基于用电行为分析的低压用户窃电在线监测分析方法研究

姚伟智　林幕群　纪素娜　郑青娜　杨军

【摘要】 针对目前低压用户窃电十分普遍，窃电手段多种多样，以及现有防窃电措施的不足，为此研究了一套基于低压用户用电行为分析的在线监测方法。依据是用户用电规律与同行业用电轨迹进行对比分析，本方法分析的主要指标包括用户月电量离散系数、行业平均月电量离散系数、两者之间的比值、用户与行业月电量比值，并计算用户异常分值，最终通过异常阀值筛选、排查确定出偏离正常用电轨迹的异常用户。通过运用该分析方法，基本能够做到及时、准确的将偏离正常用电轨迹的窃电用户找出。

【关键字】 住宅用电客户 用电行为 离散系数

一、引言

现有的窃电手段呈现隐蔽性、多样化、快速化和高科技化的特点，给用电稽查和用电管理带来很大难度。特别是针对低压用户，目前大部分供电企业尚无法实现在线监测。即使部分地区实现了低压集中抄表也只能监测到日电量，而无法获取到低压计量装置的电压、电流、功率等瞬时量数据。因此，相对于专变用户，低压用户的窃电在线监测分析更具有难度。

本文通过对各类低压窃电用户用电数据进行深入分析、提炼、总结出一套基于用电行为分析的低压用户用电异常分析指标，并对各类指标设定不同的异常阀值和权重计算出每个用户的窃电嫌疑系数，并根据嫌疑系数的大小来判定出户是否存在窃电行为。

二、用户用电行为指标确定

基于用电行为分析理论，同一特定区域中的同类用户的用电行为轨迹应具有一定的规律。通过对大量样本的分析、总结得知：

低压用户月电量的变化与同类用户用电轨迹基本吻合，而全年用电月电量又有很强的规律可循，在此基础上总结出以下的用电行为指标（如表1）。

表1 用户用电行为指标说明

指标名称 指标公式 指标意义

行业月电量 总用户电量/总用户数 以行业平均电量作为对比标准

用户电量离散系数 月电量标准差/月电量平均值 找出用户月电量波动太大或太小的用户

行业月电量离散系数 行业月电量标准差/行业月电量平均值 确定整个行业平均电量的波动范围，以12个月为周期

用户月电量比值 用户月电量/行业月电量 正常用电户与行业平均电量比值在一定范围，找出严重偏离的用户

用户月电量比值离散系数 月电量比值标准差/月电量比值平均值 正常用电用户与行业平均电量比值是在一定范围波动，找出不在此范围用户

用户和行业月电量离散系数比值 用户电量离散系数/行业电量离散系数 正常用户离散系数与行业离散系数是在同一范围波动

用户节假日用电比值 用户节假日平均电量比值/行业节假日平均电量比值 根据用户的用电性质决定，比如五一、十一、春节等

夏秋冬春用电比例 用户季节用电比列/行业季节用电比列 根据用户的用电性质和用电规律决定

三、异常指标阀值确定

通过对历史窃电户用电异常指标的计算归纳，推导归纳用户用电异常的指标体系，总结的方式是导入正常用户与窃电用户数据，通过类似正态分布的方式切割出各段指标正常用户与窃电用户的分布区间。由于低压用户用电轨迹的多种多样，在指标阀值确定时原则上是允许在异常阀值范围内可以包含少量的正常用户，以下是低压单相用户主要异常指标及阀值设定。（表2）

表2 异常指标阀值列表

节点名称 异常描述

用户与行业电量比值平均值（Y1） 用户与行业电量比值平均值<=0.6并且表计类型=单相

用户与行业离散系数比值（Y2） 表计类型=单相并且（用户和行业平均离散系数比值>3或者用户和行业平均离散系数比<0.4）

用户月电量离散系数（Y3） 表计类型=单相并且（离散系数>0.7或者离散系数<0.1）

夏秋冬春用电比列（Y4） 用户与行业季节用电比例的比值<0.65并且表计类型=单相

用户与行业十一平均电量比值（Y5） 用户与行业十一前后三个月平均月电量对比的比值<0.5并且表计类型=单相

用户与行业五一平均电量比值（Y6） 用户与行业五一前后三个月平均月电量对比的比值<0.6并且表计类型=单相

用户与行业月电量比值离散系数（Y6） 用户与行业月电量比值离散系数>0.55并且表计类型=单相

用户与行业电量比值（Y7） 用户与行业月电量比值<0.45并且表计类型=单相

四、异常指标阀值确定

对以上的各个异常指标赋予不同的的权重分值Kn（Kn=0.5～2），累加后可计算出每个被监测低压用户的窃电嫌疑系数X，其计算如下：

X=k1Y1+k2Y2+k3Y3+k4Y4+ k5Y5+ k6Y6+ k7Y7

各个指标的权重分值Kn初始状态可默认设为1，再通过后续的案例训练的结果不断地进行修正和优化。

五、嫌疑户分析及排查思路

通过反窃电在线监测系统，每月自动计算出高损台区下所有低压用户的窃电嫌疑系数，在经过稽查人员人工筛选判断出嫌疑户，判断的依据是窃电嫌疑系数X≥3，该筛选值可根据每个台区的情况进行灵活地设置和调整。但一般可遵循以下几个原则：

