基于電力大數(shù)據(jù)的反竊電智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

摘要：電網(wǎng)線損能耗監(jiān)測(cè)是電力系統(tǒng)能效管理的重要環(huán)節(jié)，其直接影響電網(wǎng)的運(yùn)行效率和能源消耗。在此背景下，應(yīng)用Python、PySpark、HBase等組件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架研發(fā)突變點(diǎn)檢測(cè)算法，并結(jié)合用戶檔案、行業(yè)用電規(guī)律、歷史竊電信息等，建立基于電力大數(shù)據(jù)的反竊電智能化監(jiān)測(cè)模型。為了提升該模型的精準(zhǔn)率，緊密結(jié)合業(yè)務(wù)實(shí)際，準(zhǔn)確挖掘和定位疑似竊電行為數(shù)據(jù)，從而為竊電偵查和欠費(fèi)追繳工作提供有力的依據(jù)和支撐。

關(guān)鍵詞：電力大數(shù)據(jù)；反竊電；電網(wǎng)線損；智能化監(jiān)測(cè)

中圖分類號(hào)：TP391.4；TP183；TM73 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

隨著全球氣候變化的日益嚴(yán)峻，我國(guó)提出了“碳達(dá)峰”“碳中和”目標(biāo)（“雙碳”目標(biāo)）。這一目標(biāo)對(duì)電力行業(yè)，特別是對(duì)電網(wǎng)線損能耗監(jiān)測(cè)提出了更高的要求。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)方法主要依賴于人工巡檢以及傳感器，存在效率低、成本高以及實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題，亟須更高效、準(zhǔn)確的監(jiān)測(cè)方法來(lái)滿足電力行業(yè)的需求。在此背景下，基于電力大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化監(jiān)測(cè)成為一種新的趨勢(shì)。

電力大數(shù)據(jù)是指在電力生產(chǎn)、傳輸、分配和消費(fèi)過(guò)程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)量大、類型多樣、可快速處理等特點(diǎn)[1]。通過(guò)研究基于電力大數(shù)據(jù)的反竊電智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了從大范圍摸索到精準(zhǔn)定位核查用戶不規(guī)范用電行為的轉(zhuǎn)變，以及從滯后異常響應(yīng)到提前分析預(yù)測(cè)的監(jiān)督管理機(jī)制的升級(jí)。同時(shí)，這項(xiàng)技術(shù)還強(qiáng)化了用電市場(chǎng)管理，有效防范了竊電行為，優(yōu)化了線損指標(biāo)。

1 基于電力大數(shù)據(jù)的反竊電智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

隨著電力系統(tǒng)復(fù)雜化的增加和竊電行為的隱蔽化，傳統(tǒng)的反竊電手段已難以滿足需求。在此背景下，基于電力大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)反竊電智能化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)顯得尤為重要。首先，應(yīng)用Python、PySpark、HBase等組件將從電力系統(tǒng)各個(gè)終端和設(shè)備中獲取的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可比性。其次，基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架研發(fā)突變點(diǎn)檢測(cè)算法，并充分利用電力大數(shù)據(jù)中的豐富信息（包括用戶檔案、行業(yè)用電規(guī)律、歷史竊電信息等），構(gòu)建基于電力大數(shù)據(jù)的反竊電智能化監(jiān)測(cè)模型，以精準(zhǔn)識(shí)別異常的用電模式，從而鎖定潛在的竊電行為。最后，結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景，對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行測(cè)試，并根據(jù)業(yè)務(wù)反饋對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，持續(xù)提升模型的精準(zhǔn)率，以期更準(zhǔn)確地挖掘和定位疑似竊電行為數(shù)據(jù)，為電力營(yíng)銷部門(mén)的竊電偵查工作以及欠費(fèi)追繳行動(dòng)提供依據(jù)和支撐，確保電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和公平運(yùn)行。

2 電力大數(shù)據(jù)處理

2.1 數(shù)據(jù)層架構(gòu)

