面向電力系統反竊電的用電檢查技術研究

［摘 要］為解決電力系統反竊電的問題，文章分析了面向電力系統反竊電的用電檢查技術，探討了面向電力系統反竊電的用電檢查技術的未來發展方向，以期為相關人員提供參考。

［關鍵詞］電力系統；反竊電；用電行為特征；異常檢測；定位

［中圖分類號］TM73 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0076–03

反竊電一直是電力行業面臨的重要問題之一。隨著電力技術的發展和社會需求的增長，用電檢查技術成為解決反竊電問題的重要手段之一。用戶用電行為特征識別技術和電力系統異常檢測與定位技術是當前研究的熱點之一，通過對其原理和方法的探索與分析，可以更好地提高電力系統的安全性和穩定性，減少反竊電現象的發生。

1 面向電力系統反竊電的用電檢查技術

1.1 用戶用電行為特征識別技術

1.1.1 電力數據分析方法

在用戶用電行為特征識別技術中，電力數據分析方法較常用。通過對用戶的用電數據進行分析，可以找出不同用戶的用電特點和行為規律，進而識別出異常用電行為。該技術的應用步驟如下。

（1）需要對采集到的原始用電數據進行預處理，包括數據清洗、去噪和補全等操作。這有助于提高數據的質量和準確性，為后續分析奠定基礎。

（2）針對清洗后的數據，需要進行特征提取，即從數據中提取出能夠代表用戶用電特點的指標或特征。常見的特征包括用電量的均值、方差、峰值等統計特征，以及用電曲線的形狀、周期性等時序特征。

（3）在特征提取之后，利用統計分析方法對提取出的特征進行分析。可以通過對比不同用戶或同一用戶不同時間段的用電特征，發現異常用電行為的規律和特點。比如，對某個區域的用戶用電數據進行分析，發現某一用戶在晚上常規用電量突然劇增，且持續時間較長。經過進一步分析發現，該用戶可能存在非法竊電的情況，從而觸發了反竊電的警報。

1.1.2 用電行為模式識別

用電行為模式識別是電力系統反竊電中的關鍵技術之一，通過分析用戶用電的規律性和特征，識別出正常用電模式，從而檢測異常用電行為。在實際應用中，可以利用Pearson 相關系數進行用電行為模式的量化分析。具體的表達式如下：

式中，P為Pearson相關系數，Xi為第i個數據點的電量，Yi為第i個數據點的時間。

Pearson 相關系數用于衡量兩個變量之間的線性相關性，其取值范圍為[–1，1]。當相關系數趨近于1時，為變量之間呈正相關；當相關系數趨近于–1 時，為變量之間呈負相關；當相關系數接近0 時，則為變量之間不存在線性關系。通過計算用電量與時間之間的Pearson 相關系數，可以量化地評估用電量與時間的關系。假設相關系數為0.85，表示用電量與時間呈現較強的正相關關系，即隨著時間的增加，用電量也相應增加。在這種情況下，若發現某一天用電量與時間的關系與其他時間存在明顯偏差，則可能存在異常用電行為，需要進一步調查。某用電戶連續5 d 用電量監測結果見表1（每間隔2 h 統計1 次用電量數據）。

從表1 中可以看出，該用電戶5 d 內的用電量整體波動情況較平穩，表明該用電戶竊電的可能性極低，應視為正常用電。

1.1.3 基于機器學習的用電行為特征提取

基于機器學習的用電行為特征提取利用機器學習算法，從大量用電數據中提取出具有代表性的特征，以實現用電行為的自動識別和分類。常用的機器學習算法包括支持向量機、神經網絡和決策樹。基于機器學習技術提取及分析用電戶用電行為特征時，相關邏輯如下：

式中，E為誤差，N為樣本數，f（xi）為模型預測值，Y_i為實際值。

基于式（2），可以計算用電戶的用電量預測值與實際值之間的平方誤差。通過最小化誤差，可以得到最佳的模型擬合效果，從而提取出有效的用電行為特征。比如，針對某用電戶在某一天內，早上8 點開始到下午16 點（間隔2 h）的用電量進行預測，得到的結果是8 點、10 點、12 點、14 點、16 點的預測用電量分別是24 kW·h、27 kW·h、29 kW·h、31 kW·h、34 kW·h，在相同時間實際監測到的用電量分別是25 kW·h、28 kW·h、30 kW·h、32 kW·h、35 kW·h。將上述數據代入式（2）后計算，得到的誤差值E 為1.4，這表明模型的預測值與實際值之間的平方差的平均值為1.4。通過誤差函數的分析，可評估模型的擬合效果，并進一步提取出有效的用電行為特征。

