面向電力系統(tǒng)反竊電的用電檢查技術(shù)研究

［摘 要］為解決電力系統(tǒng)反竊電的問題，文章分析了面向電力系統(tǒng)反竊電的用電檢查技術(shù)，探討了面向電力系統(tǒng)反竊電的用電檢查技術(shù)的未來發(fā)展方向，以期為相關(guān)人員提供參考。

［關(guān)鍵詞］電力系統(tǒng)；反竊電；用電行為特征；異常檢測；定位

［中圖分類號］TM73 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0076–03

反竊電一直是電力行業(yè)面臨的重要問題之一。隨著電力技術(shù)的發(fā)展和社會需求的增長，用電檢查技術(shù)成為解決反竊電問題的重要手段之一。用戶用電行為特征識別技術(shù)和電力系統(tǒng)異常檢測與定位技術(shù)是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一，通過對其原理和方法的探索與分析，可以更好地提高電力系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性，減少反竊電現(xiàn)象的發(fā)生。

1 面向電力系統(tǒng)反竊電的用電檢查技術(shù)

1.1 用戶用電行為特征識別技術(shù)

1.1.1 電力數(shù)據(jù)分析方法

在用戶用電行為特征識別技術(shù)中，電力數(shù)據(jù)分析方法較常用。通過對用戶的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以找出不同用戶的用電特點(diǎn)和行為規(guī)律，進(jìn)而識別出異常用電行為。該技術(shù)的應(yīng)用步驟如下。

（1）需要對采集到的原始用電數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、去噪和補(bǔ)全等操作。這有助于提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。

（2）針對清洗后的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行特征提取，即從數(shù)據(jù)中提取出能夠代表用戶用電特點(diǎn)的指標(biāo)或特征。常見的特征包括用電量的均值、方差、峰值等統(tǒng)計(jì)特征，以及用電曲線的形狀、周期性等時序特征。

（3）在特征提取之后，利用統(tǒng)計(jì)分析方法對提取出的特征進(jìn)行分析?？梢酝ㄟ^對比不同用戶或同一用戶不同時間段的用電特征，發(fā)現(xiàn)異常用電行為的規(guī)律和特點(diǎn)。比如，對某個區(qū)域的用戶用電數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)某一用戶在晚上常規(guī)用電量突然劇增，且持續(xù)時間較長。經(jīng)過進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，該用戶可能存在非法竊電的情況，從而觸發(fā)了反竊電的警報(bào)。

1.1.2 用電行為模式識別

用電行為模式識別是電力系統(tǒng)反竊電中的關(guān)鍵技術(shù)之一，通過分析用戶用電的規(guī)律性和特征，識別出正常用電模式，從而檢測異常用電行為。在實(shí)際應(yīng)用中，可以利用Pearson 相關(guān)系數(shù)進(jìn)行用電行為模式的量化分析。具體的表達(dá)式如下：

式中，P為Pearson相關(guān)系數(shù)，Xi為第i個數(shù)據(jù)點(diǎn)的電量，Yi為第i個數(shù)據(jù)點(diǎn)的時間。

Pearson 相關(guān)系數(shù)用于衡量兩個變量之間的線性相關(guān)性，其取值范圍為[–1，1]。當(dāng)相關(guān)系數(shù)趨近于1時，為變量之間呈正相關(guān)；當(dāng)相關(guān)系數(shù)趨近于–1 時，為變量之間呈負(fù)相關(guān)；當(dāng)相關(guān)系數(shù)接近0 時，則為變量之間不存在線性關(guān)系。通過計(jì)算用電量與時間之間的Pearson 相關(guān)系數(shù)，可以量化地評估用電量與時間的關(guān)系。假設(shè)相關(guān)系數(shù)為0.85，表示用電量與時間呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，即隨著時間的增加，用電量也相應(yīng)增加。在這種情況下，若發(fā)現(xiàn)某一天用電量與時間的關(guān)系與其他時間存在明顯偏差，則可能存在異常用電行為，需要進(jìn)一步調(diào)查。某用電戶連續(xù)5 d 用電量監(jiān)測結(jié)果見表1（每間隔2 h 統(tǒng)計(jì)1 次用電量數(shù)據(jù)）。