反竊電智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)使用的電力大數(shù)據(jù)主要來(lái)自反竊電監(jiān)控平臺(tái)、營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)、采集運(yùn)維閉環(huán)管理模塊、一體化線損平臺(tái)和設(shè)備資產(chǎn)精益管理系統(tǒng)（power production management system，PMS）。

反竊電智能化監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)層架構(gòu)如圖1所示。其中，檔案數(shù)據(jù)、線損數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)等被用于智能診斷模型以生成異常用戶工單；而舉報(bào)數(shù)據(jù)、追補(bǔ)電費(fèi)數(shù)據(jù)、用電數(shù)據(jù)等被用于生成違竊工單。

2.2 數(shù)據(jù)接入

從用電信息采集系統(tǒng)中接入部分歷史數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)與營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行集成，以此構(gòu)建模型所需的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)工具對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，所提取的特征需要體現(xiàn)原數(shù)據(jù)某一方面的特征，以達(dá)到拓展數(shù)據(jù)維度的目的。反竊電智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)使用的電力大數(shù)據(jù)主要包括低壓數(shù)據(jù)和專變數(shù)據(jù)兩大類，其具體指標(biāo)如表1所示。

2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理包括5個(gè)方面[2-6]：一是數(shù)據(jù)審核，主要從完整性和準(zhǔn)確性兩個(gè)方面對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行審核；二是數(shù)據(jù)篩選，對(duì)審核過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的不符合要求或有明顯錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)予以剔除，同時(shí)將符合某種特定條件的數(shù)據(jù)篩選出來(lái)；三是數(shù)據(jù)集成與清洗，包括格式標(biāo)準(zhǔn)化、異常數(shù)據(jù)清除、錯(cuò)誤糾正以及重復(fù)數(shù)據(jù)清除等環(huán)節(jié)；四是數(shù)據(jù)歸約與轉(zhuǎn)換，利用數(shù)據(jù)歸約技術(shù)得到數(shù)據(jù)集的歸約表示，同時(shí)通過(guò)平滑聚集、數(shù)據(jù)概化、規(guī)范化等方式將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成適用于數(shù)據(jù)挖掘的形式；五是特征處理，包括采集樣本、樣本過(guò)濾、歸一化、離散化、缺省值處理、特征降維、特征選擇等過(guò)程，該步驟是特征工程的核心。

3 基于電力大數(shù)據(jù)的反竊電智能化監(jiān)測(cè)模型

3.1 模型特征

結(jié)合具體業(yè)務(wù)流程，提取電力大數(shù)據(jù)中的有用信息，構(gòu)建反竊電智能化監(jiān)測(cè)模型，其特征主要分為低壓特征和高壓特征，具體指標(biāo)如表2所示。

高壓特征 時(shí)間序列用電數(shù)據(jù)范圍閾值、季節(jié)性用電規(guī)律特征、尖峰平谷用電規(guī)律特征、地市對(duì)應(yīng)行業(yè)用電特征標(biāo)記、地市對(duì)應(yīng)行業(yè)用電規(guī)律閾值、歷史同期用電規(guī)律閾值、行業(yè)同期用電規(guī)律閾值、行業(yè)增長(zhǎng)規(guī)律閾值、增/減容季節(jié)性規(guī)律特征、用電突變時(shí)間點(diǎn)特征、異常事件發(fā)生次數(shù)特征、用戶換表頻率、用戶電量趨勢(shì)、用戶三相平衡度、用戶用電趨勢(shì)規(guī)律、用戶每月最大需量、用戶用電檢查工單、用戶功率因數(shù)相關(guān)性、用戶平均負(fù)載率波動(dòng)率、用戶最大負(fù)載率波動(dòng)率、地區(qū)所在同行業(yè)用電規(guī)律

