用電檢查與反竊電在線智能分析系統設計

董春利

摘要：我國供電需求量非常大，在供電過程中，經常會出現竊電行為，為了保護電力企業及用電客戶的利益，電力企業應采用用電檢查與反竊電智能系統進行監控。通過對用電檢查與反竊電工作中的問題及智能分析系統的設計進行分析，以便及時發現客戶異常用電情況。

關鍵詞：用電檢查;反竊電;智能分析;系統設計

一些人為了私利，竊取其他用戶的電力能源。這種做法不僅導致用戶得到的電力能源達不到使用要求，損害用戶的合法權益，還對整個供電系統造成不良影響。因此，加強研究用電檢查與反竊電工作面臨的問題與智能分析系統設計具有重要意義。

一、用電檢查與反竊電工作的重要意義

（一）保護用戶的合法權益

如果用戶擅自改動、拼接、遷移操作供電設備等違規用電行為，非常容易出現電路短路、跳閘等故障，還容易導致電失火、人員傷亡等嚴重后果。造成供電中斷后，其他用戶的用單需求也會受到很大影響。

（二）維護電力企業的經濟效益

電力企業主要收入是電量銷售，當出現竊電現象，電力企業為維護居民用電系統正常運行，勢必要花費更多資金，就降低了電力企業的經濟效益，通過用電檢查與反竊電智能信息平臺的創建，便可以有效降低竊電行為，保證電力供應的穩定性、安全性，減少電力企業的經濟損失，維護電力企業的經濟利益。

（三）保障電力企業穩定發展

電力企業要想持續發展，勢必要保障用電秩序的安全穩定。通過用電檢查與反竊電智能信息平臺的設計，有效降低竊電行為的發生，確保電網的安全性和穩定性，還促進了電力企業的安全與穩定發展。

二、當前用電檢查與反竊電工作存在的問題

（一）工作人員不夠專業

在進行用電檢查與反竊電工作時，工作人員未掌握專業的檢查技術，當出現竊電行為時，不能快速準確的查出來，還有的工作人員應付工作，不能及時發現竊電行為，不利于電力系統正常運行。

（二）法律法規執行不到位

1.法律法規的執行問題

國家頒布《電力法》法律法規對竊電行為進行約束，使這些違規現象得到了一定的控制。電力部門頒發《電力供應與使用條例》，雖然可操作性較強，但具有的法律效應相對較弱，在實際應用中常常處于被動的地位，不利于司法應用[1]。

（三）對竊電行為監測力不足

竊電所需工具比較簡單，當竊電現象被發現，竊電用戶可以及時進行隱藏，工作人員也很難找到證據。

三、用電檢查與反竊電在線智能分析系統設計

（一）主要結構

1.信息平臺層：主要是依靠電力企業的電力營銷系統和用電采集系統，采集用戶用電信息，并將信息傳送到智能信息平臺，將這些數據進行分析處理，判斷是否存在用電異常的現象。同時檢查用戶的用電規范，提高使用戶用電更加科學，完成反竊電技術的分析。

2.無線通信層：通過采用無線通信技術，使掌上終端設備與用電檢查與反竊電智能信息平臺之間的信息互通，隨著網絡技術的發展，進一步提升了用電檢查與反竊電智能信息平臺的運行效率，而且能夠及時有效的傳遞信息，打擊各種竊電行為。

3.現場用電檢查層：是對現場的用電情況進行檢查，相關工作人員只需要根據掌上終端設備，就能檢查現場用電的信息及使用是否規范。

（二）系統軟件

用電檢查與反竊電智能信息平臺，主要軟件應用體現四個方面：

1.智能分析系統：是用電檢查與反竊電智能信息平臺的核心，它通過電力企業用電信息采集終端、電力營銷系統的數據信息，將數據進行全面的分析，并對分析結果做出智能化的判斷，列出存在異常用電行為的客戶給相關工作人員發出提示。工作人員收到異常用電用戶信息后，及時安排專人到異常區域進行現場檢查，及時制止竊電行為，從而降低電力企業的經濟損失。

2.數據接口子系統：主要目的是實現不用接口之間的數據的交換。根據電力企業業務的不同，利用WebService 和中間庫等多種方式，完成與用電信息系統、生產管理系統的對接。

3.Web子系統：主要包括基礎數據、用電檢查、反竊電處理、異常事件記錄、報表統計、等模塊，根據各模塊的功能，來滿足相關工作人員的實際需求，進一步提高反竊電的管理水平和工作效率。

4.服務子系統：服務系統主要是為掌機終端提供應用服務需求，它將用電內容、路線、計劃、以及用戶信息傳輸到掌機終端上，完成用電數據信息和用戶檔案的查詢，同時上報現場檢查數據。無線掌機應用服務子系統運用多線程并發機制，同時運用通信協議對傳輸數據進行加密，確保了數據在傳輸過程中安全[2]。

（三）竊電識別模型構建

實際用電場景中，常出現的用電異常現象由計量表故障、線路短路、供電電壓不穩等，不能單純根據用電異常行為來判斷是否存在竊電行為，目前采用的計量自動化系統能夠有效地識別異常用電行為，但無法直接確定存在竊電行為，用這種方式準確確認竊電行為的比例極低，在現實中并不常用。解決這個問題，可以依據用戶異常用電行為的持續時間及次數進行判斷，并創建對應的智能竊電識別模型。在研究中通過異常系數來描述用戶出現竊電行為的可能性大小，具體的計算方式是：首先確定具體的用電異常模型，并對各個模型設置對應的分值，然后將其與24小時用電異常模型的出現次數相乘后進行累加。

具體公式可以表示為：嫌疑系數=∑（一天的異常次數×用電異常分值）其中異常次數表示在一天中各個用電異常模型中元素類型的總數量，而異常分值用于描述屬于竊電行為的可能性大小，因此分值越大，意味著屬于竊電行為的可能性越高[3]。

由此可見，判斷用戶是否有竊電行為主要分析兩點，分別是用電異常行為的持續時間以及異常類型，并且與二者成正比的關系（持續時間越長、異常類型越多，則極可能是竊電行為）。如果在對異常用戶設置持續時間閾值和分值閾值，當出現用電異常連續15天、分數達到36時認為是竊電嫌疑戶，在進行多種方式重點監控，由此可以判斷結果是否為竊電行為。

四、總結

運用用電檢查與反竊電在線智能分析系統，可以對用戶異常用電行為進行全面分析，及時阻止用戶竊電行為，保護電力企業經濟效益，維持電力系統正常、穩定的運行。

參考文獻

[1]姜秀榮.淺談當前供電企業用電檢查面臨的問題及反竊電措施[J].科技與企業，2015，02（13）：22.

[2]周宏建.用電檢查與反竊電智能信息平臺的設計與應用[J].低碳世界， 2019， 009（007）：117-118.

[3]杜旭昕， 林銳濤， 黃朝凱，等.用電檢查與反竊電在線智能分析系統設計[J]. 單片機與嵌入式系統應用，2020，020（006）：78-81.