| 标题 | 用电检查与反窃电在线智能分析系统设计 |
| 范文 | 董春利 摘要：我国供电需求量非常大，在供电过程中，经常会出现窃电行为，为了保护电力企业及用电客户的利益，电力企业应采用用电检查与反窃电智能系统进行监控。通过对用电检查与反窃电工作中的问题及智能分析系统的设计进行分析，以便及时发现客户异常用电情况。 关键词：用电检查;反窃电;智能分析;系统设计 一些人为了私利，窃取其他用户的电力能源。这种做法不仅导致用户得到的电力能源达不到使用要求，损害用户的合法权益，还对整个供电系统造成不良影响。因此，加强研究用电检查与反窃电工作面临的问题与智能分析系统设计具有重要意义。 一、用电检查与反窃电工作的重要意义 （一）保护用户的合法权益 如果用户擅自改动、拼接、迁移操作供电设备等违规用电行为，非常容易出现电路短路、跳闸等故障，还容易导致电失火、人员伤亡等严重后果。造成供电中断后，其他用户的用单需求也会受到很大影响。 （二）维护电力企业的经济效益 电力企业主要收入是电量销售，当出现窃电现象，电力企业为维护居民用电系统正常运行，势必要花费更多资金，就降低了电力企业的经济效益，通过用电检查与反窃电智能信息平台的创建，便可以有效降低窃电行为，保证电力供应的稳定性、安全性，减少电力企业的经济损失，维护电力企业的经济利益。 （三）保障电力企业稳定发展 电力企业要想持续发展，势必要保障用电秩序的安全稳定。通过用电检查与反窃电智能信息平台的设计，有效降低窃电行为的发生，确保电网的安全性和稳定性，还促进了电力企业的安全与稳定发展。 二、当前用电检查与反窃电工作存在的问题 （一）工作人员不够专业 在进行用电检查与反窃电工作时，工作人员未掌握专业的检查技术，当出现窃电行为时，不能快速准确的查出来，还有的工作人员应付工作，不能及时发现窃电行为，不利于电力系统正常运行。 （二）法律法规执行不到位 1.法律法规的执行问题 国家颁布《电力法》法律法规对窃电行为进行约束，使这些违规现象得到了一定的控制。电力部门颁发《电力供应与使用条例》，虽然可操作性较强，但具有的法律效应相对较弱，在实际应用中常常处于被动的地位，不利于司法应用[1]。 （三）对窃电行为监测力不足 窃电所需工具比较简单，当窃电现象被发现，窃电用户可以及时进行隐藏，工作人员也很难找到证据。 三、用电检查与反窃电在线智能分析系统设计 （一）主要结构 1.信息平台层：主要是依靠电力企业的电力营销系统和用电采集系统，采集用户用电信息，并将信息传送到智能信息平台，将这些数据进行分析处理，判断是否存在用电异常的现象。同时检查用户的用电规范，提高使用户用电更加科学，完成反窃电技术的分析。 2.无线通信层：通过采用无线通信技术，使掌上终端设备与用电检查与反窃电智能信息平台之间的信息互通，随着网络技术的发展，进一步提升了用电检查与反窃电智能信息平台的运行效率，而且能够及时有效的传递信息，打击各种窃电行为。 3.现场用电检查层：是对现场的用电情况进行检查，相关工作人员只需要根据掌上终端设备，就能检查现场用电的信息及使用是否规范。 （二）系统软件 用电检查与反窃电智能信息平台，主要软件应用体现四个方面： 1.智能分析系统：是用电检查与反窃电智能信息平台的核心，它通过电力企业用电信息采集终端、电力营销系统的数据信息，将数据进行全面的分析，并对分析结果做出智能化的判断，列出存在异常用电行为的客户给相关工作人员发出提示。工作人员收到异常用电用户信息后，及时安排专人到异常区域进行现场检查，及时制止窃电行为，从而降低电力企业的经济损失。 2.数据接口子系统：主要目的是实现不用接口之间的数据的交换。根据电力企业业务的不同，利用WebService 和中间库等多种方式，完成与用电信息系统、生产管理系统的对接。 3.Web子系统：主要包括基础数据、用电检查、反窃电处理、异常事件记录、报表统计、等模块，根据各模块的功能，来满足相关工作人员的实际需求，进一步提高反窃电的管理水平和工作效率。 4.服务子系统：服务系统主要是为掌机终端提供应用服务需求，它将用电内容、路线、计划、以及用户信息传输到掌机终端上，完成用电数据信息和用户档案的查询，同时上报现场检查数据。无线掌机应用服务子系统运用多线程并发机制，同时运用通信协议对传输数据进行加密，确保了数据在传输过程中安全[2]。 （三）窃电识别模型构建 实际用电场景中，常出现的用电异常现象由计量表故障、线路短路、供电电压不稳等，不能单纯根据用电异常行为来判断是否存在窃电行为，目前采用的计量自动化系统能够有效地识别异常用电行为，但无法直接确定存在窃电行为，用这种方式准确确认窃电行为的比例极低，在现实中并不常用。解决这个问题，可以依据用户异常用电行为的持续时间及次数进行判断，并创建对应的智能窃电识别模型。在研究中通过异常系数来描述用户出现窃电行为的可能性大小，具体的计算方式是：首先确定具体的用电异常模型，并对各个模型设置对应的分值，然后将其与24小时用电异常模型的出现次数相乘后进行累加。 具体公式可以表示为：嫌疑系数=∑（一天的异常次数×用电异常分值）其中异常次数表示在一天中各个用电异常模型中元素类型的总数量，而异常分值用于描述属于窃电行为的可能性大小，因此分值越大，意味着属于窃电行为的可能性越高[3]。 由此可见，判断用户是否有窃电行为主要分析两点，分别是用电异常行为的持续时间以及异常类型，并且与二者成正比的关系（持续时间越长、异常类型越多，则极可能是窃电行为）。如果在对异常用户设置持续时间阈值和分值阈值，当出现用电异常连续15天、分数达到36时认为是窃电嫌疑户，在进行多种方式重点监控，由此可以判断结果是否为窃电行为。 四、总结 运用用电检查与反窃电在线智能分析系统，可以对用户异常用电行为进行全面分析，及时阻止用户窃电行为，保护电力企业经济效益，维持电力系统正常、稳定的运行。 参考文献 [1]姜秀荣.浅谈当前供电企业用电检查面临的问题及反窃电措施[J].科技与企业，2015，02（13）：22. [2]周宏建.用電检查与反窃电智能信息平台的设计与应用[J].低碳世界， 2019， 009（007）：117-118. [3]杜旭昕， 林锐涛， 黄朝凯，等.用电检查与反窃电在线智能分析系统设计[J]. 单片机与嵌入式系统应用，2020，020（006）：78-81. |
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