3.2 模型訓(xùn)練

根據(jù)營(yíng)銷業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)登記的歷史竊電數(shù)據(jù)，建立歷史竊電用戶黑名單和正常用戶白名單，然后按照一定比例抽取竊電用戶和正常用戶，組成混合樣本名單，將用戶用電量、臺(tái)區(qū)線損率、異常事件的特征序列以及該用戶竊電與否的標(biāo)簽作為數(shù)據(jù)輸入，整合為原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。將原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集3個(gè)部分，采用不同算法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并使用測(cè)試集對(duì)模型進(jìn)行性能檢驗(yàn)，以達(dá)到不斷學(xué)習(xí)優(yōu)化的目的。

3.3 模型評(píng)估

為了評(píng)估反竊電智能化監(jiān)測(cè)模型的準(zhǔn)確率，采用混淆矩陣進(jìn)行驗(yàn)證，如表3所示。

基于上述數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，計(jì)算出該模型的準(zhǔn)確率（accuracy，ACC）、精確率（positive predictive value，PPV）、靈敏度（true positive rate，TPR）、特異度（true negative rate，TNR），以評(píng)估模型有效性，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果持續(xù)優(yōu)化模型。具體計(jì)算公式如下：

4 模型核心算法及應(yīng)用描述

4.1 模型核心算法

在模型構(gòu)建上，采用了多種算法進(jìn)行交叉驗(yàn)證，包括時(shí)間序列階躍突變點(diǎn)檢測(cè)算法、電量突變檢測(cè)算法、隨機(jī)森林算法、線性時(shí)間精確剪枝算法、支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）、線型回歸算法、邏輯回歸算法、聚類分析算法等[7]。本文僅對(duì)時(shí)間序列階躍突變點(diǎn)檢測(cè)算法和電量突變檢測(cè)算法這兩種核心算法的構(gòu)建進(jìn)行簡(jiǎn)要描述。

4.1.1 時(shí)間序列階躍突變點(diǎn)檢測(cè)算法

時(shí)間序列階躍突變檢測(cè)算法是評(píng)估電表是否存在故障或被竊電的一個(gè)重要方法。因此，時(shí)間序列階躍突變點(diǎn)檢測(cè)模型的性能直接決定了自動(dòng)檢測(cè)裝置的靈敏度和可靠性。針對(duì)時(shí)間序列階躍突變點(diǎn)檢測(cè)，現(xiàn)有的技術(shù)方法如下：①基于突變點(diǎn)檢測(cè)組合算法的電力系統(tǒng)故障數(shù)據(jù)匹配方法，主要結(jié)合貝葉斯分類模型和人工經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，對(duì)量測(cè)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行突變點(diǎn)檢測(cè)；②滑動(dòng)規(guī)則過(guò)濾算法，對(duì)監(jiān)控告警時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，以識(shí)別并定位其中的毛刺異常點(diǎn)。時(shí)間序列階躍突變點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)架構(gòu)如圖2所示。

首先對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)處理，包括歸一化以及填充時(shí)間序列缺失值等。假設(shè)預(yù)處理后的時(shí)間序列為S，長(zhǎng)度為N，以長(zhǎng)度為2w+1的滑動(dòng)窗口從左到右對(duì)S進(jìn)行滑動(dòng)切片，由此得到N-2w+2個(gè)長(zhǎng)度為2w+1的時(shí)間序列切片；如果數(shù)字0表示第一個(gè)時(shí)間序列點(diǎn)，數(shù)字1表示第二個(gè)時(shí)間序列點(diǎn)，依次類推，N-1則代表第N個(gè)時(shí)間序列點(diǎn)。那么可以得到時(shí)間序列切片S1=[0，1，…，2w]，S2=[1，2，…，2w+1]，依次類推，SN-2w+2=[N-2w+1，N-2w，…，N+1]。其中，S1整體作為時(shí)間序列點(diǎn)w的時(shí)間序列上下文特征，S2整體作為時(shí)間序列點(diǎn)w+1的時(shí)間序列上下文特征，那么SN-2w+2則作為時(shí)間序列點(diǎn)N-w+1的時(shí)間序列上下文特征，將S1，S2，…，SN-2w+2依次通過(guò)訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)判別模型，分別得到時(shí)間序列點(diǎn)w，w+1，…，N-w+1對(duì)應(yīng)的突變標(biāo)簽序列[Lw，Lw+1，…，LN-w-1]。突變標(biāo)簽定義為L(zhǎng)∈{-1，0，1}，其中，-1表示突增突變，0表示未發(fā)生突變，1表示突降突變。

