用电检查与反窃电在线智能分析系统设计与应用

发表时间:2021/5/6   来源:《当代电力文化》2021年第3期   作者:李淑君
[导读] 改革开放以来,随着社会经济的不断发展
        李淑君
        广西电网有限责任公司梧州供电局  广西梧州  543002
        
        摘要:改革开放以来,随着社会经济的不断发展,人们的生活水平不断提高,在此背景下,社会总体对电力的需求量增加,企业发展和居民生活用电产生的费用成为生活的必须消耗,电力发展过程中难免出现“窃电”的现象。因此,用电检查和反窃电是电力发展需要解决的重要问题。
        关键词:用电检查;反窃电在线智能;系统设计与应用
        引言
        相关供电企业都应该采取一个行之有效的措施,要将反窃电的有关工作切实的落实到实际工作中去,并根据窃电的实际特点,积极利用反窃电评估系统在查询、检测及后续的诸多功能,对窃电的用户进行彻底且眼里的打击,并以此中技术来保证窃电工作可以高效的运行起来,也切实保障窃电工作的有效性和科学性,在保障广大用电用户实际利益的同时,为我国电力事业的可持续发展提供强有力的后备力量,并保障供电企业的实际利益。
        1用电检查与反窃电
        通过建立的反窃电信息模型进行用电信息采集系统中数据的挖掘和分析,同时利用用电检查的掌上中段对异常用电进行排查,统称为用电检查与反窃电智能信息平台。其中包含了数据挖掘技术、软件技术、网络通信技术、嵌入式技术以及电力电子技术。①用电信息采集系统概述。用户用电信息的采集系统是对用户用电情况的信息进行采集、处理和监控的系统,对用电信息进行采集自动化、电能异常和质量检测、用电的分析和管理、用电信息的发布以及设备的信息交互等。户用电信息的采集系统的建设,能够为电力企业的建设和相关工作的开展提供数据支撑,能够有效的对市场的变化做出反应,为总体电价的控制、阶梯电价和分时电价的策略制定提供参考依据。②反窃电的分析。通过对用电信息的收集和分析,对接线故障、用电量低、疑似窃电的用户进行排查,为有针对性的用电现场检查提供参考依据。其分析主要从六个方面进行:最大电量异常分析、功率因数异常分析、用电量异常分析、电能表时钟分析、电能表状态异常分析以及电能表参数异常分析。
        2用电检查与反窃电在线智能分析系统设计与应用
        2.1系统功能概况
        供电局在日常的用电业务管理中主要使用了电能量数据平台,其中融合了计量自动化系统等多个系统的实时数据,并为用户提供了不同的展现方式,与此同时可以将用电异常及风险监测系统嵌入其中,以便于利用这些数据监测用户的窃电行为。用电异常及风险监测系统的功能主要集中在用电数据的分析和监测,并针对异常的用电行为报警,可以将其划分为窃电智能识别、异常预警监测以及异常用户播报等多个功能。另外考虑到用户的查询统计需求,本系统中还设计了瞬时量监测、用电量同比分析等功能,从而为用户提供人性化监测服务。
        2.2建设信息平台物理构架
        电力系统有序运行的基本条件是信息平台物理架构的完整性。物理架构的完善主要依赖于无线通讯层、用电现场层以及信息平台层。①信息平台层从客服系统、用电信息采集系统和电力营销系统进行自动的信息采集,对电力用户的用电信息进行实时的收集,实现对反窃电智能的分析和测算,队可以的用户进行筛选,提升预警的智能性;根据相关用电检查和反窃电工作的规范保障平台建设的规范性和信息化,对用电检查的计划进行重点的编排,现场检查应当上报审核,并进行现场的拍照和信息存档。②通过用电检查现场层实现无线终端现场检查的信息化和规范性,其主要功能包括:用电检查的系统自动生成、单据现场打印、用电档案实时查询、用电检查路径电位等,并能够对窃电的行为进行在线检查并迅速定位,对具体窃电方式进行分析。同时,该终端的拓展应用能够为营销现场提供信息基础。③通过利用无线通信层采用用电信息采集系统的GPRS无线专网通信信道,将掌上终端与平台联系起来,实现实时的无线通信,保障通信的速度。