從表1 中可以看出，該用電戶5 d 內(nèi)的用電量整體波動情況較平穩(wěn)，表明該用電戶竊電的可能性極低，應(yīng)視為正常用電。

1.1.3 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用電行為特征提取

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的用電行為特征提取利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從大量用電數(shù)據(jù)中提取出具有代表性的特征，以實(shí)現(xiàn)用電行為的自動識別和分類。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)提取及分析用電戶用電行為特征時，相關(guān)邏輯如下：

式中，E為誤差，N為樣本數(shù)，f（xi）為模型預(yù)測值，Y_i為實(shí)際值。

基于式（2），可以計(jì)算用電戶的用電量預(yù)測值與實(shí)際值之間的平方誤差。通過最小化誤差，可以得到最佳的模型擬合效果，從而提取出有效的用電行為特征。比如，針對某用電戶在某一天內(nèi)，早上8 點(diǎn)開始到下午16 點(diǎn)（間隔2 h）的用電量進(jìn)行預(yù)測，得到的結(jié)果是8 點(diǎn)、10 點(diǎn)、12 點(diǎn)、14 點(diǎn)、16 點(diǎn)的預(yù)測用電量分別是24 kW·h、27 kW·h、29 kW·h、31 kW·h、34 kW·h，在相同時間實(shí)際監(jiān)測到的用電量分別是25 kW·h、28 kW·h、30 kW·h、32 kW·h、35 kW·h。將上述數(shù)據(jù)代入式（2）后計(jì)算，得到的誤差值E 為1.4，這表明模型的預(yù)測值與實(shí)際值之間的平方差的平均值為1.4。通過誤差函數(shù)的分析，可評估模型的擬合效果，并進(jìn)一步提取出有效的用電行為特征。

1.2 電力系統(tǒng)異常檢測與定位技術(shù)

1.2.1 異常檢測方法概述

電力系統(tǒng)異常檢測是保障電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要手段之一。異常檢測方法主要分為基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法[1]?；谝?guī)則的方法通過事先定義的規(guī)則或門限值來識別異常，適用于已知的異常類型；基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法則通過分析數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征來檢測異常，對于復(fù)雜的異常場景具有一定的適應(yīng)性；而基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法則利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)異常模式，并根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式進(jìn)行異常檢測，適用于復(fù)雜且多變的異常情況。選擇合適的異常檢測方法需要綜合考慮電力系統(tǒng)的特點(diǎn)、異常類型及數(shù)據(jù)情況等因素。

1.2.2 異常數(shù)據(jù)定位技術(shù)

異常數(shù)據(jù)定位技術(shù)在電力系統(tǒng)中能夠快速準(zhǔn)確地定位發(fā)生異常的位置，為后續(xù)的故障處理和維護(hù)提供重要支持。常見的異常數(shù)據(jù)定位技術(shù)包括以下幾種。

（1）基于拓?fù)浞治?。其通過分析電力系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即各個節(jié)點(diǎn)之間的連接關(guān)系，來確定異常數(shù)據(jù)可能發(fā)生的位置。例如，當(dāng)某個節(jié)點(diǎn)的電流或電壓異常偏高時，可能表明該節(jié)點(diǎn)存在問題。

（2）電力流分析。其基于電力系統(tǒng)的潮流方程，利用節(jié)點(diǎn)間的功率平衡關(guān)系，通過對潮流數(shù)據(jù)的分析來定位異常。例如，當(dāng)電力流經(jīng)過某個節(jié)點(diǎn)的功率偏離預(yù)期值時，可能表明該節(jié)點(diǎn)存在異常。

（3）智能計(jì)算方法。其利用人工智能和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量的歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)異常模式，并根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式進(jìn)行異常數(shù)據(jù)的定位。如利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，從而實(shí)現(xiàn)對異常數(shù)據(jù)的快速定位。