4.1.2 電量突變檢測(cè)算法

電量突變檢測(cè)算法通過(guò)結(jié)合滑動(dòng)點(diǎn)突變檢測(cè)算法和遞歸區(qū)間突變檢測(cè)算法兩種獨(dú)立突變檢測(cè)算法的結(jié)果，并取其交集，來(lái)確定最終的電量突變點(diǎn)，具體算法如下。

（1）滑動(dòng)點(diǎn)突變檢測(cè)算法。計(jì)算候選突變點(diǎn)，對(duì)一個(gè)給定日期設(shè)置一個(gè)固定的滑動(dòng)日期窗口N，假設(shè)給定日期前N天的電量均值為left_mean、電量方差為left_std，給定日期后N天的電量均值為right_mean、電量方差為right_std，則可以通過(guò)如下公式計(jì)算得到平均值與標(biāo)準(zhǔn)差的比率（mean_std_ratio）和平均值之差與其中一個(gè)條件下平均值的比率（mean_diff_ratio）：

mean_std_ratio= ， （5）

mean_diff_ratio= 。" （6）

如果同時(shí)滿足mean_std_ratio＞1.5且mean_diff_ratio＞0.3，則該給定日期被視為候選突變點(diǎn)。按照此方式，遍歷所有日期，可以得到候選突變點(diǎn)列表。選擇具有最大mean_std_ratio值的候選突變點(diǎn)，將其作為最終的突變點(diǎn)。

（2）遞歸區(qū)間突變檢測(cè)算法。如果在一個(gè)指定日期區(qū)間存在突變點(diǎn)，那么以該突變點(diǎn)作為劃分點(diǎn)，將日期區(qū)間劃分為兩個(gè)子區(qū)間，則突變?nèi)掌谇白訁^(qū)間的電量方差和突變?nèi)掌诤笞訁^(qū)間的電量方差之和會(huì)顯著小于整個(gè)區(qū)間的總方差。以相同的方式分別查找兩個(gè)子區(qū)間的突變點(diǎn)，不斷遞歸操作，得到最終的突變點(diǎn)列表。

4.2 應(yīng)用描述

基于上文構(gòu)建的多種模型以及自研智能算法，可以針對(duì)營(yíng)銷、運(yùn)維、稽查等不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景（部門(mén)）電流和電壓異常的情況，通過(guò)動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整、模式匹配及多維特征關(guān)聯(lián)分析，定制化輸出差異化的異常檢測(cè)方案，挖掘和定位疑似竊電行為的數(shù)據(jù)，從而為竊電偵查和欠費(fèi)追繳工作提供有力的依據(jù)和支撐。本文對(duì)以下幾種典型的應(yīng)用模型及場(chǎng)景識(shí)別結(jié)果進(jìn)行總結(jié)。

4.2.1 負(fù)荷波動(dòng)檢測(cè)模型/專變用電負(fù)載失衡檢測(cè)模型/失流欠流模型

采用滑動(dòng)點(diǎn)突變檢測(cè)算法和電量突變檢測(cè)算法，取二者檢測(cè)結(jié)果的交集來(lái)確定最終的電量突變點(diǎn)。同時(shí)，針對(duì)高壓用戶，特別是三相三線和三相四線系統(tǒng)中部分三相平衡的用戶，若發(fā)現(xiàn)其電流曲線存在三相不平衡且不平衡度超過(guò)閾值（30%）的情況，則判斷其存在竊電嫌疑。主要有以下3類情況。

