苏雄俊
广东电网有限责任公司江门新会供电局 广东江门 529100
摘要：文章分析窃电主要表现形式，以线损异常台区信息为切入点，通过对异常台区用户日用电量和日线损电量数据进行批量处理及相关度分析，精准定位疑似窃电用户，以供运维人员进行针对性核查。
关键词：用电检查；窃电排查；线损异常；智能电能表
引言
窃电行为的产生,不仅会影响电力企业的经济效益,还会对人们的日常用电造成了严重的影响,对电力行业的发展,也带来了一定的约束性和限制性。因此,展开用电检查反窃电工作非常必要。用户窃电作为影响台区线损的一种重要形式，窃电方式多种多样，且窃电用户往往具有一定的反排查能力，采用常规用电检查手段易引起窃电用户警觉，因此很难被发现。目前，虽然供电企业已有相应的窃电研判模型，但现有模型主要采用采集电量异常、负荷异常报警、终端报警、电压监测、电流监测、负荷数据等信息，基于这些信息按照权重建立的用电异常研判模型来研判异常点，致使现有模型极易受到终端误报或漏报等因素影响，无法达到快速精准定位窃电用户的目的，常常令运维人员无所适从。鉴于现状，各站所的主要对策是对线损异常台区进行大量重复性排查。然而，这种盲目性排查不仅耗费大量的人力物力，往往收效也甚微，导致台区线损长时间无法恢复正常。针对以上不足，本文以线损异常台区信息为切入点，通过对异常台区用户日用电量和日线损电量数据进行批量处理及相关度分析，精准定位疑似窃电用户，进而提高因用户窃电引起的台区线损异常事件的处理效率，避免大量重复性核查工作。
1窃电主要表现形式
窃电是一种违反《电力法》《电力供应与使用条例》《供电营业规则》等法律法规禁止性规定的行为。主要包括：在供电公司的供电设施上，擅自接线用电；绕越供电的用电计量装置用电；伪造或者开启法定的或者授权的计量检定机构加封的用电计量装置封印用电；故意损坏供电公司用电计量装置；故意使供电公司的用电计量装置计量不准或者失效；采用其他方法窃电。
近年来，窃电方法大致分为私自改动电能计量装置；绕过计量装置使用电能；通过高科技手段实施窃电行为等三类。窃电行为的专业化程度越来越高，技术性明显增强，甚至形成了窃电产品研发、生产一体化的“灰色产业链”，随机性和隐蔽性很强，仅靠传统的手段和原有的仪器设备很难发现和破解，窃电案件普遍呈现出“难发现、难取证、难处理”的特点。
1 基于相关度系数排查方法
用户用电采集数据是台区线损率计算的基础，目前供电企业用电采集数据主要包括台区终端表计数据和用户费控智能电能表数据。虽然用户窃电手段多种多样，但用户窃电行为必然会引起台区线损电量异常波动。因此，文章重点研究台区日线损电量与用户日电量之间的关系，通过对台区线损电量与用户日电量进行相关度相关度分析，输出疑似窃电用户清单，供运维人员进行针对性排查。
为深度挖掘台区日线损电量与本台区用户日用电量之间的关系，以台区线损异常时间段内台区日线损电量为基准，分别与相同时间段内台区每个用户日电量进行相关系度分析。计算方法如式(1)所示：
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式中：rxy为相关度；n为数据天数；x、y分别为台区日线损电量和用户日用电量。相关度计算值处于区间[-1,1]，绝对值越接近于1表示相关度越高，相关系数为正表示正相关，相关系数为负表示负相关。
2 实际案例分析
文中所述案例包括用户短接式窃电、用户临时搭接两种窃电方式。案例内容主要包括疑似用户清单和用户用电曲线展示部分，其中，疑似用户清单按照相关度绝对值降序排列，相关度越高表示窃电疑似度越高。
在实际研判中，将阈值设为0.7，即rxy≥ 0.7时，对其进行异常类型研判。判断用户是否存在窃电行为的判据如下：若台区线损类型为大损，且计算相关系数为正，则判定用户疑似存在慢走类窃电行为（短接窃电属于慢走类窃电的一种）；若台区线损类型为大损，且计算相关系数为负，则判定用户疑似存在临时搭接窃电行为。
2.1 用户短接式窃电案例分析
辖区某台区A，变压器容量630 kVA，用户总数54 户，线损率持续多日表现为大损，期间平均线损率5.55%。多次现场排查，均未找到异常原因。经了解，借助文中所述方法辅助分析，研判输出结果如表1、图1所示。
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表1为按照相关度大小筛选出的疑似窃电用户清单，供运维人员进行现场针对性核查，相关系数大于0.7的用户为编号35、10用户；图1为疑似窃电用户（编号35、10）用电曲线，供运维人员人工研判参考。台区线损类型为大损，依据表1研判结果，编号35、10号用户相关度计算结果为正，判定35、10 号用户为疑似慢走窃电用户，且编号 35 对应用户存在较大嫌疑，应给予重点排查。经现场核查发现，编号35所对应用户存在表计短接窃电行为。现场图片如图2所示。
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经分析发现，该窃电用户日正常用电量在10 kWh上下波动，由于表计短接分流作用，表计实际计量电量在4 kWh上下波动。当用户电量较小时，台区线损整体正常，只有用户用电量较大时，台区整体线损才会表现出异常，因此，该窃电行为很难被发现。最终，经拆除窃电装置并加装封条后，台区线损恢复正常。
2.2 用户临时搭接窃电案例分析
辖区某台区，变压器容量160 kVA，用户总数61 户，线损率持续多日在正常与大损之间跳动，期间平均线损率6.32%，台区日供电量在230 kWh上下波动。经多次现场排查，均未发现异常点。借助文中所述方法辅助分析，输出如表2、图3所示研判结果。
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依据表2可知，编号7、26、38号用户相关度系数均为负数，且台区线损类型为大损，依据窃电判据，编号7、26、38号用户疑似存在临时搭接窃电行为。编号31号用户相关系数为负，依据窃电判据，怀疑其存在短接窃电行为。虽然所有用户相关度计算值均小于0.7，不存在强相关用户，未输出具体异常类型，但疑似用户清单依然可以作为现场核查次序参考，尽可能缩小现场核查范围。
根据研判疑似窃电用户清单，现场核查发现，编号38用户存在表前临时搭接窃电行为，每天累计窃电在20 kWh左右，表计实际计量3.8 kWh左右，且该用户窃电行为主要发生在大功率电器用电期间，家庭照明等小功率电器用电期间为正常用电。采用常规反窃电检查手段，较易引起窃电用户警觉，因此用户临时搭接窃电也更难被发现，文中所述研判方法定位该用户后，直接现场突击定位排查，可解决此类疑难问题。
3 结束语
通过上述案例可以发现，依据文中所述基于相关度及台区线损类型的用户窃电研判方法，案例一可以精准定位到窃电用户，案例二虽然未能将窃电用户研判为疑似度最高用户，但该窃电用户依然排在疑似清单前列。因此，采用文中所述方法，可精准定位疑似用户，为各站所反窃电检查提供参考，极大缩小运维人员用电检查范围，提高反窃电排查工作效率。