基于自动化检验的电能计量装置现场反窃电技术研究

摘 要：本文对基于自动化检验的电能计量装置现场反窃电技术进行研究。通过分析电能计量装置的工作原理和窃电行为的特点，提出了一种基于自动化检验的反窃电技术。该技术利用电能计量装置的自动化检验功能，结合实时监测和数据分析，能够准确识别和定位窃电行为，有效防止窃电事件的发生。试验结果表明，该技术具有较高的准确性和可靠性，可以为电力系统的安全稳定运行提供有效的支持。

关键词：自动化检验；电能计量装置；反窃电

中图分类号：TM 7" " 文献标志码：A

1 电能计量装置状态测定

首先，需要从预处理反窃电监测模块中获取目标计量数据。这些数据包括电力消耗、电压、电流等相关信息[1]。通过收集这些数据来建立一个样本集，用于后续的数据分析和模型建立。在获取目标计量数据后，需要对数据进行预处理。预处理的目的是清洗数据、去除噪声、填补缺失值等，以确保数据的质量和准确性。预处理方法可以包括数据清洗、数据平滑、数据插补等。其次，需要进行数据分析和模型建立。数据分析可以包括统计分析、数据挖掘等方法，以探索数据的规律和特征。通过数据分析，可以获取目标计量数据的统计特征、趋势规律等信息。在数据分析的基础上，可以建立模型，以预测和评估电能计量装置的状态。模型可以采用机器学习、神经网络、回归分析等方法，将输入的目标计量数据映射到相应的状态变量上。通过模型建立，可以准确判断和预测电能计量装置的状态。

在建立样本集后，需要确定自变量和因变量。将自变量表示为X，因变量表示为Y。为了评价自变量和因变量之间的关系，使用相关系数矩阵。相关系数矩阵是一个矩阵，其中每个元素表示2个变量之间的相关程度。通过计算相关系数矩阵，评估自变量和因变量之间的多重相关性。相关系数矩阵可以通过计算各个自变量与因变量之间的相关系数来得到。常用的相关系数有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。皮尔逊相关系数适用于线性相关关系的评估，而斯皮尔曼相关系数适用于非线性相关关系的评估。相关系数的取值范围为-1～1。当相关系数为1时，表示2个变量成完全正相关关系；当相关系数为-1时，表示2个变量成完全负相关关系；当相关系数为0时，表示2个变量之间没有线性相关关系。通过分析相关系数矩阵可以确定自变量和因变量之间的相关性强弱，从而选择合适的自变量用于建立模型。如果自变量之间存在高度相关性，就可以考虑进行变量筛选或降维处理，以减少冗余信息和提高模型的准确性。矩阵公式如公式（1）所示。

R=rij （1）

式中：rij为自变量Xi和因变量Yj之间的相关系数。

该矩阵提供关于自变量和因变量之间相关性的信息，帮助理解它们之间的关系强度和方向。

通过PLS方法提取成分。成分是通过降维处理原始数据得到的新变量，它们是原始数据中的线性组合。成分的提取帮助减少数据的维度，从而提取最具有信息量的变量[2]。使用轴向量来描述自变量和因变量之间的关系。轴向量是成分和原始数据之间的权重向量，它们表示成分和原始数据之间的线性关系。通过交叉性检验的方法来判断是否需要提取下一个成分。交叉性检验是一种评估模型性能的方法，确定模型的复杂度和准确性。如果交叉性检验结果表明需要提取下一个成分，就继续进行提取，直到达到满意的模型性能。最后，生成最小二乘回归方程。最小二乘回归方程是通过将成分、轴向量和回归系数组合起来得到的。用来预测因变量的值，并描述自变量和因变量之间的线性关系，如公式（2）所示。

