電力電網大數據驅動的反竊電分析

摘要：本文研究了基于大數據的電力電網反竊電系統的設計與實現。國網山西省電力公司通過安裝智能電表和傳感器，實時采集電流、電壓和功率等數據。系統采用了數據清洗、標準化處理和時間序列變換等預處理方法，確保數據的質量和一致性。基于多種機器學習算法（如隨機森林、支持向量機）和深度學習算法（如長短期記憶網絡），系統構建了反竊電模型，能夠準確識別異常用電行為。通過高性能計算環境和專門的軟件工具進行仿真驗證，結果顯示系統具有高效性和可靠性，能夠及時預警竊電行為，提高電力公司的管理效率和電網運行的安全性。

關鍵詞：大數據分析；反竊電系統；機器學習算法；深度學習算法

引言

竊電行為不僅對電力企業造成嚴重的經濟損失，還危及電網的安全與穩定，是電力行業亟待解決的難題。隨著大數據技術和智能電網的迅速發展，基于大數據的反竊電系統逐漸成為防范竊電的有效手段。本文旨在介紹基于大數據技術的電力電網反竊電系統的設計與實現。通過智能電表和傳感器收集的用戶用電數據，結合機器學習算法和深度學習算法，系統能夠有效檢測并預警竊電行為，最終實現電力企業的智能化管理和電網運行的安全保障[1]。

1. 案例企業概況

國網山西省電力公司成立于1952年，是中國國家電網公司的全資子公司，主要負責山西省內電力的生產、輸送、分配和銷售，服務于全省11個地級市的廣大電力用戶，管理著超過10萬個供電臺區，服務人口超過3000萬人[2]。

2. 基于大數據的電力電網反竊電系統設計

2.1 系統架構設計

在本研究中，反竊電系統為實現數據高效采集、傳輸、存儲和處理的目標，設計了三個主要層次。

（1）數據采集層：主要通過智能電表、傳感器和其他終端設備實時收集用戶的用電數據。這些設備安裝在各個用電節點上，能夠精確記錄電流、電壓、功率等參數。為了提高數據的準確性和完整性，數據采集設備需要具備較高的精度和穩定性，并支持遠程校準和升級。

（2）數據傳輸層：負責將采集到的數據傳送到中央數據處理中心。采用NB-IoT無線通信技術，以及光纖和以太網等有線通信技術，以確保數據傳輸的可靠性和及時性。數據在傳輸過程中還需要經過AES加密處理，以保障數據的安全性和隱私性[3]。

（3）數據處理層：該層集中處理從各個節點傳輸過來的海量數據，對數據進行預處理，以確保數據質量和一致性，為后續分析做準備。

（4）數據分析與模型層：該層是系統的核心分析部分，在數據處理層的基礎上，利用大數據分析技術和機器學習算法構建高效的反竊電模型。使用分布式計算框架（如Hadoop和Spark）處理海量用電數據，進行數據挖掘和特征提取。同時采用多種算法構建反竊電模型，包括隨機森林、支持向量機（SVM）等傳統機器學習方法，以及長短期記憶網絡（LSTM）等深度學習方法。通過此種方式，建立基于用戶歷史用電數據的反竊電模型，進行時間序列異常檢測，識別異常用電模式。并基于此對用戶進行分類，找出具有相似用電行為的群體，有助于識別潛在的竊電行為[4]。

2.2 核心處理方法

本研究構建的反竊電系統在應用過程中，需要進行數據采集與預處理。數據采集部分依賴于智能電表、傳感器和其他終端設備，這些設備被部署在各個用電節點上，實時記錄用戶的電流、電壓、功率和能耗等用電數據。研究設計的數據采集與預處理架構如圖1所示。

數據采集過程中，采用了光纖和以太網等有線通信技術，確保數據穩定、快速地傳輸到中央數據處理中心。為保護數據安全，傳輸過程中使用AES算法進行加密。數據預處理旨在提高數據質量，確保分析準確性。系統接收傳感器數據后進行數據清洗，去除重復數據、填補缺失值和糾正異常值。缺失值填補采用均值填補和基于機器學習的KNN算法[5]。

