摘 要:針對(duì)當(dāng)前電力企業(yè)面臨的線損壓力和反竊電要求,提出了基于用戶、臺(tái)區(qū)檔案以及電壓、電流曲線等海量數(shù)據(jù),通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、竊電特征分析、竊電檢測(cè)分析構(gòu)建竊電診斷模型的綜合解決方案。通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)驗(yàn)證,竊電診斷模型判斷出的竊電嫌疑戶準(zhǔn)確率達(dá)到89%,實(shí)現(xiàn)了竊電用戶的及時(shí)發(fā)現(xiàn)、精準(zhǔn)診斷,降低了電力企業(yè)的非技術(shù)性損失。
關(guān)鍵詞:反竊電;數(shù)據(jù)清洗;模型診斷
中圖分類號(hào):TM73""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A""" 文章編號(hào):1671-0797(2025)02-0010-04
DOI:10.19514/j.cnki.cn32-1628/tm.2025.02.003
0""" 引言
目前大部分省市電力用戶采集仍為24點(diǎn)數(shù)據(jù)采集,隨著電力用戶計(jì)量裝置采集性能的提升,部分省市的采集點(diǎn)數(shù)已由24點(diǎn)上升為96點(diǎn),電力用戶的采集變量包括電壓、電流、功率、功率因數(shù)等等,數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)上升,如何從海量數(shù)據(jù)中精確診斷并提取出竊電嫌疑用戶,是目前電力企業(yè)面臨的一大技術(shù)難題[1]。
高壓用戶竊電是指用戶通過(guò)改變計(jì)量裝置的接線方式使計(jì)量裝置不計(jì)量或少計(jì)量,從而達(dá)到用戶不交電費(fèi)或少交電費(fèi)的目的。高壓用戶計(jì)量裝置的接線方式分為三相四線制和三相三線制,電能量的計(jì)算公式分別為:
三相四線制:
W=P=3UIcos θ""""""""""""""""" (1)
三相三線制:
W=P=UIcos θ""" (2)
由公式(1)(2)得出,降低計(jì)量裝置的功率、電流、電壓等任一變量,均會(huì)造成電量少計(jì),從而達(dá)到竊電的目的。按照這個(gè)原理將竊電的手法進(jìn)行分類,大體可分為欠壓法竊電、擴(kuò)差法竊電、移相法竊電、欠流法竊電、無(wú)表竊電等[2-4]。
1""" 模型構(gòu)造過(guò)程
本模型主要包括數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、特征構(gòu)造、模型構(gòu)建、模型驗(yàn)證優(yōu)化5個(gè)環(huán)節(jié),其中數(shù)據(jù)清洗及特征構(gòu)造屬于關(guān)鍵點(diǎn),模型構(gòu)建為重點(diǎn),模型流程圖如圖1所示。
1)數(shù)據(jù)獲?。簭墓╇娖髽I(yè)營(yíng)銷系統(tǒng)獲取歷史反竊查違清單及用戶檔案數(shù)據(jù),從用電采集系統(tǒng)調(diào)取用戶日電量、高壓用戶所在線路的日線損數(shù)據(jù)。
2)數(shù)據(jù)清洗:針對(duì)歷史竊電樣本進(jìn)行分析篩選及修正,同時(shí)從異常值檢測(cè)與處理、缺失值分析及處理等角度對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
3)特征構(gòu)造:結(jié)合業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)及數(shù)據(jù)探索,從時(shí)間維度、統(tǒng)計(jì)方法、采集指標(biāo)及指標(biāo)間關(guān)聯(lián)性等多方面構(gòu)建特征,為模型構(gòu)建提供基礎(chǔ)。
4)模型構(gòu)建:計(jì)算樣本指標(biāo),將樣本集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,采用機(jī)器學(xué)習(xí)LightGBM分類算法,借助K折交叉驗(yàn)證方法,并通過(guò)調(diào)參策略獲取最優(yōu)參數(shù),完成模型構(gòu)建。