Y=b0+b1X1+b2X2+...+bnXn （2）

式中：Y为因变量；X1、X2、...、Xn为自变量；b0、b1、b2、...、bn为回归系数。

在分析电能计量装置的状态渐变过程时，可以将上述最小二乘回归方程与因变量理论计算方程进行对比。因变量理论计算方程是一个简单的线性方程，表示因变量与自变量之间的理论关系。通过对比回归方程和因变量理论计算方程的系数，可以描述电能计量装置的状态渐变过程。如果回归方程中的系数a偏离1，即与因变量理论计算方程的系数不一致，就可以判断电能计量装置的状态发生了变化。进一步，可以计算相应时段的异常概率，以评估电能计量装置的状态是否正常。异常概率是指在给定的时间段内，回归方程中的系数a偏离1的概率。通过统计分析和概率计算，可以确定电能计量装置状态的异常程度。异常概率的计算可以基于历史数据或基准数据进行。通过比较当前时段的回归方程系数与历史数据或基准数据的分布情况，可以计算异常概率。如果异常概率较高，即超过了预设的阈值，就可以判断电能计量装置的状态存在异常。

2 生成反窃电指标评价体系挖掘嫌疑位置

生成反窃电指标评价体系并挖掘嫌疑位置是指通过分析电力系统中的数据，建立一套评价指标体系，用于评估窃电行为的嫌疑程度，并确定可能存在窃电行为的位置。为了挖掘窃电嫌疑位置，需要生成一个反窃电指标评价体系。该评价体系由多个指标组成，用于评估用户用电的特征和异常情况。

首先，考虑月用电量峰谷差率指标，用p1表示。该指标反映用户在不同时间段的用电差异[3]。通过计算月用电量峰谷差（s）与最大月用电量（q1）的比值来得到该指标的值，如公式（3）所示。

（3）

其次，考虑用电量季不平衡率指标，用p2表示。该指标反映用户用电的平稳性。通过计算月平均电量（q3）与当年最大月电量（q2）的比值，得到该指标的值，如公式（4）所示。

（4）

最后，考虑典型用电量比率指标，用p3表示。该指标反映用户夏季和冬季用电量的差异。通过计算夏季用电量（qa）、冬季用电量（qb）与全年用电量（q0）的比值，得到该指标的值，如公式（5）所示。

（5）

根据上述3组参数，生成一个表格形式的窃电嫌疑评价指标体系。该体系包括多个指标，每个指标都有一个具体的计算公式。通过计算每个指标的值，对用户用电的特征和异常情况进行评估。这个评价指标体系帮助挖掘窃电的嫌疑位置，及时发现异常情况，并采取相应的措施。

3 反窃电自动化检验

反窃电自动化检验是指通过自动化设备和系统，对电力系统中的窃电行为进行检测和防范的过程。窃电是指非法获取电力资源或擅自使用他人电力资源的行为，给电力供应企业和正常用户造成经济损失和不公平竞争。为了进行反窃电自动化检验，采用以下步骤和公式。

首先，假设时间用t来表示，并设置时间窗口宽度为i。在每个时间窗口内，随机选择一个指标，并记录其测量值。设这些测量值为p1，p2，...，pi。同时，计算指标的输出x（t）。为了建立尺度序列，取这些测量值的中值为M（t），并将其分成子序列l1，l2，...，li。综合上述公式，得到测量值滤波的结果，如公式（6）所示。

（6）

其次，需要对测量值进行归一化处理，以便统计和分析数据。使用线性函数来转换上述结果，得到归一化的输出，如公式（7）所示。

（7）

在完成数据预处理后，开始诊断窃电行为。计算诊断模型的权值，通过公式（8）获得结果。

Yc'=G×x（t） （8）

式中：G为可逆矩阵；Yc'为新聚类下的诊断输出。

最后，需要对现场电能计量装置进行现场检验，以确定用电数据产生的谐波次数。根据离群点的敏感度，完成对现场电能计量装置的检验。

通过以上步骤和公式，实现反窃电自动化检验。这个过程帮助识别窃电行为并采取相应的措施，确保用电的合法性和安全性。

4 基于自动化检验的电能计量装置现场反窃电案例分析

4.1 日常监测

F公司是一家高耗能企业，其专变容量为1000kVA。在1月12日，该公司完成了新的电能计量装置和远程监控系统的安装。当在1月20日进行巡测监测数据时，发现系统反馈的反窃电实时视在功率曲线值对比结果存在异常，该公司的总表二次曲线与一次曲线之间存在巨大的差异值。这个异常情况意味存在窃电行为。对反窃电实时视在功率曲线值进行对比，系统检测到窃电行为的迹象[4]。巨大的差异值表明有人在窃取电能或者存在其他异常情况，如图1所示。

