(国网冀北平泉市供电分公司 河北省平泉市 067500)
摘要：目前窃电种类繁多、手段隐蔽不易发现，这些窃电行为给供电企业造成严重的经济损失，严重影响供电企业的社会效益。本文通过对窃电方法和反窃电手段进行阐述，对窃电现状进行详细分析，研究出一种基于大数据挖掘的反窃电技术，以此来提升供电企业反窃电的能力、效率和质量，提高电力企业的经济效益，促进供电企业安全稳定的发展。
关键词：窃电；大数据；反窃电技术；效益
0 前言
随着我国经济社会的迅速发展，电网建设迎来了发展的黄金时机。电力行业已经成为我国国民经济发展的重要支撑力量，成为推动各行各业高速发展的关键因素。电能作为一种市场交换过程中的商品，是一种与人们生活和现代化建设息息相关的不可替代能源，然而一些不法分子却在利益的驱使下进行窃电，导致窃电现象频发。窃电问题已经给供电公司和用户带来了巨大的经济损失，严重影响社会秩序，甚至威胁我国电力事业的稳步发展。当今的窃电技术水平越来越高，传统的窃电检查方式已经无法满足目前的反窃电要求，随着违法分子自身的思维警觉性的提高，供电企业在反窃电管理上面临极大的挑战。因此，必须要提高对电力营销大数据技术在反窃电方面的合理应用，切实提高供电企业反窃电的水平和能力。如何科学、合理、高效地应用大数据技术，切实提升反窃电工作的质量，已成为国网公司反窃电检查用电的前沿课题。
1 窃电方法及反窃电手段
1.1 窃电方法
窃电问题已经给供电公司带来严重的经济损失，严重影响供电公司的正常发展。目前，不法分子窃电的方法多种多样，但窃电的本质方法归纳起来共有六类，包括：在供电企业的供电设施上，擅自接线用电；绕越供电企业用电计量装置用电；伪造或者开启供电企业加封的用电计量装置封印用电；故意损坏供电企业用电计量装置；故意使供电企业计量装置不准或失效；采用其他方法窃电[1]。
1.2 反窃电手段
为了防止不法电力用户窃电，供电公司也在不断加强反窃电技术的研究，从而保护企业自身的电力资源。目前使用的反窃电手段也是多样化的，能满足不同条件下的传统窃电需求，主要包括反窃电组织措施和技术措施两种。其中，组织措施包括：(1)建立完善的内部稽查制度，从内部堵住漏洞，减少或者杜绝窃电的可能性；(2)建立警电联动常态运行机制；(3)开展反窃电专项活动；(4)开展营业抄核收管理效能监察活动；(5)严格执行绩效考核和奖惩制度；(6)加强计量装置的基础管理工作；(7)建立一套完整的反窃电工作体系和反窃电专业队伍。反窃电技术措施包括：(1)推广使用反窃电专用电能计量装置；(2)加强对转变用户的电能计量装置改造与更新；(3)改进电能表内部结构提高其自身反窃电的能力；(4)按照工艺要求规范电能计量装置的安装接线；(5)广泛使用防窃电电能表和电子式多功能电能表；(6)合理选择计量装置安装位置。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆
2 窃电现状
随着科学技术的发展，不法分子窃电手段也呈现出现代化、多元化、智能化等特点[2]。科技水平的提高为不法窃电分子提供了现代化的科技设备，通过这些现代化设备改变电能表内部电路板接线方式或内部电子器件结构来实现电能表停转或慢转，通过调整智能电能表的编程器，调整不同费用用电阶段的用电比例，最终达到窃电的目的。窃电设备多样、窃电手段多样，通过不同的窃电方式达到相同的窃电目的。有些窃电设备通过改变智能电能表内部电路板或者器件的结构来降低表计转动速率，有些窃电设备通过电磁干扰来影响电能表脉冲的闪动速率，有些窃电设备通过虚接电压引线达到少计电量的目的。智能电表频率干扰仪、智能电表磁扰器、智能电能表现场分析仪等先进的智能化设备，为不法分子进行窃电提供了多种多样的选择。
3 大数据技术反窃电应用
随着云计算和物联网的迅猛发展，大数据技术的应用已经慢慢地走向成熟。大数据是指超过传统数据库系统处理能力的数据，具有数据体量巨大、数据类型多样、处理速度迅速和价值密度低四大特征[3]。大数据技术在各行各业之中都有广泛的应用，通过大数据对数据进行处理、深度挖掘以及分析，使得操作人员或管理者具备对任何特定情况都可作出可预见性判断的能力，大大提升突发事故应急处理能力。信息化、自动化营销稽查是反窃电发展的必然方向，是大数据技术反窃电应用的重要组成部分。基于大数据的反窃电技术不仅能够充分发挥数据资源深度挖掘的天然优势，提高海量数据多元化筛选，还能够提高反窃电工作的质量和效率，大大节省时间成本和经济成本，保证供电企业的经济利益和社会效益。
大数据环境下的反向检测将逐步取代传统的反窃电检测工作，采用窃电重灾区判定法、功率因数分析法和用户侧计量数据挖掘三大类方法进行挖掘分析。大数据技术通过对海量的用户用电信息数据进行深度挖掘，在海量用电信息中筛选并锁定有窃电嫌疑的用户，将挖掘、筛选的结果推送给营销稽查系统，为现场反窃电稽查提供有据可循的反窃电查询方向。依据用户发生窃电行为会出现用电异常的根本原理，通过大数据技术深度挖掘出疑似窃电的用户，帮助稽查人员缩小有窃电嫌疑的用户，同时记录疑似窃电行为的起始和终止时间以及累计窃电电量总量，为稽查人员现场排查取证提供数据支撑。
4 总结
通过对目前窃电方法进行详细分析，结合供电企业反窃电的实际工作，研究出一种基于大数据的反窃电方法，能够及时、准确地排查出有窃电嫌疑的用户或窃电行为，可以有效提升稽查工作人员的反窃电工作的质量和效率，切实维护供电企业的经济利益和社会效益。
参考文献：
[1] 翟莺鸽.反窃电风险控制方法研究[D].上海:上海交通大学,2014:36-52．
[2] 王宏磊.谈无线防窃电技术在反窃电工作中的应用[J].电子测试,2016(14):169-170.
[3] 余永维,杜柳青,曾翠兰,等.基于深度学习特征匹配的铸件微小缺陷自动定位方法[J].仪器仪表学报,2016,37(6):1364-1370.
论文作者:刘维朋,王一鸣,杨世光,韩鹏宇
论文发表刊物:《电力设备》2019年第20期
论文发表时间:2020/3/3
标签：窃电论文; 数据论文; 供电企业论文; 技术论文; 方法论文; 装置论文; 用户论文; 《电力设备》2019年第20期论文;