关键词：光伏电站并网；反窃电；技术
中图分类号：TM72 文献标识码：A
1 引言
光伏发电作为可再生能源发电的一种，具有无污染、能源质量高、安全可靠等多种优点，发展势头迅猛。在利益的驱动下，随之而来的窃电行为也逐年上升。利用光伏电站并网反窃电技术，可以进一步遏制窃电行为的发生数量，保障整个电网安全、平稳的运行，提高供电服务水平。
2 目前常见的窃电手段
窃电指以非法占用电能，以不交或者少交电费为目的，采用非法手段不计量或者少计量用电的行为。常见的窃电手段都包含以下几种方式。（1）改动短路计量装置窃电（欠流法窃电）改动短路计量装置是通过改变其电流线圈来实现的。通常是在电表的内部用导线将电流线圈短接或者利用电阻从而起到分流的作用。消减电流线圈的电流，使得电能表停转或慢转，从而达到窃电目的。（2）断开电压联片或在电压线圈上串联分压电阻（欠压法窃电）断开电压联片或在电压线圈上串联分压电阻。断开电压线圈就是使电压线圈失压导致电表不转。常见方法是把电能表的电压联接片松开，或用电阻串接在电压线圈上，并隐蔽所串接电阻。其原理是使电压线圈失压或被分压，达到少计电量目的。（3）调接零火线窃电调接零火线窃电。这种窃电方法是事先将电能表进线端的火、零线调接，使得输入跟输出是用联片短接的，因此，窃电户可利用自设（或另接）的零线用电，而电能表因没有反方向的电流回路通过电能表的电流线圈，导致电表停转。
3 反窃电系统设计
系统总体架构包括采集层、建模层、分析层与展示层组成的四层结构，采集层包括一体化电量采集系统的集中式光伏电站实时电量数据和分布式全额上网光伏用户电量数据；D5000系统中的集中式与全额上网分布式光伏电站实时功率曲线数据；其他系统中产生的气象数据。建模层中根据采集层中的光伏电量数据、功率曲线数据以及光照度等气象数据，利用相应的建模方法建立光伏的发电曲线与光照度之间的关系模型，供后续窃电分析使用。分析层中利用多种相关分析方法与光伏模型分析光伏用户光伏电量数据的真实性，查找电量、功率曲线等数据与实际天气数据间的合理性关系，及时发现异常数据，分析窃电发生可能性。展示层用来展示相关数据分析建模的结果。例如光伏模型的展示、用户窃电可能性展示、用户电量数据与天气数据间的关系曲线展示等，直观反映用户的窃电发生可能性。
4 光伏电站反窃电技术要点
为防范不法分子用上述方法窃取电能，我们设计了一种新型的区域分布式光伏窃电监管系统。该系统与配电营销系统之间的信息交互通过用电信息采集系统进行，系统通过收集光伏窃电嫌疑对象相关用电特征信息，如三相不平衡率、日用电曲线等信息，综合分析用户用电信息与台区线损等多方面参数，利用数据挖掘评判用户窃电嫌疑。
4.1 系统设计的基本原理
目前排查窃电主要依靠人员手持检查设备逐条线路排查，低效且难以发现偶发的、隐蔽的窃电点。所以我们可设想根据传统的电力测量和电力监测，运用新型的物联网技术，通过高压出线等电源点来采集用电基本信息，并对其进行采样处理，将数据输入到专门的分析软件中，建立反窃电智检测系统。同时通过这个系统建立电子档案，或部分利用既有的电网公司内部营销系统数据，档案中包含对该电力用户用电负荷、电压电流等数据的统计，从而动态检测电力用户的用电数据信息，在同一时间点内从不同的地点空间获取用电数据，通过对海量数据横向和纵向比对，结合对计量装置实时检测，可以全面掌握电力用户的用电行为，从而精确定位窃电或违约用电行为。
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4.2 建立光伏反窃电模型
用户的窃电行为可以通过判别光伏的发电曲线与光照度是否一致来识别。当电池板温度基本恒定的情况下，光伏电池阵列输出的直流功率的变化趋势与太阳光辐照度的变化趋势一致，而且光伏逆变器交流侧功率的变化与直流侧功率的变化也是有一致性的。因此，可以电量数据、气象数据、日照情况等为输入数据，对窃电识别算法进行模拟测试，形成光伏反窃电模型。首先根据各个系统和网站中采集的电量数据、气象数据和功率曲线数据，利用相关模型算法构建光伏反窃电模型，模型中反映了光伏电池阵列输出的直流功率与太阳光辐照度的变化关系以及光伏逆变器交流侧功率与直流侧功率的变化关系，从中可以提取出光伏用户电量与气象数据间的相关关系，再利用历史窃电数据对初始模型进行训练，提高模型对窃电行为的识别能力，形成较为稳定的光伏反窃电模型。利用光伏反窃电模型对实时用户数据进行窃电行为识别，形成窃电分析结果，针对用户的窃电识别结果进行结果评估，对于成效不明显的分析结果反馈到光伏反窃电模型中，进一步提高模型的有效性，提升窃电识别准确度，达到模型自学习目的。
4.3 实时监控
根据窃电识别结果对光伏用户建立实时监控系统，主要对光伏用户的发电量、用电量、功率曲线、窃电预警信息、窃电行为疑似程度、气象等信息进行实时的监控和展示。对于已经发生窃电行为的用户可在实时监控系统中分析用户相关数据，查找用户窃电特点，为后续的窃电识别积累经验。实时关注所有用户的窃电疑似程度和预警信息，对于相关数据超过阈值的用户在监控系统上及时发出预警信息，对于有预警信息的用户采取重点监控措施，对于窃电疑似程度高的用户采用上门核查等手段进一步确认窃电行为是否发生，降低窃电行为发生风险。
4.4 提高人员工作效率
按照原有工作模式，查窃电工作人员只能通过现场突击检查、地毯式摸排才能找到窃电用户，工作效率低下、消息容易走漏，无法切实查处违法行为，造成供电企业效益流失。利用大数据理论进行多维度分析后，能通过监控用户用电信息（包括电量电费、实时电压电流、负荷曲线、功率因数等数据），利用数据处理系统精准定位，让查窃电人员做到有的放矢，一方面精确打击窃电用户，提高查窃电效率；另一方面能减少临场次数，在节约人工成本的同时减少对用户的干扰。同时，供电企业利用大数据技术，搭建互联网渠道，设立在线举报的程序，让普通群众参与到查窃电工作中，在拓展查窃电手段的同时，对广大群众给予正确的价值引导。
5 结束语
窃电及违约用电行为不仅危害了整个电力系统的安全，也影响了整个社会的风气，因此对于反窃电技术的发展是非常必要的。在开展反窃电工作时，应该与时俱进利用最新的大数据技术，通过整个大环境下的数据对窃电行为进行快速的定位和精确的检测，增强反窃电技术的真实效果，对于保证电力系统的正常运行有积极作用。
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论文作者:詹建 杨坤
论文发表刊物:《工程管理前沿》2019年19期
论文发表时间:2019/11/13
标签：窃电论文; 数据论文; 光伏论文; 用户论文; 电量论文; 模型论文; 线圈论文; 《工程管理前沿》2019年19期论文;