        2.3终端软件设计方案
        终端软件是由嵌入式实时操作系统和嵌入式应用程序构成,采用Linux做为板载操作系统。Linux凭借其在结构清晰、源代码开放等方面的优势,非常适合作为嵌入式操作系统。基于Linux操作系统可以同时加载多种应用程序,并可以方便实现进程间通信。针对现场用电检查与反窃电的实际需要,考虑开发掌机上的电力检查及反窃电应用程序。该应用程序主要划分为以下几个功能模块:权限管理、档案管理、文件通信服务、电能表通信、人机交互界面、GPS巡检路径定位、现场拍照及数据压缩存储、现场信息录入、数据库管理、历史数据查询、打印服务。根据后续业务拓展需要,还可以进一步开发一些新的应用程序,实现掌上终端的软件升级。
        2.4窃电识别模型构建
        在实际用电场景中,诸如线路短路、计量表故障以及供电问题等都会造成异常用电现象,考虑到这些因素,就不能只根据用电异常行为来判断是否存在窃电行为。目前采用的计量自动化系统能够有效地识别异常用电行为,但是无法直接据此认定存在窃电行为,在实际应用中也验证了采用这种方式准确识别窃电行为的比例极低,因此很多单位并不愿意通过这种方式检测窃电现象。为了解决这个问题,应该进一步分析用电异常与窃电的关联,理论上存在窃电行为时必然会形成一定的用电异常现象,并且这种现象往往会持续一定时间,同时会有多种不同的表现形式。从这个角度来说,可以根据用户异常用电行为的持续时间以及次数进行判断,并构建对应的智能窃电识别模型。在研究中通过“嫌疑系数”来描述用户出现窃电行为的可能性大小,具体的计算方式是:首先确定具体的用电异常模型,并对各个模型设置对应的分值,然后将其与24小时用电异常模型的出现次数相乘后进行累加。
        2.5无线网络服务系统
        反窃电智能信息平台的无限互联网服务,也是会根据用电用户的实际用电数据和用电信息进行必要的收集和整理的,会对其进行有针对性的管理。并利用这些收集来的数据和信息在该系统的内部进行用电数据分析模块、用电检查模块和异常用电情况记录模块、反窃电确定模块等,通过相关信息和数据在这些模块实践的相互传递和对相关数据及信息的处理,是该系统可以自主的找到并自主找到真实的窃电情况和相关数据。其也是可以对电表的运行状态和运行所产生的数据进行深入分析和处理的。反窃电智能信息平台的无限互联网服务系统,更可以为广大电力管理人员和使用者,在查询用电情况上提供非常大的便利条件,相关电力管理工作人员可以利用该系统所提供的相关数据和信息来找到窃电的用户,用户也可以更具该系统的相关数据和信息,对一些有争议的电费进行辩护,而该系统自带的数据和信息的保密处理也有效保护了用户在用电方面的安全性。
        2.6窃电智能识别
        在之前的分析中,如果监测到用户的异常用电行为,则会将该用户直接纳入到窃电智能识别模块中,然后采用其他方式进一步监控这些用户。在本模块中主要结合瞬时量、线损等参数来分析用户的关联数据,据此形成是否为“嫌疑户”的最终结论,并将其标注在用户列表中。
        结语
        在实际建立反窃电智能信息平台的过程中,相关工作人员要实际以当地的实际用电情况和用电需求为基础,要切实保证反窃电智能信息平台的科学性、合理性及有效性,在减少实际窃电现象发生的同时,保护用户的用电安全。相关电力管理部门和管理工作者也要及时的联合相关供电企业,共同来加强反窃电智能信息平台的建立力度和管理力度,并在实际工作中不断的对该平台进行完善,对实际的窃电行为进行严格的检查和处理,从而切实提升相关供电企业工作的稳定程度,进而切实保证相关供电企业的实际经济利益。
        参考文献
        [1]郭洁琼,刘通.供电服务新形势下关于窃电及反窃电措施的探讨[J].农电管理,2020(11):58-59.
        [2]张帆.常见窃电技术分析及反窃电装置研究[J].中小企业管理与科技(上旬刊),2020(11):146-147.
        [3]潘婷,王仁杰.大数据技术在智能反窃电和线损监控方面的运用分析[J].当代化工研究,2020(20):155-156.
作者简介:李淑君(1987-),女,壮族,本科,助理工程师,主要从事电力营销客户服务工作
       
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