在本研究的異常值檢測中，使用了箱線圖（boxplot）方法。箱線圖能夠直觀地展示數據的分布情況，并識別出異常值。如圖2所示，研究使用箱線圖分析了數據中的四分位數（Q1、Q2、Q3），以及下限和上限（通常為Q1-1.5IQR和Q3+1.5IQR，其中IQR為四分位距），實現了識別和處理異常值的效果。

通過分析箱線圖，可以快速識別數據中的異常值和整體分布特征，這對于數據清洗和預處理非常重要[6]。數據預處理中，數據格式轉換是關鍵環節，因為不同設備和系統采集的數據格式不一致。本研究按照《信息安全技術 時間戳策略和時間戳業務操作規則》（GB/T 36631-2018）標準統一了數據的時間戳格式，使用Python的Pandas庫解析不同文件格式，并確保所有數據使用統一的UTF-8字符編碼。字段名稱通過映射表或字典使用Pandas的rename函數進行重命名，通過單位轉換解決單位不一致的問題，如將電壓統一為伏特（V），電流統一為安培（A）。

2.3 反竊電模型構建

反竊電模型是本研究的核心部分，通過大數據與機器學習識別和預測竊電行為。模型包括數據處理、特征提取、模型訓練和評估四部分。

數據處理部分對智能電表和傳感器采集的電力數據進行清洗和預處理，確保數據質量和一致性，并將數據分成訓練集和測試集。特征提取通過分析用電數據，提取出如用電量、功率因數和負荷曲線等特征，揭示用戶用電模式和異常情況[7]。

模型訓練部分采用監督學習中的分類算法，使用決策樹、隨機森林和支持向量機（SVM）構建反竊電模型，并通過XGBoost集成學習法提高模型準確性和魯棒性。該算法通過對訓練數據的學習，建立竊電行為與特征之間的關系。

本文研究的訓練模型為

（1）

其中，表示第i個樣本的預測值，K表示決策樹的數量，fk第k棵決策樹，Xi表示第i個樣本的特征向量，F包含所有回歸樹的空間。為了優化模型參數，本研究使用損失函數和梯度下降算法。常用的損失函數包括交叉熵損失（用于分類問題），采用公式（2），即

（2）

其中，L代表總損失（loss），表示模型在所有樣本上的平均損失，用于衡量模型預測與實際標簽之間的差異。n為樣本數量，表示訓練數據集中樣本的總數，yi表示第i個樣本的實際標簽。對于二分類問題，yi通常取值為0或1。第i個樣本的預測概率，表示模型預測第i個樣本屬于正類（標簽為1）的概率，取值在0到1之間。log對數函數用于計算交叉熵損失中的對數概率。通過使這個損失函數最小化，模型能夠調整其參數，使得預測值更接近實際值yi。通過不斷調整參數，沿著損失函數的負梯度方向前進，逐步減少損失[8]。

在實際運作中，當新數據輸入系統后，模型會根據特征向量進行實時分析，并輸出一個竊電概率。數據分析與模型層會根據這個概率值，結合預設的閾值，進行進一步的分析和決策。如果這個概率超過臨界預設閾值，系統會識別該用戶存在竊電行為，并生成報警信息，通知管理人員進行調查和處理，詳細預設閾值如表1所示。這種分層的處理方法能夠有效提高系統的準確性和效率，同時減少誤報和漏報的可能性。

2.4 軟硬件設計

本研究中的反竊電系統注重穩定性、效率和安全性。數據采集層使用DDSY168智能電表和ZMCT118F電流互感器確保準確性，傳輸層采用LoRa（RAK811）、NB-IoT（Quectel BC95）、光纖（Huawei MA5671A）和以太網（Cisco Catalyst 2960）技術實現穩定傳輸。數據處理層集中在中央數據處理中心，使用Dell PowerEdge R740服務器，配置雙Intel Xeon Silver 4210處理器、128GB內存和8TB SSD存儲。使用Apache Hadoop進行分布式存儲和處理，Spark用于快速數據處理和實時分析，數據庫系統包括MySQL和HBase。

