摘要：与传统的反窃电方法相比，大数据分析比对反窃电工作法通过系统信息碰撞、数据对比分析，精确锁定窃电用户，并可以通过网上排查、网上串并、网上追踪，以最快速度、最低成本、最小代价破获窃电案件。实践证明，该反窃电工作法是对付高压窃电违法行为的有力武器，犹如编织了一道坚固的法网，使得高压窃电用户无所遁形，系统中高压窃电用户发现率接近100%，有效减少了供电企业的损失。
关键词：同期线损系统；大数据分析；反窃电法
引言
在窃电手段愈发高明、先进的情况下，加大反窃电技术的研究，找到一种高效率、低成本并且能够全时段监测的新反窃电方法，快速、精确的确定窃电用户，对保证供电系统的安全和供电公司的利益具有十分重要的意义。
同期线损系统能够将关于现场的供售电量和运行信息等数据整合在一起，统一、完整、准确的在数据平台上展现出来。将这些数据与用采、D5000等系统上相关数据进行有效分析比对和运用，能够实现在系统中精准识别窃电用户、精确还原窃电现场，极大地拓宽反窃电工作的视野，提高了效率，为制止和打击窃电行为提供了坚强的数据支撑。
1电力企业同期线损管理中存在的问题
1.1对线损管理缺乏综合性的认识
当前电力企业的工作人员对电网线损的问题并没有一个准确的认识，他们认为电网线损的管理工作就是确定一个正确的线损标准即可，对于这个标准如何去实现，需要怎样的技术，在实现过程中可能会出现哪些状况并如何去应对等问题一概不知。电网线损的管理工作没有具体的工作部门，它分布在企业的各个部门，由企业的各个部门共同来完成，有很多的人都认为线损管理工作没有具体的工作部门，所以这项工作就不重要。但事实并不是这样的，虽然电网管理工作做好了，不会对电力企业有太大的影响，但是一旦电网出现线损问题将会对企业的发展造成极大的影响，所以电力企业要加强对电网线损的重视程度，尽可能地提高对电网线损的认识。
1.2线损管理组织的结构不合理
随着人们对电力要求的不断提升，电力企业的发展也在不断优化，各个部门都在努力提升业务质量和效率，但是线损的管理工作却一直得不到提升。因为线损的管理工作比较零散，而且涉及到的内容比较多，无法具体地划分一个部门，所以线损的管理工作向来都是由各部门共同完成的，但是由于企业分工明确的特点，各个部门只是尽力做好自己职责范围内的工作，不去理会其他业务，一般只有线损管理和职能部门有了利益冲突时，工作人员才会去主动管理电网线损问题，否则是不会轻易去管理的。因为一旦接受这个业务工作就要负责任，而且这种跨部门之间的工作，沟通是最主要的问题，多个部门之间很难意见一致，所以对于线损问题的管理也很难得到结果，这些都是组织结构不合理的具体表现。
2反窃电数据来源
应用于大数据分析比对的电力数据主要有以下几种。
2.1线路线损数据
同期线损系统的输电线路和配电线路同期线损模块可查询线路的线损数据。此数据直接反映线路电量损失情况，剔除技术（理论）线损及用户挂接、计量故障等因素后，可以直观反映出该线路上是否有窃电用户。
2.2用户负荷数据
此类数据包含用户功率、电流、电压、电量等，其中用户的日、月电量可在同期线损系统中的高压用户电量模块查询，其余相关数据可在用采（用电信息采集）系统中的用户用电视图模块查询。正常情况下，用户负荷数据客观反映用户用电情况；窃电情况下，这些数据会出现明显失真。
2.3用户用电信息数据
此类数据包含运行容量、最大需量、月电量、平均电价、功率因素及用户暂停、增减容等数据，其中运行容量和用户暂停信息可在线损系统查询，其余相关数据可在营销系统查询。
3常用数据分析技术
3.1同源同类数据比对技术
将同一数据源同一类别不同时段的数据进行比对，用以查找线路或用户该数据的变化规律，排查异常数据。
（1）用电负荷比对技术。
最大需量是反映用户用电负荷水平的用电指标，供电公司以每月用户最大需量作为电费结算的一个依据。如果出现用户运行容量较大而最大需量较低，则说明用户用电不合理，极易引起用电管理部门的关注。一些窃电用户为了规避用电管理部门的关注，每月会选择一个时段让需量冲高，人为制造一个最大需量，以此制造用户用电负荷与其运行容量均衡的假象。在用户用电负荷曲线中，每月出现个别负荷尖峰，打开该日电流曲线，用户短时间内需量冲高，用户做图形迹象非常明显。
（2）日用电量比对技术。
正常情况下，用户日用电量应该是均衡的。通过日用电量的比对，可以迅速发现用户电量突变时点，通过用户突变时点电流曲线分析以及线路线损关联分析，可以较好地发现并确认窃电用户。
3.2同源异类数据比对技术
将同一数据源不同类别同一时间点的数据进行分析比对，通过判断数据之间的变化规律是否异常，从而发现窃电用户。（1）有功功率与电流比对技术。根据有功功率公式P=UI，有功功率与电流正相关。如有功功率与电流关系出现异常，则可初步判断用户出现异常窃电行为。（2）电压与电流比对技术。对于大工业用户，当用户负荷大幅波动时，由于用户计量回路电阻的影响，用户电压曲线会同步出现压降，如压降和用户电流不协调，则可判断用户短接或分流窃电。
4案例应用
“挖矿”是币界的行话，具体指用计算机芯片的技术能力，在比特币系统产生的区块（BLOCK）中不断进行“哈希碰撞”，赢取记账权，从而获得系统奖励的比特币。一个挖矿机窝点，其主要的生产工具为矿机以及为矿机降温的大型风扇。电费是挖矿的主要成本，约占每个比特币成本的70%以上。因此，一些比特币矿主就动起了窃电的歪脑筋。
挖矿机实际上就是一台台持续在进行超级计算的特种电脑，它们的最大日用电特征就是功耗总体平衡并略有波动。其用电特征反映在负荷曲线上就是日负荷基本恒定且最大最小负荷基本一致。反映在日用电量上则是日用电量基本相同。由于比特币挖矿是由计算机程序自动运行完成，正常情况下并不需要人工干预，因此，比特币挖矿机窃电用户一般全天24小时，全年365天时时刻刻都处于窃电状态，而运用大数据分析法可以快速地定位比特币挖矿窃电。
4.1线路线损突变，提示该线路发生窃电
经同期线损系统监测，某10千伏线路2015年3月31日线损率为51.32%，进一步查询该线路3月份日线损，发现从2015年3月21日起，该线路线损突增，日损失电量为18800千瓦时左右，疑似发生窃电。
4.2从日损失电量，初步确定嫌疑用户范围
该线路日损失电量18800千瓦时，按一般窃电户日生产时间12~24小时，一般窃电户超容30%左右计算，初步确定嫌疑用户变压器运行容量在620千伏安~1250千伏安左右。查询同期线损系统，该线路下高压用户6个，合同容量在上述区间的用户仅一户，为某机械厂。
4.3查看用户日负荷曲线
从用采系统查询该用户用电视图，可以看出该用户负荷曲线是否近似一条直线，且最大负荷曲线和最小负荷曲线基本重合在一起，与挖矿机用电特征基本一致。
结束语
电能在人们生产生活中起着不可或缺的作用。人们对电力的需求不断增长，电力供应也面临着比较大的压力，但有一些妄图不劳而获的人，打起了窃电的主意。窃电不仅损害了供电公司的利益，还加重了电网负担，给用电安全、社会稳定带来了隐患。
参考文献
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