（1）三相三線單相失流/欠流。①該相電流與正常負(fù)荷相電流大小存在等比例關(guān)系，且該用戶非政府、企事業(yè)單位，其合同容量在200 kVA及以上，未進(jìn)行無(wú)功補(bǔ)償（無(wú)負(fù)電流現(xiàn)象）。當(dāng)處于這種狀態(tài)時(shí)，現(xiàn)場(chǎng)往往會(huì)出現(xiàn)以下情形：二次側(cè)短接連接片、U型環(huán)短接或互感器端短接，說(shuō)明可能存在分流竊電嫌疑，但也可能是由于電流導(dǎo)線接觸不良、互感器變比故障導(dǎo)致的計(jì)量故障。②某相負(fù)荷表現(xiàn)正常，個(gè)別相在小負(fù)荷時(shí)存在負(fù)電流，則表明該用戶配備了電容補(bǔ)償裝置，屬于正常現(xiàn)象。③用戶的合同容量在200 kVA及以下或該用戶屬于政府、企事業(yè)單位，其用電類別為非工業(yè)類用電，則此用戶的用電負(fù)荷處于正常水平。

（2）三相三線兩相失流/欠流。①在用戶所在行業(yè)、區(qū)域負(fù)荷皆正常的情況下，且用戶未辦理減容、停運(yùn)等業(yè)務(wù)，若觀察到其所在線路線損向上波動(dòng)，且這種波動(dòng)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)與用戶用電情況存在相關(guān)性，則可以判斷此部分用戶存在兩相短接或分流竊電嫌疑。②用戶辦理減容、停運(yùn)等業(yè)務(wù)后，負(fù)荷急劇減小則為正常現(xiàn)象。

（3）三相四線（單相/多相）失流/欠流。①該相電流數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)曲線不一致，若出現(xiàn)單相或兩相電流負(fù)荷驟降，而其余相電流負(fù)荷增大的情況，則說(shuō)明存在負(fù)荷切換現(xiàn)象，這在某些情況下是正常的。②該相電流數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)曲線不一致，若出現(xiàn)單相或兩相電流負(fù)荷驟降，而其余相電流負(fù)荷與日常一致，則說(shuō)明存在負(fù)荷異常現(xiàn)象，可以判斷存在分流竊電或電表計(jì)量（簡(jiǎn)稱“表計(jì)”）故障現(xiàn)象。③某相負(fù)荷正常，個(gè)別相在小負(fù)荷時(shí)存在負(fù)電流，表明該用戶配備了電容補(bǔ)償裝置，此現(xiàn)象屬于正常現(xiàn)象。

4.2.2 二次壓降異常模型/專變二次壓降突變檢測(cè)模型/失壓欠壓模型

以滑動(dòng)點(diǎn)突變檢測(cè)算法和聚類分析算法為基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合行業(yè)特性和失壓/欠壓竊電的常見(jiàn)手法，對(duì)數(shù)據(jù)特征提取和識(shí)別模型進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)計(jì)。針對(duì)高壓用戶，分別檢查其三相電壓并與額定電壓做對(duì)比，如果三相電壓≤70%額定電壓，且存在持續(xù)失壓或欠壓的特征，可以判定該用戶存在失壓/欠壓竊電嫌疑。主要有以下5類情況。

（1）三相三線單相/兩相欠壓可能出現(xiàn)以下現(xiàn)象：一次側(cè)跌落保護(hù)裝置故障、互感器接觸不良、二次側(cè)回路連接片或進(jìn)表接線接觸不良。數(shù)據(jù)顯示，存在單相或兩相電壓低于額定電壓（可設(shè)置閾值）的情況。部分異常情況可能是采集誤判所致，可根據(jù)近期電壓曲線進(jìn)行二次篩選，以識(shí)別并處理表計(jì)故障。

（2）三相三線單相/兩相失壓可能出現(xiàn)以下現(xiàn)象：一次側(cè)跌落保護(hù)裝置開(kāi)路、互感器端接線開(kāi)路、二次側(cè)回路連接片開(kāi)路、進(jìn)表接線虛接或夾皮。數(shù)據(jù)顯示，存在單相或兩相電壓等于0 V的情況。部分異常情況由采集誤判所致，可根據(jù)近期電壓曲線進(jìn)行二次篩選。由于失壓責(zé)任劃分問(wèn)題較為復(fù)雜，難以判斷為竊電，若存在接線異常抽出或鉛封破壞現(xiàn)象，則可能存在表計(jì)故障。

