基于用电信息采集系统的反窃电风险评估研究与应用

景文伟

（国网河南省电力公司巩义市供电公司，河南 巩义 451200 ）

在新时期发展背景下，供电质量水平高低逐渐受到人们高度关注，随之而来的各种窃电现象也是日益频繁，因此为有效解决这一问题，反窃电工作的有效展开就尤为重要，不但能最大限度降低电量损耗，还能实现供电企业经济效益最大化。同时若想保证反窃电工作的顺利进行，还需对相关工作人员提出严格标准要求，如其在进行用电检查时要不断提高自身专业业务水平，合理利用各种先进技术手段，借此来有效规避窃电情况发生，大大降低窃电行为出现几率。

一、概述

随着经济的不断发展和社会的进步，人们对电力的依赖性越来越强，生活中居民需要用电的地方日益增多，这一发展不仅为电力部门的供电安全和供电管理带来了巨大的压力，同时也导致电费的日益上涨，因此，高额的电费常常导致窃电行为发生。据统计，我国的电力供应企业每年因为窃电行为而损失的经济收益高达200多亿，窃电行为对我国电网的安全稳定性以及经济效益带来了非常大的负面影响，因此，开展反窃电研究是非常有必要的。而伴随着科技的发展，我国的反窃电技术也取得了非常大的进步，反窃电工作的开展，有效地降低了供电部门的经济损失，同时在很大程度上规范了整个社会的用电秩序，维护了电网的供电安全稳定性，对于电网管理工作的高效开展也意义重大。

二、反窃电影响因素与权重确定

（一）反窃电影响因素分析

依托用电信息采集系统，对海量数据进行深入挖掘，以计量在线监测模块统计的各类异常事件为前提，结合基础档案信息，聚类数据按照贝叶斯分类方法(求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别)后验概率公式：

此时如果P（H|X）P（X）取最大值，则P（H|X）称为最大发生概率，以最大发生概率确定各因素权重。由于以事件发生为前提，即P（H）=1

式中：y为异常事件各聚类组所有因素百分比之和的最大值；p为异常事件某一聚类组某一因素百分比。Xi为异常事件某一聚类组样本第i个因素的数量；Xy为异常事件所有因素百分比之和最大值的聚类组某一因素的数量；Pi为第i个异常事件发生的最大概率值。异常事件简称为“主题”。未单独计算异常事件间的关联关系值，由于聚类算法中已考虑各异常事件与窃电的关联性，重新计算关联性会重复计算，因此不考虑此部分内容。最终确定各异常事件最大发生概率（简称“主题权重值”）P（H|X），将异常事件量化，对与窃电相关的每一个异常事件进行赋值，将电表上送事件、电量异常事件、配变负荷情况与台区、线路线损率相互关联关系赋值，实现异常事件数值可视化。

（二）权重确定与评价

三、用户信息采集系统的应用

现如今，用电信息采集系统在各电力网络的应用已经非常广泛，同时，各个地区的用电信息采集系统的建设也渐趋完善。各个地区的供电企业充分地利用用电信息采集系统、营销稽查监控系统以及“SG186”营销系统来对电力用户的用电情况进行综合的评估和分析，因此防范和打击部分电力用户的窃电行为已经不是难事。对用电信息采集系统的具体应用步骤如下：第一，供电企业利用用电信息采集系统线损模块，巡查出高线损台区，或者是利用系统结合每个月的线损报表，对高线损台区进行统计。在确定了高线损目标台区的基础上，系统可以自动进入“SG186”营销系统，与里面的客户信息进行比对，比对目的主要是查看用电信息采集系统统计出的客户数量与营销系统里面记录的客户数量是否一致。经过比对，若是客户数量不一致，那么可以将非智能电表客户的数量再加入到用电信息采集系统的统计数量之内，再次与营销系统内的数据进行比对，再综合分析线损情况。第二，确认高线损台区之后，工作人员就可以统计营销稽查监控系统和用电信息采集系统中的异常用电客户清单，经过筛查，初步确认目标客户范围，之后再查看以往的报警信息当中是否含有该台区的异常报警信息，再根据报警信息分析存在窃电行为的可能性，运用排查法进一步缩小窃电目标客户的范围。

四、利用用电信息采集系统展开反窃电工作需要注意问题

第一，充分确定线损区域。通过用电信息采集系统可对线损区域的线损程度进行统计分析，进而基于统计结果能够进一步缩小线损范围，进而与用户用电数据展开准确核对，一般主要采取的主要核对方法为将用电信息采集系统所产生的数据信息与“SG186”中数据信息展开对比分析，一旦其二者信息存在差异，便要重复核对进而再次明确，但如果相关数据信息并不出现任何反应，那么则代表该区域属于线损区域，需要及时采取相应手段对其治理。第二，展开有效排查。在经过相关工作人员长期对比分析后终于明确线损区域，接下来要做的便是对该区域用户展开详细调查取证，按照名单中列出的所有用户针对性的进行一一排查，然后再结合该区域用电实际情况准确判断其是否发生警报等信息，最终再根据自身所得到的所有信息明确该区域是否存在窃电现象，通过这种方法不但能大大节省反窃电工作人员的时间和精力，将窃电调查范围最大限度缩小，还能为反窃电工作人员实际工作的有效进行创造有利条件。

结语

窃电手段虽然多样，但都以减少电能计量装置的计量示值为主要目的，而计量示值通过电能表和采集系统传送营销业务应用系统，因此，窃电的排查对象可通过电能表和采集系统相关数据来排查得出。依托用电信息采集系统的海量数据，通过大数据算法构建反窃电风险评价体系，将用户窃电风险量值化，实现窃电行为精准定位、反窃信息精确推送，把数据资产转化成现实生产力，打击窃电和违规用电，助力社会建立良好用电秩序。