电力营销域反窃电智能系统的应用与研究

莎如拉

摘 要：电力营销工作环节，窃电问题的存在时有发生，特别是当前窃电形式的增多与创新，为电力营销管理带来很大困扰。文章对当前社会发展下窃电方式进行分析，并探讨电力营销域反窃电智能系统的应用。

关键词：电力营销;反窃电;智能系统;智能营销

伴随我国社会主义市场经济的快速发展，电力体系改革步入到新的发展阶段，人们对电力企業的建设提出了更高的要求。电力行业作为影响我国社会经济发展的重要支柱产业，对人们日常生活和社会生产建设有着十分重要的作用。但是从电力系统运行管理发展实际情况来看，电力企业系统内部会涉及到比较多的内容，且在具体运行的过程中很容易受到外界环境的干扰，进而出现电力系统供电不稳定、线损、电力窃取等问题，严重威胁到了电力系统的平衡运行。为了能够更好的规范电力企业运行发展，需要在电力企业引入更为先进的技术形式来约束、规范电力系统运行。大数据技术在电力系统中的应用能够借助先进的技术形式实现对电力资源使用消耗的整合分析，针对偷电漏电的问题来提出对应的解决对策。

1窃电方式分析

窃电犯罪分子一般采用改变电能表计量回路二次接线的方式实施窃电。第一，失压：拆除计量回路电压引线，使计量表计有电流无电压，从而无法计量用电能量。第二，欠压：将引入表尾的电压引线虚接，使引入表计的电压值低于实际值时，造成表计的计量值低于实际值，少计用电能量。第三，电流互感器短接、开路、分流：将互感器短接，使计量表计无电流流过，造成表计不计量;将互感器电流回路引线拆除，使计量回路中无电流，造成表计不计量;在互感器二次侧并联一个分流引线，使部分电流从计量回路流过，造成表计少计量。第四，相序错接线：改变相序接线方式，使某一相或全部有功功率为负值，造成表计不计量或少计量。

2反窃电智能系统的结构及处理流程

反窃电智能系统主要由无线采集装置、专变采集终端、数据转化器、系统主站、电能表构成。反窃电智能系统包括电力负荷管理、实时数据采集、实时数据存储、电力设备管理、客户区域、线损、电流、电压、电量行度、地理位置、拓扑关系、历史曲线展示、数据存储等功能，能实时反映计量电表的数据情况，并根据设置的阈值进行预警，提示存在用电异常信息，通过历史数据分析，能判断出存在窃电的用户。其实际工作流程如下。第一，在线监测。通过大数据信息采集技术采集用电数据，对数据进行分析，得到电能表掉电、电能表失压、电能表故障、电能表失流、电能表外力受损等事件。第二，辅助分析。根据在线监测信息与终端事件进行辅助分析，确保分析的准确性。第三，历史数据分析。对存在潜在窃电行为的用户，分析其计量信息、接线方式、历史记录、功率数据差。第四，智能诊断。分析用户异常信息并及时处理，结合神经网络的反窃电模型评价体系，计算用户的嫌疑指数，充分分析用户窃电信息的准确性。尽管窃电的方法多样，但本质上都是用户实际的用电量大于用户电能表示数。通过建立反窃电智能系统，能持续检测用户的用电量，一旦系统显示存在窃电行为，便会发出窃电预警，帮助供电系统人员第一时间处理，减少电力企业的损失。

3大数据的电力营销管理创新实践

3.1实现智能反窃电

第一，电力信息采集系统能够对用户用电信息进行全面的整理，在整合数据信息之后通过终端数据分析系统来对这些信息进行评测和监督控制，在电力系统用电量出现异常反应之后会在第一时间发出智能预警。同时，依托大户数据技术的波形统计图和白昼分析图还能够清晰的展现出用户用电量的信息，进而实现对整个电力系统运行情况的监测控制。第二，在出现漏电问题之后借助大数据技术能够对关联用户的用电情况进行深入的分析，在综合比对正常用电和不正常用电现象之后对偷漏电故障进行判断，找到引发窃电的原因，并有针对性的提出对应的解决对策。

3.2用电模式特征分析

用户改动计量器具窃电的情况下，通过多特征融合分析，能够比较准确地检测出异常点。但是，当用户无表窃电时，就没办法再检测出异常点，这个时候就需要采用用电模式特征分析进行检测。用户用电时，会形成特定的用电模式，正常用电情况下，用电模式会有有一定的规律。用户每天分时负荷情况，可以构成1个24维的向量，该向量可以得到负荷曲线。对负荷曲线进行聚类分析，就可以检测出异常用电曲线。在实际工作中，根据线路线损率或台区线损率的情况，可以初步分析出哪些用户可能有异常用电情况，这样可以缩小检测的原始样本。如果用户从开户时开始就窃电，那么，就没有办法从历史数据中提取出正常的用电模式，这样，这种方法就失去了作用。但是，在实际中，极少出现从开户时就开始窃电的情况。

3.3搭建大数据技术数据信息平台架构系统

若想搭建供电网络系统大数据技术数据信息平台的架构系统，第一点是相关供电网络工程技术人员需要考虑到大数据技术数据信息层面的基础研究构造，随后在相关前提条件下搭建对应的用电客户数据信息收集系统，并且逐步搭建完整的大数据技术数据信息平台架构系统。由于该种构造系统的搭建，需要在保证用电客户相关数据信息收集系统非常完整的前提条件下开始，在相关进程中必须深入理解供电网络系统大数据技术具备的特性，也必须配合相关供电网络系统大数据技术平台的真实应用状况。第二点是科学使用有关的数据信息收集装置，全方位收集用电客户的初始用电参数信息，随后再把所收集到的参数信息传送至终端处理装置;操作平台可以把相关数据信息进行深入分析及研究以后，再把相关数据参数信息上传并存储到云信息数据库。第三点是必须使用云计算技术方法对收集到的相关参数信息实行校对及核算。在此进程中，领先的数据信息网络技术及监测控制作用，能够保证用电客户相关数据信息的安全性及私密性，并且能够确保相关参数信息的统一性及共享能力。

3.4采用信息技术的加密方式

采用信息技术对计量装置的外围防护设备进行加密也是一种非常有效的手段。电力企业可以通过加密来封锁电能表，让电能表仅能在电力企业端进行控制，和电力企业的防窃电管理制度进行充分融合，全方位地提升加密效果，遏制窃电行为的产生。另外，电力企业还可以通过用户用电采集系统来对用户的用电异常行为进行收集，然后采取针对性的监控方法，检查是否存在窃电行为。

3.5用负荷管理系统实施负荷动态监测

负荷管理系统通过电能表485和脉冲接口采集数据，与电能表计量的正确与否关系密切。电能计量装置与负荷管理系统密切配合，能及时发现客户负荷曲线异常，用电检查人员可及时赶赴现场查明原因，把损失降到最低。负荷管理中心反映，某银行连日负荷曲线一直为零，现场查明为客户电压互感器高压熔丝熔断，而该客户工作人员迟迟未将情况向有关管理人员反映，造成少计电能量约5000kWh。

结语

综上所述，随着供电规模的逐步扩大，窃电行为相应增多，如何显著降低窃电行为，并对其进行快速预警成了研究热点。在日后工作中还需要注重大数据防窃电智能化的建设，搭建信息平台系统，通过加密、监测等手段，降低线损与窃电问题。

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