（3）三相四線單相/多相欠壓可能出現(xiàn)以下現(xiàn)象：一次側(cè)跌落保護(hù)裝置故障、互感器接觸不良、二次側(cè)回路連接片或進(jìn)表接線接觸不良。數(shù)據(jù)顯示，存在單相或多相電壓低于額定電壓（可設(shè)置閾值）的情況，部分異常情況由采集誤判所致，可根據(jù)近期電壓曲線進(jìn)行二次篩選，以識(shí)別并處理可能存在的表計(jì)故障。

（4）三相四線單相/多相失壓可能出現(xiàn)以下現(xiàn)象：一次側(cè)跌落保護(hù)裝置開(kāi)路、互感器端接線開(kāi)路、二次側(cè)回路連接片開(kāi)路、進(jìn)表接線虛接或夾皮。數(shù)據(jù)顯示，存在單相或多相電壓等于0 V的情況。部分異常情況由采集誤判所致，可根據(jù)近期電壓曲線進(jìn)行二次篩選。因失壓責(zé)任劃分問(wèn)題較為復(fù)雜，難以判斷為竊電，若存在接線異常抽出或鉛封破壞現(xiàn)象，則可能為表計(jì)故障。

（5）三相三線/三相四線失壓/欠壓：當(dāng)對(duì)應(yīng)相存在負(fù)荷時(shí)，可能存在電費(fèi)少計(jì)量的情況。這種現(xiàn)象通常表現(xiàn)為一次側(cè)跌落保護(hù)裝置故障、互感器接觸不良、二次側(cè)回路連接片或進(jìn)表接線接觸不良。數(shù)據(jù)上表現(xiàn)為單相/多相存在失壓/欠壓情況，并且對(duì)應(yīng)的失壓/欠壓相存在電流，且電流大小與正常用電時(shí)期的負(fù)荷相同。對(duì)于這部分用戶，可通過(guò)分析其近期用電負(fù)荷來(lái)判斷其是否仍處于異常狀態(tài)，從而確定是否存在表計(jì)故障。

5 結(jié)語(yǔ)

在經(jīng)濟(jì)效益層面，應(yīng)用反竊電智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)能夠有效避免因違約用電、竊電行為給電力企業(yè)帶來(lái)的直接經(jīng)濟(jì)損失，進(jìn)而提高供電企業(yè)的盈利能力，同時(shí)還能降低供電企業(yè)運(yùn)維成本，提高管理效率，大幅縮減定位嫌疑用戶所需的數(shù)據(jù)分析工作量，并實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和自動(dòng)報(bào)警功能，從而全面保障企業(yè)的合法權(quán)益。通過(guò)建立反竊電智能化監(jiān)測(cè)模型，國(guó)家電網(wǎng)公司逐步加強(qiáng)了反竊電工作，并為這一領(lǐng)域提供了新的拓展方向，有效保障了供用電雙方的經(jīng)濟(jì)利益。

在社會(huì)效益層面，通過(guò)反竊電智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)，可以降低線損率，提高能源利用率，有助于我國(guó)實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排的目標(biāo)，同時(shí)還能推動(dòng)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)在電力行業(yè)的應(yīng)用，進(jìn)而培育一批懂業(yè)務(wù)、懂技術(shù)的大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用人才，有效提升竊電查處的準(zhǔn)確性與及時(shí)性，從而建立安全有序的用電環(huán)境，營(yíng)造誠(chéng)信用電氛圍[8]。

綜上，基于電力大數(shù)據(jù)的反竊電智能化監(jiān)測(cè)技術(shù)研究具有重要的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，大力發(fā)展此項(xiàng)技術(shù)有助于推動(dòng)我國(guó)電力行業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

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