1）为提高准确率，筛选出来的嫌疑用户占比一般不应超过台区用户总数的5%，否则可适当调高嫌疑系数的筛选值；2）优先筛选存在异常的低压三相用户，并进行重点分析；3）其次重点筛選有以下特征的单相用户：一是用户电量波动太大、月电量出现骤降或骤降；二是电量小或电量为0、且长期波动非常小。4）对于电量长期为0的用户，应尽量通过用电地址、台区同类用户的占比判断是否是处于无人居住的老城区或刚新建的住宅小区，如是应对该部分用户予与剔除。

六、案例分析

表3 住宅客户用电情况分析表

户号 月份 电量（kWh） 行业平均电量（kWh） 用户月电量离散系数 行业月电量离散系数 电量

比值 月电量比值离散系数 窃电嫌疑系数 是否窃电 窃电方式

7200XX482 201212 35 333.7 1.53 0.33 0.10 1.43 6 是 直入

7200XX482 201301 36 366.28 1.53 0.33 0.09 1.43 6 是 直入

7200XX482 201302 35 368.68 1.53 0.33 0.09 1.43 6 是 直入

7200XX482 201303 32 275.17 1.53 0.33 0.11 1.43 6 是 直入

7200XX482 201304 39 361.4 1.53 0.33 0.10 1.43 6 是 直入

7200XX482 201305 42 347.11 1.53 0.33 0.12 1.43 6 是 直入

7200XX482 201306 42 469.66 1.53 0.33 0.08 1.43 6 是 直入

7200XX482 201307 42 603.28 1.53 0.33 0.06 1.43 6 是 直入

7200XX482 201308 131 704.11 1.53 0.33 0.18 1.43 6 否 直入

7200XX482 201309 1630 788.55 1.53 0.33 2.01 1.43 6 否 直入

7200XX482 201310 1253 643.89 1.53 0.33 1.9 1.43 6 否 直入

7200XX482 201311 1192 487.53 1.53 0.33 2.4 1.43 6 否 直入

9990XX459 201210 28 111 0.79 0.31 0.25 0.55 6 是 啟封

9990XX459 201211 41 83.8 0.79 0.31 0.48 0.55 6 是 启封

9990XX459 201212 52 204.16 0.79 0.31 0.25 0.55 6 是 启封

9990XX459 201301 88 172.67 0.79 0.31 0.50 0.55 6 是 启封

9990XX459 201302 79 157.1 0.79 0.31 0.50 0.55 6 是 启封

9990XX459 201303 60 171.1 0.79 0.31 0.35 0.55 6 是 启封

9990XX459 201304 96 293.9 0.79 0.31 0.32 0.55 6 是 启封

9990XX459 201305 111 171.54 0.79 0.31 0.64 0.55 6 是 启封

9990XX459 201306 94 217.85 0.79 0.31 0.43 0.55 6 是 启封

9990XX459 201307 125 252 0.79 0.31 0.49 0.55 6 是 启封

9990XX459 201308 321 258.81 0.79 0.31 1.24 0.55 6 是 启封

9990XX459 201309 316 272.62 0.79 0.31 1.15 0.55 6 是 启封

97010XX36 201210 87 325.34 0.65 0.16 0.26 0.67 6 是 启封

97010XX36 201211 946 257.32 0.65 0.16 3.67 0.67 6 是 启封

97010XX36 201212 1494 265.89 0.65 0.16 5.61 0.67 6 是 启封

97010XX36 201301 110 262.81 0.65 0.16 0.41 0.67 6 是 启封

97010XX36 201302 697 256.19 0.65 0.16 2.72 0.67 6 是 启封

97010XX36 201303 47 186.89 0.65 0.16 0.25 0.67 6 是 启封

97010XX36 201304 691 234.47 0.65 0.16 2.94 0.67 6 是 启封

97010XX36 201305 510 243.32 0.65 0.16 2.0 0.67 6 是 启封

97010XX36 201306 517 285.31 0.65 0.16 1.81 0.67 6 是 启封

97010XX36 201307 626 309.83 0.65 0.16 2.02 0.67 6 是 启封

97010XX36 201308 777 336.53 0.65 0.16 2.30 0.67 6 是 启封

97010XX36 201309 601 344.52 0.65 0.16 1.74 0.67 6 是 启封

从表3中可以看出直入用户月电量在窃电情况下，电量波动很小；启封用户在窃电情况下与正常用电是按比列减少（由于低压用户窃电时间点很难确定，此方法在案例添加确定用户异常电量时按照用户被查处时半年内为窃电时间）。从上表可见，上述典型历史窃电户的窃电嫌疑系数均达到6分，可见这套基于用户用电行为分析的低压用户窃电在线监测分析模型的准可达到较高的确性率。

对于未知的窃电用户，可采用同样的方法将需分析台区的用户数据导入，即可依据以上异常指标阀值计算出用户历史月份异常分值，再根据用户异常阀值及用户电量波动情况筛选出窃电嫌疑系数较大的用户，最终通过现场检查锁定、查获窃电户。

七、结束语

多年的经验告诉我们，不管用户采用哪种窃电手段，以用户电量数据作为基础，通过运用统计学中离散系数的分析方法与行业对比，将远离正常用电轨迹的用电客户筛选出来，结合各方面影响因素，确定窃电嫌疑目标，做到及时、准确的将此类的窃电行为消灭在萌芽状态。为企业及时挽回损失，更好的维护正常的供用电秩序，树立良好的企业形象。