关键词 ：电网企业 ；智能反窃电 ；数据采集 ；应用分析
随着大数据时代的到来，一系列智能化技术应运而生，这给电力企业反窃电工作创造了有利条件。通过利用现代信息技术、先进通讯技术对电力用户相关的数据进行全面采集，结合大数据的分析和应用，反窃电手段得到了逐渐完善，为有效打击窃电行为提供了帮助。
1.一种基于大数据应用的反窃电系统?
结合大数据技术，研究了一种新型的反窃电系统，实现了智能化的窃电筛查工作以及实现治理线损工作的规律性分析，极大地提高了电力企业反窃电工作及线损治理工作的水平。
1.1实现智能反窃电
该系统采集装置对用户电量数据信息进行采集，通过终端数据分析与核算对电量进行合理的评测与监控，进行智能诊断与预警提示。用户电量数据流动可通过波形统计图与白昼分析图体现出来。所以，电力大数据分析系统可以通过平台的方式对相关数据电量进行分析监测。其次，在出现窃电情况下，电力大数据分析系统可以对相关用户流动电量进行数据及档案信息进行分析，根据异常电量与正常电量的不同差异，最终判断出反常行为，系统会自动实施预警，并锁定出现窃电的具体位置，相关执法工作人员可以第一时间赶到现场进行处理。
1.2 监控不同季节和天气对线损的影响
通过运用用电信息电力大数据系统，可以准确掌握供电线路线损的基本规律与实际情况。首先，分析不同季节对供电线路造成线损的程度，结果表明最为明显的是冬夏两季，夏天的线路线损率远远低于冬天。另外，分析不同地域的供电线路线损差异，其中南方地域的线路线损率略低于北方地区，这是由于北方地区的寒冷与雪雨有关。因此，充分利用好大数据技术系统，通过对用电信息的采集与整理，可以清晰掌握其影响供电线路线损的因素变化，并根据具体情况提出相关的应对措施与策略，大限度地保障了供电线路的稳定性与传输性，为百姓生活与生产建设提供有力保障空间。
1.3加强用电数据保密措施。用户的用电数据信息具有相对时效变化性与针对性。因此，加大对用户用电数据的保密性尤为重要。通过大数据技术使其整个供电系统形成集约式数据库，通过对数据库中的各个节点（用户信息与供电数据）数据分析，来实现相对的密码加密措施。
2.应用大数据技术的反窃电系统设计
2.1反窃电系统设计原理分析
第一，系统会对区域内的所有电力用户进行全方位覆盖，并且为每一个用户建立一个电力档案，档案中具体记载着用户的用电信息，其中包括电负荷、电压和电流等，以动态的方式实现对用户用电的监管；第二，系统所采集的用户信息会进行相应的二进制数据转化，使其可以被计算机识别，从而进行下一步的软件操作；第三，系统在完成采集信息的数据转换后，将其传递到相应的计算机软件中，建立相应的反窃电诊断模型。在整个反窃电系统中，对用户用电情况进行动态监测，并且通过综合对比，加之相应计量装置的实时监测，这样可以有效掌握用户的一些不良用电行为，对窃电行为进行大致的判断，从而有效缩小侦查范围。要想实现对用户窃电行为的有效确认，需要在变压器内侧安置相应的传感器，同时结合无线控制，以实现对窃电行为的有效监督。由此可见，该系统通过应用大数据技术，实现了智能化的用电信息采集和分析，这对于收集用户窃电行为的证据起到重要的作用。
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2.2反窃电系统的组成分析
2.2.1电流互感器的主要功能：
（1）提高电流测量精度。该装置可以将一次侧大电流转化为二次侧小电流，这样可以确保电流测量精度的有效提升，同时还可以确保电表监测的精度。（2）隐蔽性强。一般情况下，智能反窃电系统中应用的是开口式电流互感器，它具有较强的隐蔽性，在接入电路后，不容易被窃电用户发现。另外，开口式电流互感器在安装时，不需要进行停电就可以完成整个安装工序。
2.2.2无线数据传送模块
由于采用的是数据的动态监控和实时传输，所以系统中不需要保留大容量的信息储存空间，可以借助于移动基站，通过无线数据的形式来发送相关信息，对于那些信号较差的地区，可以安装高增益的外置天线，保证了电能数据信息的随时和高速传送。
2.2.3智能电能表
智能电能表应具备以下几种功能：（1）计量和存储功能，要求能够准确计量并存储一年内的用户电能数据；（2）费控功能，当剩余金额低于设定标准时，能够自动进行报警，提醒用户及时充值，并列入智能反窃电数据监测名单中，同时对其进行重点监测；（3）安全认证功能，要保证电力用户的个人信息和隐私；（4）冻结功能，对于不能按照规定时间缴费的用户，进行电量的冻结，包括定时冻结和整点冻结等。
2.2.5 云实时数据库
云实时数据库技术具有较强的实用性与技术性，云实时数据库对数据信息的储存、共享、处理起到极大的推动效果。云实时数据库与云计算有机结合，通过节点服务器与软件方面的应用提高共享数据的储存效率。云实时数据库的构建对用电用户数据信息的存取尤为重要。
2.2.6大数据处理平台
根据大数据层次的基本分析构建相关的用电信息大数据处理平台构架体系。通过采集设备对用户用电原始数据信息进行采集，将相关信息传输到终端处理平台，经处理平台的分析后，将其数据信息存储到云数据库，并通过云计算模式对该数据进行核算校对。在此过程中通过相关工具软件的应用，如Eclipse 集成软、MapReduce 开发软件等，运用监控控制功能与网络技术，实现数据的安全隐私与统一共享。
3.应用情景分析
某电网公司对长期线损率偏高的一条馈线进行大数据的采集与分析。这一线路拥有用户 100 个，对所有用户分别标记，首先根据用户用电量大小实施分类，其中有 20 户是高负荷用户，60 户为重负荷，20 户为低负荷。通过对其输入数据，运用评价函数值计算结果可知，用户的评价值越高，该用户存在窃电的嫌疑就越大，因此我们可以对此类用户进行详细的调查，对用电户习惯、电表计量问题、客观条件变化等情况进行排除。结合横向比较嫌疑用户，也就是对用电量环比数值进行分析，可进一步精确定位窃电嫌疑用户。
结束语：
综上所述，窃电行为一方面也给电力企业造成了严重的经济负担，另一方面要种扰乱了用电秩序及用电安全。传统的反窃电技术存在较多的缺陷，所以对其进行创新和优化十分重要。本文主要研究了应用大数据技术的反窃电系统，该系统实现了智能化的用电数据采集，对用户用电行为进行监管，最终达到有效的反窃电目的。
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论文作者:宁学玲,张欣
论文发表刊物:《当代电力文化》2019年 18期
论文发表时间:2020/1/16
标签：数据论文; 窃电论文; 用户论文; 系统论文; 电量论文; 技术论文; 信息论文; 《当代电力文化》2019年 18期论文;