜竊檢測(cè)預(yù)防流程見圖2,首先,將客戶ID 號(hào)分配給智能電表,通過消費(fèi)者監(jiān)督單位收集用戶數(shù)據(jù),并與管理系統(tǒng)進(jìn)行通信。通過雙向廣域網(wǎng)收集的數(shù)據(jù),計(jì)算非技術(shù)損耗,對(duì)系統(tǒng)安全狀態(tài)提取后進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析。

在系統(tǒng)得到安全系數(shù)p s和q s后,p s為有功功率,q s代表無功功率。開始計(jì)算所需要的技術(shù)損耗,其中時(shí)間間隔j分支線路s的技術(shù)損耗為

利用非法分接,此時(shí)會(huì)出現(xiàn)額外電流I m t(j) ,此時(shí)的總電流為I m t(j)+I s t(j) ,產(chǎn)生的電壓差為ΔV s≈r s[I m t(j)+I i t(j)] ,分支線路s的電壓差ΔV s=V t-V t-1也將改變。此時(shí),分支線路s是可能發(fā)生非法用電的地點(diǎn),會(huì)向系統(tǒng)發(fā)出警告,表明當(dāng)時(shí)配電網(wǎng)中發(fā)生了非法竊電。

為了檢測(cè)是否發(fā)生了電力盜竊行為,利用

3 電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)分析

3.1 用電數(shù)據(jù)集分析

為了更好的對(duì)電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)進(jìn)行研究分析,本文進(jìn)行了監(jiān)測(cè)消費(fèi)者用電行為的模擬試驗(yàn),由配電公司定時(shí)記錄每日的用電數(shù)據(jù)行為。竊電數(shù)據(jù)屬于敏感數(shù)據(jù),本文使用的數(shù)據(jù)集來自國家電網(wǎng)發(fā)布的低壓用戶用電量數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)采集的頻率是每天一次,這些數(shù)據(jù)由國家電網(wǎng)公司的專業(yè)人員處理,包括被標(biāo)記的正常用戶和竊電者。該數(shù)據(jù)集包含2018年1月至2020年10月份41 377名用戶的每日用電消耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。其中正常用戶的數(shù)量為37 989,竊電用戶的數(shù)量為3 388,竊電用戶明顯低于普通用電用戶。通過對(duì)數(shù)據(jù)集的初步觀察發(fā)現(xiàn),正常用戶和竊電者的日負(fù)荷趨勢(shì)存在差異,日負(fù)荷數(shù)據(jù)不斷波動(dòng)。正常用戶的日負(fù)荷數(shù)據(jù)相對(duì)正常,而電力盜竊者的日負(fù)荷值波動(dòng)性較強(qiáng),能耗值普遍高于正常用戶。

3.2 電壓分析

在電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中,電壓盜竊頻率最高,導(dǎo)致供電效率下降。對(duì)于此類狀況,有效地解決方法是將反竊電技術(shù)應(yīng)用于電力檢查工作中,從根源上遏制竊電行為,促使電力運(yùn)行穩(wěn)定性提升。正常狀態(tài)與竊電狀態(tài)的系統(tǒng)電壓見圖3。

正常狀態(tài)配電網(wǎng)電壓和用戶端電壓如圖3(a)所示,如果配電網(wǎng)變壓器VDT電壓為230 V,而用戶端的電壓,即用戶接收到的電壓VCU為229 V,電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)將無法正常運(yùn)行。在電力系統(tǒng)的運(yùn)行中,為了進(jìn)一步防止電力盜竊行為的發(fā)生,可以在用戶的用電端安裝高壓計(jì)量箱,從而為每個(gè)用戶設(shè)置獨(dú)立的線路。還可以對(duì)電力盜竊檢測(cè)和預(yù)防系統(tǒng)的狀態(tài)進(jìn)行運(yùn)行分析,根據(jù)得到的結(jié)果進(jìn)行線路改造,改造完成后,需要同步進(jìn)行支線的移交工作。針對(duì)基于大數(shù)據(jù)分析的電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)研究,測(cè)量裝置的轉(zhuǎn)移工作顯得尤為關(guān)鍵。可以利用公共線路將測(cè)量裝置轉(zhuǎn)移到對(duì)應(yīng)的位置,在選擇裝置點(diǎn)時(shí),必須慎重考慮電線桿的合適性,并在安裝前提前確認(rèn)電線管的準(zhǔn)確安裝位置,以便為子系統(tǒng)的監(jiān)控設(shè)備留出必要的安裝空間,從而為系統(tǒng)的順利運(yùn)行提供重要保障。

竊電狀態(tài)下配電網(wǎng)電壓和系統(tǒng)電壓如圖3(b)所示,在電力盜竊狀態(tài)下的配電網(wǎng)電壓VTP最高電壓達(dá)到300 V,電力盜竊檢測(cè)和預(yù)防系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生過電壓,使非法連接的設(shè)備無法運(yùn)行。通過將電壓調(diào)節(jié)到額定值,為正常用戶進(jìn)行供電。

3.3 系統(tǒng)性能分析

在用電行為檢測(cè)中,工作人員發(fā)現(xiàn)電力盜竊行為后會(huì)立刻與周邊的電力盜竊預(yù)防系統(tǒng)進(jìn)行關(guān)聯(lián),同時(shí)在電路系統(tǒng)上安裝壓力計(jì)時(shí)器。圖4為正常用戶和電力盜竊的用電趨勢(shì)圖,可以看出,竊電過程中負(fù)載數(shù)據(jù)的波動(dòng)非常突出,12天左右時(shí)電力盜竊2的用電量可達(dá)到1.5 k Wh。通過以上分析可以看出,需要定期對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行檢查,保證供電質(zhì)量。除此之外,各種電力盜竊行為頻繁發(fā)生,電力企業(yè)在檢查時(shí)應(yīng)當(dāng)開展電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)的推廣工作,進(jìn)一步預(yù)防電力盜竊行為發(fā)生。

4 結(jié)論

本文基于大數(shù)據(jù)分析對(duì)用戶用電行為進(jìn)行了深入研究,通過記錄實(shí)際日負(fù)荷數(shù)據(jù)和用電數(shù)據(jù)的采集,成功地揭示了電力盜竊的日負(fù)荷數(shù)據(jù)波動(dòng)性較強(qiáng),同時(shí)也證實(shí)了電力盜竊檢測(cè)與預(yù)防系統(tǒng)具備較高的穩(wěn)定性。此外,在正常狀態(tài)和竊電狀態(tài)下對(duì)用戶端以及系統(tǒng)電壓進(jìn)行了詳細(xì)的分析,結(jié)果表明在正常狀態(tài)下,電壓最高為230 V,而在竊電狀態(tài)下,最高電壓可達(dá)到300 V。最后,對(duì)于正常用戶和電力盜竊行為的用電趨勢(shì)進(jìn)行了全面分析,發(fā)現(xiàn)電力盜竊的規(guī)律。

綜上所述,該系統(tǒng)能夠有效地預(yù)防電力盜竊行為,同時(shí)也成功地抑制了配電網(wǎng)的非技術(shù)性損耗,避免了因竊電導(dǎo)致配電網(wǎng)變壓器的過載,為防止竊電行為的發(fā)生提供了有效的保障。接下來,可以進(jìn)一步優(yōu)化該系統(tǒng)的算法和技術(shù),以提高其在實(shí)際應(yīng)用中的性能和效率。