基于深度学习的窃电行为检测方法

相较过去大部分针对专变和公变的窃电检测方法,文中针对群体数量庞大、窃电手段复杂多样的低压用户进行窃电行为的检测分析。首先建立特征工程,然后基于卷积神经网络Le Net-5模型对日用电量数据进行建模分析,筛选出异常用电模式,再采用双层深度网络对用户信息、台区线损、告警信息等数据进行综合分析。通过比对模型输出的分级窃电嫌疑清单,本文方法对各类窃电模式有很好的查准率,为精确抓获窃电奠定了基础。     

浅谈供电企业反窃电工作

反窃电工作是一项系统工程，它需要企业内外通力合作，必须建立反窃电长效机制，提高反窃电能力，通过堵漏增收，降低线损才能达到加强管理提高效益的目的。     

浅谈供电企业用电检查及营销稽查

随着市场经济的飞速发展,电力能源已成为一项必不可少的能源。在此对于电力企业也带来了极大的挑战,如何使电力企业在当今市场经济下不断壮大,保障供电企业的营销效益,用电检查工作就成了供电行业经营管理中的重要任务。今天我就介绍下供电企业用电专项检查内容和用电检查程序,阐明供电企业用电检查注意事项,分析供电企业外部用电检查和内部营销稽查,以及提高反窃电能力的对策。     

刍议如何做好电力系统中电能计量装置的改造

电能计量装置的可靠、准确直接关系到供用电双方的经济利益,随着电力事业的快速发展,对计费电能计量装置尤其是对用户进行技术改造以提升其计量性能是至关重要的大事,特别是在市场经济条件下,由于计量装置安装、管理不规范导致不法用户大量盗用电能,严重损害电力企业利益,所以供电部门对计量装置的改造更显得紧迫和求真务实。电能计量装置在整个电力生产过程中可以说是一杆秤一个对电力客户服务的窗口,而我们要如何去平衡这杆秤正是我们装表接电这个工种所要做的。     

用电检查人员实施现场检查的主要内容及注意事项

随着国家智能电网建设，用电检查的内容和方法也不断改变。文章从实际工作的角度介绍了在“三集五大”的“大营销”模式下，用电检查的主要内容和流程。     

电力计量系统与防窃电技术浅析

长期以来,窃电行为的屡禁不止,使我国电力系统承受了巨大的损失,与此同时,供电系统的安全性、可靠性、有效性受到了前所未有的威胁,供电系统线损率持续居高不下。因此本文先引出电力计量系统的内涵,指出窃电现象屡禁不止的两大原因,最后着重提出提高防窃电技术的具体措施。     

基于遗传算法优化BP神经网络的窃电分析

目前我国存在着严重的窃电现象,窃电手段繁多而且隐蔽,这使得工作人员的反窃电工作越来越难。基于供电企业能够采集用户用电数据,本文通过选取用户的相关历史数据进行处理和分析。根据对窃电数据特性的分析研究,挑选出月用电量、台区线损值、最大线损值、功率因素、三相不平衡率、合同容量比六个电气参量作为窃电数据的分析指标,采用遗传算法优化BP神经网络算法构建窃电分析模型,对指标样本数据进行分析,得到用户的窃电嫌疑系数,筛选出用电情况异常用户。本方法能够较方便、全面、智能的分析用户的用电情况,为供电企业实施反窃电工作指明了大致的方向,简化了反窃电的许多工作。     

获取窃电信息的方法和对策

窃电行为严重损害了供电企业的经济,同时也严生侵害了国家财产,属于违法行为,影响企业的经济发展和国家经济建设.随着科学技术的发展,窃电手段更加隐蔽,给查处增加了很大难度.本文介绍了四种查找窃电信息的方法和相应的对策,从实际应用角度出发,对惩治窃电行为起到了良好的效果.     

基于高压智能采集终端的防窃电应用研究

现代科技的发展导致了社会不安全因素的增多，电力使用秩序随之遭到破坏，相关安全质量指标受到严重挑战。随着国内电网建设智能化的全面展开，先进监察技术被陆续应用到电力工作中，端正了工作人员的责任态度，保障了我国电网事业的平稳发展，但仍旧存在一些问题亟待解决。在输电线路的输送过程或配电网的配送过程中，电网本身存在的损失和电能外部损失都叫做线损。在线路损坏占有比例中，电力网各个系统和电能本身占有量较小，更多的损失是来自于外部窃电和计量问题。这种现象，不仅造成了很大的经济损失，而且诱发了一系列社会不安全因素，破坏了原有的电力运行秩序。而基于高压智能采集终端防窃电应用的研究大大改善了这一局面，加强对其应用的分析便具有一定现实意义。为此，本文就高压智能采集终端系统中的防窃电应用进行探究。     

如何利用大数据模式提高供电企业反窃电效率

本文主要分析了供电企业反窃电管理困难原因,利用大数据模式对售电量数据进行分类和案例分析。