軟件方面，數據采集和傳輸采用Python和Java編寫，利用Apache Kafka平臺進行實時數據流處理，數據預處理和分析使用Pandas、NumPy，反竊電模型采用TensorFlow開源機器學習平臺和Scikit-learn開源庫。Scikit-learn用于初步建模和驗證，TensorFlow用于復雜神經網絡模型的優化和大規模訓練，提升預測準確性和效率。通過交叉驗證和參數調優選擇最佳模型后，將其轉換至TensorFlow進行進一步優化和大規模訓練[9]。

3. 仿真效果分析

在反竊電系統仿真中，本研究使用高性能設備和專業軟件評估模型性能。采用Dell PowerEdge R740服務器，利用Python腳本生成正常和竊電行為的數據。用Apache Hadoop和Spark平臺處理數據，MySQL和HBase存儲數據。預處理使用Pandas和NumPy[10]。

評估結果顯示，基于大數據和機器學習的反竊電模型在檢測竊電行為方面表現優異。隨機森林模型的準確率達到95.3%，召回率為92.7%，AUC值為0.96；XGBoost模型的準確率則達到96.8%，召回率為94.5%，AUC值為0.97。結果表明，模型能夠有效識別復雜的竊電行為。

為了驗證反竊電模型的優越性，本研究將其與經典方法進行對比。經典方法基于規則和統計分析，通過設定閾值進行異常檢測，或通過簡單的統計指標（如均值和標準差）識別異常。

結果發現，經典方法在檢測簡單的周期性竊電行為時具有一定的效果，但在面對隨機性和混合型竊電行為時，檢測準確率和召回率顯著降低，而基于大數據驅動法的反竊電模型由于能夠學習復雜的行為模式，提升了竊電檢測的準確率和魯棒性[11]。

結語

本文探討了基于大數據的電力電網反竊電系統的設計與實現，通過數據采集、預處理和模型構建，有效監測和預防電力竊電行為。研究結構包括系統架構設計、核心處理方法、軟硬件設計、仿真效果分析。仿真結果顯示，系統具有高準確率和可靠性，能夠及時預警竊電行為，提高電力公司的管理效率，確保電網的安全穩定運行。

參考文獻：

[1]孫超，趙妍君，華雨人，等.電力營銷大數據在反竊電檢查中的應用[J].科技風，2024（17）：82-84.

[2]李澤民，楊冬梅，吳忠軍，等.蒙西電網電力大數據應用發展探討[J].電氣技術與經濟，2024（6）：78-80.

[3]文小琿，孫煦，張敏，等.基于數據驅動模型的反竊電行為精準取證系統[J].電子設計工程，2024，32（3）：148-151，156.

[4]牛任愷，劉繼鵬，岳虎，等.數據驅動反竊電工作轉型升級[J].華北電業，2022（4）： 38-39.

[5]胡鑫，王之豪.電力營銷技術在電力系統中的應用分析[J].營銷界，2023（14）：11-13.

[6]任佳瑜.電力營銷技術在電力系統中的應用分析[J].大眾標準化，2021（16）： 170-172.

[7]于鐵軍.應用大數據技術的反竊電分析[J].電力設備管理，2020（1）：101-103.

[8]秦宇宸.大數據技術在反竊電中的應用[J].光源與照明，2022（7）：195-197.

[9]馬旭，張子昂.反竊電檢查在電力營銷大數據應用探索[J].電工技術，2024（S1）： 43-45.

[10]秦娜，高振江，白澤明，等.數據挖掘技術在反竊電工作中的應用研究[J].電力大數據，2020，23（7）：16-23.

[11]薛峪峰，馬占海，羅紅郊.基于大數據混合數據驅動模型的多用戶反竊電甄別研究[J].自動化與儀器儀表，2020（12）：215-218.

作者簡介：楊帥，碩士研究生，高級工程師，shuaiyang8080@163.com，研究方向：電能計量、營銷稽查與反竊電監控技術。