比如，在某電力系統(tǒng)中，監(jiān)測到某一時刻某節(jié)點(diǎn)的電流異常上升，通過基于拓?fù)浞治?，發(fā)現(xiàn)該節(jié)點(diǎn)是與故障設(shè)備相連的節(jié)點(diǎn)。進(jìn)一步結(jié)合電力流分析，確定故障設(shè)備可能導(dǎo)致電流異常。最后，利用智能計(jì)算方法，對該節(jié)點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)一步驗(yàn)證異常并定位故障設(shè)備位置[2]。

2 面向電力系統(tǒng)反竊電的用電檢查技術(shù)未來發(fā)展方向

2.1 用電檢查技術(shù)的發(fā)展趨勢

（1）基于大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)將得到廣泛應(yīng)用，通過對大規(guī)模用電數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和分析，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)的異常檢測和竊電定位。

（2）傳感器技術(shù)的進(jìn)步將實(shí)現(xiàn)對用電設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時監(jiān)測，提高異常檢測的及時性和準(zhǔn)確性。

（3）區(qū)塊鏈等新興技術(shù)的應(yīng)用也將增強(qiáng)用電數(shù)據(jù)的安全性和可信度，進(jìn)一步促進(jìn)反竊電技術(shù)的發(fā)展。

綜上所述，未來用電檢查技術(shù)將朝著智能化、精準(zhǔn)化和安全化的方向不斷發(fā)展。

2.2 智能反竊電技術(shù)

（1）智能識別與定位。結(jié)合人工智能和圖像識別技術(shù)，智能反竊電系統(tǒng)能夠智能識別電力盜竊行為，并準(zhǔn)確定位竊電點(diǎn)位，實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和處置。

（2）多源數(shù)據(jù)融合。智能反竊電系統(tǒng)將整合多種數(shù)據(jù)源，如電力監(jiān)測數(shù)據(jù)、視頻監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)多維度信息融合分析，提高竊電檢測的準(zhǔn)確性和可靠性。

（3）智能化響應(yīng)與管理。智能反竊電系統(tǒng)將實(shí)現(xiàn)智能化的響應(yīng)和管理，通過自動化、遠(yuǎn)程化技術(shù)，對竊電行為進(jìn)行及時干預(yù)和處理，保障電力系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

2.3 反竊電技術(shù)與電力系統(tǒng)安全的關(guān)系

（1）反竊電技術(shù)的應(yīng)用能夠有效降低竊電行為對電力系統(tǒng)造成的影響，保障電力資源的正常供應(yīng)。通過及時識別和定位竊電行為，可以防止竊電現(xiàn)象擴(kuò)大化，維護(hù)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行[4]。

（2）反竊電技術(shù)的發(fā)展也促進(jìn)了電力系統(tǒng)安全防護(hù)水平的提升。通過引入智能化監(jiān)測和管理系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對電力系統(tǒng)的全面監(jiān)控和實(shí)時響應(yīng)，加強(qiáng)對異常情況的預(yù)警和處理能力，提高了電力系統(tǒng)的抗干擾和應(yīng)對突發(fā)事件的能力。

（3）反竊電技術(shù)的不斷完善也有助于建立公平公正的電力市場秩序，維護(hù)電力行業(yè)的健康發(fā)展。

綜上所述，反竊電技術(shù)與電力系統(tǒng)安全密切相關(guān)，其發(fā)展對于電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[5]。因此，需要不斷嘗試應(yīng)用更多的智能化技術(shù)，提高用電檢查技術(shù)水平，降低竊電事件的發(fā)生率。

3 結(jié)束語

文章通過對用戶用電行為特征識別技術(shù)和電力系統(tǒng)異常檢測與定位技術(shù)的深入分析，揭示了解決電力系統(tǒng)反竊電問題的關(guān)鍵技術(shù)與方法。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷演進(jìn)與應(yīng)用，基于人工智能的反竊電技術(shù)將逐步成熟和普及，可為電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行提供更為可靠的保障。

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