5)模型驗(yàn)證優(yōu)化:在測(cè)試集上分析評(píng)估,利用精準(zhǔn)率、F-score、AUC等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估優(yōu)化;此外,通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)查驗(yàn),基于核查結(jié)果迭代優(yōu)化模型。
2""" 竊電模型診斷
高壓用戶竊電診斷包含三大核心子模型,分別為電壓異常診斷模型、電流異常診斷模型、中性線異常診斷模型。
2.1""" 電壓異常診斷模型
針對(duì)高供高計(jì)三相三線、三相四線用戶,三相相電壓數(shù)據(jù)值正常且大致相等,根據(jù)線電壓數(shù)據(jù)值診斷及等邊三角形原理,三相四線用戶至少其中一異常相電壓數(shù)據(jù)為正常情況下相電壓的倍或三相三線用戶至少其中一相電壓數(shù)據(jù)為線電壓的倍,可判斷出電壓互感器是一相極性接反或者兩相極性接反異常,從而引起少計(jì)量誤差失準(zhǔn)[5-7]。
電壓異常診斷模型旨在挖掘采用欠壓法竊電的異常電力用戶。在存在一定電流數(shù)據(jù)的情況下,通過(guò)統(tǒng)計(jì)一定時(shí)間范圍內(nèi)各相欠壓點(diǎn)數(shù),分析電壓數(shù)據(jù)是否超過(guò)給定閾值K,從而判斷高壓用戶是否存在欠壓竊電嫌疑。
判斷公式為:
I(f(xt)=0,f(yt)≠0)>K
式中:K為閾值;f(xt)為電壓;f(yt)為電流。
滿足判斷公式的則為疑似欠壓法竊電用戶。
2.2""" 電流異常診斷模型
電流異常診斷模型主要包括失流異常診斷、三相電流不平衡診斷,旨在檢測(cè)采用欠流法竊電的異常用戶[8-10]。對(duì)于高壓用戶,欠流竊電法的特征主要表現(xiàn)為:某相電流失流或不平衡,另外兩相電流數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)一致,如圖2所示。因此采用相關(guān)性系數(shù)算法,計(jì)算非失流的兩相電流相關(guān)性系數(shù),判斷是否超過(guò)閾值范圍,從而辨識(shí)欠流竊電嫌疑用戶[11]。
失流、不平衡判斷規(guī)則:電流為0的點(diǎn)數(shù)大于閾值K1(K1設(shè)為2)。
相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式如下:
ρX,Y==
=
式中:X為臺(tái)區(qū)供電量/線損率;Y為臺(tái)區(qū)售電量/用戶電量;cov(X,Y)為X與Y的協(xié)方差;σ為方差;E為期望。
根據(jù)設(shè)置的相關(guān)性系數(shù)閾值,判斷疑似欠流法竊電用戶。
2.3""" 中性線異常診斷模型
1)中性線未接或虛接診斷:主要針對(duì)三相四線用戶標(biāo)準(zhǔn)電壓規(guī)格,根據(jù)負(fù)荷不平衡情況下中性點(diǎn)漂移理論,負(fù)荷不平衡時(shí)各相電壓會(huì)發(fā)生變化,負(fù)載重的一相電壓降低,負(fù)載輕的一相電壓升高。假設(shè)其中一相日平均電壓高于閾值K2,一相日平均電壓低于K3;另一相日平均電壓在一定的范圍區(qū)間;若滿足異常天數(shù)閾值即判定為中性線未接或虛接。
2)相線、中性線反接診斷:根據(jù)三相四線用戶標(biāo)準(zhǔn)電壓規(guī)格,其中任意異常兩相日平均電壓高于閾值K4;另一相日平均電壓值正常,在一定范圍內(nèi);滿足異常天數(shù)閾值即判定為相線、中性線反接。
3)三次諧波干擾診斷:針對(duì)三相四線用戶中性線電流值(中性線實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)值)大于最大相電流值N倍以上,并結(jié)合電能表存在有效異常事件記錄,則判定用戶存在三次諧波干擾。
3""" 應(yīng)用成效及查處案例
3.1""" 應(yīng)用成效
根據(jù)竊電3種診斷模型,從海量數(shù)據(jù)中提取出用電異常用戶44戶,并在東明、曹縣、成武、鄆城4個(gè)縣區(qū)進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)驗(yàn)證,共發(fā)現(xiàn)計(jì)量異常或竊電39戶,竊電診斷模型綜合準(zhǔn)確率達(dá)到89%,如表1所示。
3.2""" 模型診斷案例