1.2 電力系統異常檢測與定位技術

1.2.1 異常檢測方法概述

電力系統異常檢測是保障電力系統安全穩定運行的重要手段之一。異常檢測方法主要分為基于規則的方法、基于統計學的方法和基于機器學習的方法[1]。基于規則的方法通過事先定義的規則或門限值來識別異常，適用于已知的異常類型；基于統計學的方法則通過分析數據的統計特征來檢測異常，對于復雜的異常場景具有一定的適應性；而基于機器學習的方法則利用機器學習算法從數據中學習異常模式，并根據學習到的模式進行異常檢測，適用于復雜且多變的異常情況。選擇合適的異常檢測方法需要綜合考慮電力系統的特點、異常類型及數據情況等因素。

1.2.2 異常數據定位技術

異常數據定位技術在電力系統中能夠快速準確地定位發生異常的位置，為后續的故障處理和維護提供重要支持。常見的異常數據定位技術包括以下幾種。

（1）基于拓撲分析。其通過分析電力系統的拓撲結構，即各個節點之間的連接關系，來確定異常數據可能發生的位置。例如，當某個節點的電流或電壓異常偏高時，可能表明該節點存在問題。

（2）電力流分析。其基于電力系統的潮流方程，利用節點間的功率平衡關系，通過對潮流數據的分析來定位異常。例如，當電力流經過某個節點的功率偏離預期值時，可能表明該節點存在異常。

（3）智能計算方法。其利用人工智能和數據挖掘技術，從大量的歷史數據中學習異常模式，并根據學習到的模式進行異常數據的定位。如利用神經網絡算法對電力系統數據進行訓練，從而實現對異常數據的快速定位。

比如，在某電力系統中，監測到某一時刻某節點的電流異常上升，通過基于拓撲分析，發現該節點是與故障設備相連的節點。進一步結合電力流分析，確定故障設備可能導致電流異常。最后，利用智能計算方法，對該節點的歷史數據進行分析，進一步驗證異常并定位故障設備位置[2]。

2 面向電力系統反竊電的用電檢查技術未來發展方向

2.1 用電檢查技術的發展趨勢

（1）基于大數據和人工智能的技術將得到廣泛應用，通過對大規模用電數據的深度學習和分析，實現更精準的異常檢測和竊電定位。

（2）傳感器技術的進步將實現對用電設備狀態的實時監測，提高異常檢測的及時性和準確性。

（3）區塊鏈等新興技術的應用也將增強用電數據的安全性和可信度，進一步促進反竊電技術的發展。

綜上所述，未來用電檢查技術將朝著智能化、精準化和安全化的方向不斷發展。

2.2 智能反竊電技術

（1）智能識別與定位。結合人工智能和圖像識別技術，智能反竊電系統能夠智能識別電力盜竊行為，并準確定位竊電點位，實現快速響應和處置。

（2）多源數據融合。智能反竊電系統將整合多種數據源，如電力監測數據、視頻監控數據等，實現多維度信息融合分析，提高竊電檢測的準確性和可靠性。

（3）智能化響應與管理。智能反竊電系統將實現智能化的響應和管理，通過自動化、遠程化技術，對竊電行為進行及時干預和處理，保障電力系統的安全穩定運行。

2.3 反竊電技術與電力系統安全的關系

（1）反竊電技術的應用能夠有效降低竊電行為對電力系統造成的影響，保障電力資源的正常供應。通過及時識別和定位竊電行為，可以防止竊電現象擴大化，維護電力系統的穩定運行[4]。

（2）反竊電技術的發展也促進了電力系統安全防護水平的提升。通過引入智能化監測和管理系統，可以實現對電力系統的全面監控和實時響應，加強對異常情況的預警和處理能力，提高了電力系統的抗干擾和應對突發事件的能力。

（3）反竊電技術的不斷完善也有助于建立公平公正的電力市場秩序，維護電力行業的健康發展。

綜上所述，反竊電技術與電力系統安全密切相關，其發展對于電力系統的穩定運行和電力行業的可持續發展具有重要意義[5]。因此，需要不斷嘗試應用更多的智能化技術，提高用電檢查技術水平，降低竊電事件的發生率。

3 結束語

文章通過對用戶用電行為特征識別技術和電力系統異常檢測與定位技術的深入分析，揭示了解決電力系統反竊電問題的關鍵技術與方法。未來，隨著人工智能技術的不斷演進與應用，基于人工智能的反竊電技術將逐步成熟和普及，可為電力系統的安全運行提供更為可靠的保障。

參考文獻

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[2] 李珅，杜科，李舟演. 基于集成機器學習的電力系統竊電行為辨別方法[J]. 環境技術，2023，41（10）：150-154.

[3] 王磊，崔寶華，檀政，等. 基于LabVIEW 實現BP 神經網絡的反竊電系統研究[J]. 微型電腦應用，2023，39（1）：97-100.

[4] 仲景. 大數據技術在智能反竊電和線損監控中的應用分析[J]. 光源與照明，2022（6）：211-213.

[5] 孫宇，姜小濤. 用電檢查中竊電與反竊電技術分析[J]. 冶金管理，2020（7）：102-103.