总功率因数在不同时间段内呈现不同的数值。总功率因数表示电力系统中有用功和无用功之间的比例，是衡量电力系统效率和负载情况的重要指标。在凌晨时段（00：00-06：00），总功率因数的数值较低，大部分在30%～40%，最低的甚至只有28.9%。这是因为在凌晨时段，电力系统的负载较轻，存在较多的无用功，例如待机设备或低负载设备。随着时间的推移，到了上午和中午时段（06：00-12：00），总功率因数逐渐增加。在上午时段，总功率因数超过70%，并在中午时段达到了最高值100%。其原因是在这个时间段，企业开始正常运营，用电负载逐渐增加，用电设备的功率因数也相应提高。然而，在下午和晚上时段（12：00-18：00），总功率因数出现了波动和下降的趋势。下午时段总功率因数的波动范围较大，介于60%～90%。晚上时段，总功率因数进一步下降，甚至低至20%左右。这是因为在这个时间段，用电负载相对较轻，企业的运营活动减少，用电设备的功率因数也降低。

结合图1和图2的内容，在某些时间段，特别是在凌晨和晚上时段，F公司的总功率因数明显下降。这种下降是由窃电行为导致的，因为窃电行为通常会导致用电设备的功率因数降低（反窃电设备安装如图3所示）。

4.2 突击检验

突击检验是一种突然进行的、不预先通知的电能计量装置现场检验，旨在发现和打击窃电行为。通过突击检验，电力供应企业成功发现了窃电嫌疑用户，并取得了相关的证据。突击检验有效地打击了窃电行为，维护了电力供应的公平性和正常用户的权益。同时，突击检验也提醒了其他用户，警示他们不要尝试窃电行为，从而起到预防和震慑的作用。

为了确保后续反窃电工作的顺利开展，对F公司进行了持续监测。在1月28日，再次出现了与图1所示监测数据相似的结果（如图4所示），进一步确认了F公司存在窃电行为的嫌疑。为了抓获F公司的违法行为，工作人员于2月1日晚上约18：08再次进行突击检查。在现场检查中，工作人员发现F公司配电柜的门封不见了。这一发现进一步证实了F公司存在窃电嫌疑的事实。门封的缺失意味F公司在突击检查之前已经意识到窃电行为的风险，并采取了措施来掩盖其违法行为。这一发现将为后续的调查和处理提供更多的证据，并加强对F公司窃电行为的确认。工作人员将进一步深入调查，收集更多的证据，以确保对F公司的违法行为进行彻底打击。

5 结语

通过研究现场反窃电技术，不仅加深了对电能计量装置反窃电技术的认识，而且还为提高电能计量准确性和防范电能盗窃提供了有效的技术支持。本文的研究成果为电力行业的发展和电能管理提供了新的思路和方法，对提高电能计量装置的安全性和可靠性具有积极的意义。未来，将继续深入研究自动化检验的电能计量装置现场反窃电技术，不断完善技术方法和提升应用效果，为电力行业的发展和电能管理的提升贡献更多的力量。

参考文献

[1]郑权.基于数据采集的电能计量装置远程在线检测方法研究[J].光源与照明， 2023（11）：90-92.

[2]关祥.基于在线监控技术的电能计量装置设计[J].电工技术， 2022（12）：3.

[3]李铭凯，张缘，李蕊，等.基于DDC的电能计量装置现场检验方法[J].微型电脑应用， 2022， 38（10）：86-89.

[4]邓丽娟.基于大数据技术的反窃电分析与仿真研究[J].电工材料， 2022（6）：36-41.