通過(guò)系統(tǒng)模型規(guī)則,發(fā)現(xiàn)用戶A三相電流嚴(yán)重不平衡,C相失流。經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)核查,A、B相一次側(cè)實(shí)時(shí)電流與表計(jì)實(shí)時(shí)顯示電流一致,如圖3系統(tǒng)截圖所示。C相一次側(cè)實(shí)時(shí)電流61 A,表計(jì)C相實(shí)時(shí)顯示0.00 A,如圖4所示,此相基本不計(jì)量?,F(xiàn)場(chǎng)進(jìn)一步檢查發(fā)現(xiàn)C相互感器二次回路被人為折斷,初步判斷為人為竊電。后臺(tái)調(diào)取歷史數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)此戶從2018年10月份開(kāi)始竊電,預(yù)計(jì)追補(bǔ)電費(fèi)70萬(wàn)元左右。
4""" 結(jié)束語(yǔ)
本文針對(duì)高壓用戶竊電時(shí)的電壓、電流特征,詳細(xì)介紹了電壓異常、電流異常、中性線異常三種異常診斷模型,根據(jù)模型特征從用電采集系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)中提取出用電異常用戶,通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)驗(yàn)證,竊電模型正確率達(dá)到89%。同時(shí)介紹了模型現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)案例,為供電企業(yè)挽回了電量和電費(fèi)損失,維護(hù)了正常用電秩序。本文僅對(duì)高壓用戶竊電情況進(jìn)行了詳細(xì)分析,未充分考慮低壓用戶的情況,為適應(yīng)各種用戶和不同竊電手法,診斷模型仍需進(jìn)一步完善。
[參考文獻(xiàn)]
[1] 朱俏婷.基于大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)專變計(jì)量裝置竊電的方法研究[J].機(jī)電信息,2023(13):70-73.
[2] 董立紅,肖純朗,葉鷗,等.一種基于CAEs-LSTM融合模型的竊電檢測(cè)方法[J].電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2022,50(21):118-127.
[3] 劉康,劉鑫,張蓬鶴,等.基于負(fù)荷尖峰特征LSTM自編碼器的竊電識(shí)別方法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2023,47(2):96-104.
[4] 張宇帆,艾芊,李昭昱,等.基于特征提取的面向邊緣數(shù)據(jù)中心的竊電監(jiān)測(cè)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2020,44(9):128-134.
[5] 鄒念,張穎,蘇盛,等.基于小時(shí)尺度周期特征自編碼器的用戶竊電識(shí)別方法[J].電網(wǎng)技術(shù),2023,47(6):2558-2567.
[6] 游文霞,李清清,楊楠,等.基于多異學(xué)習(xí)器融合Stacking集成學(xué)習(xí)的竊電檢測(cè)[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2022,46(24):178-186.
[7] 唐捷,楊銀,劉斯亮,等.基于改進(jìn)SVM與NSGA-Ⅲ的臺(tái)區(qū)相序在線優(yōu)化方法[J].電力系統(tǒng)自動(dòng)化,2022,46(3):50-58.
[8] 殷濤,薛陽(yáng),楊藝寧,等.基于向量自回歸模型的高損線路竊電檢測(cè)[J].中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào),2022,42(3):1015-1024.
[9] 曹暉.電能表典型采樣電路的竊電及差錯(cuò)電量分析[J].黑龍江科學(xué),2023,14(22):54-56.
[10] 李彥.基于神經(jīng)架構(gòu)搜索的智能電表竊電識(shí)別方法研究[J].中國(guó)新技術(shù)新產(chǎn)品,2024(3):146-148.
[11] 李萬(wàn),黎海生,李景村.查處竊電典型案例[J].農(nóng)村電氣化,2023(7):89-92.
收稿日期:2024-09-23
作者簡(jiǎn)介:趙承楠(1987—),男,山東東明人,高級(jí)工程師,研究方向:電力市場(chǎng)營(yíng)銷。