有关窃电方式及防范措施的分析探讨

针对目前窃电手段、行踪越来越隐蔽的事实,分析了窃电的主要手段,并结合呼和浩特供电局旧城分局反窃电的经验,探讨了防窃电的措施。     

分时电价政策执行后大客户窃电方式分析

改革开放以来,人们的观念变化和生活水平不断的提升,使得我国的用电量在逐渐的上升,加大很多窃电行为的存在,极大的影响了我国电力事业的可持续发展,尤其近些年来,随着工业事业的不断发展,正从传统的个人窃电转移到工业窃电中来,越来越多的工业大客户为了达到不可告人的目的,铤而走险实施窃电行为,不仅影响了电力企业的正常运行,同时也严重影响了国家的经济建设和社会的稳定。工业大客户窃电的行为逐步增加,其窃电的方式更是高明和高手段,因此,本文正是基于这一背景,从工业大客户窃电的方式入手,分析了工业大客户窃电的成因,并提出了相应的对策。旨在与同行进行业务交流,以更好地打击窃电行为,确保电力系统安全运行的同时为广大电力客户提供更加优质高效的服务。     

分析怎样防范客户利用零线窃电

笔者将通过对低压接地方式及零线窃电的运作方式的介绍,提出怎样防范客户利用零线窃电。零线窃电是常见的一种窃电方式,用户可以通过零线窃电的方法减少电力计量,导致电力公司和相关部门遭受损失。     

不法客户窃电方式及特点研究

在日常用电过程中，用电客户可以通过各种窃电方式来进行窃电，这给管理人员带来很大的困扰，也给用电安全造成很大的威胁。本文详细介绍了不法客户采用的各种窃电方式。     

几种常见的窃电方式及查处方法探究

电力已成为现代社会生活和发展进步不可缺少的一种重要能源。它不仅给人类带来光明,更重要的是推动了现代化大生产和现代科技的进程。但是伴随着市场经济体系的建立,窃电问题变得越来越突出,企业为此蒙受了巨大的经济损失。窃电问题不仅困扰电力企业的发展,也严重影响了国家的经济建设和社会的稳定。研究分析窃电方式,正确运用法律武器,依法进行用电检查,严厉查处违章用电和窃电行为,对于开展反窃电工作、维护企业利益具有非常重要的意义。     

基于智能电表的窃电量和追补电费估算方法

目前的窃电量估算方法无法反映不同窃电方式造成的窃电量差异,对用户恶意错接、断开接线造成的功率因数的失真也缺乏辨识和矫正措施,导致窃电量和追补电费计算不合理。针对上述问题,本文利用智能电表分相电参量测量功能,对三相四线制供电用户提出了根据窃电方式估算实际用电量和实际功率因数的方法;将实际用电量估算值与同期抄表电量相减获得窃电量估算值,并利用实际功率因数估算结果对大用户功率因数补偿电费进行核查和追缴。对上海某区窃电大用户的算例结果表明,本文所提方法能更合理和全面地追缴违约使用电量、电费。     

降线损 新源绿网

正如何防范高频干扰窃电?高频干扰电表的窃电手段是当前比较隐蔽危害很严重的一种窃电方式,不动表计不动铅封恢复快捷,窃电量可达100%,常规的监测手段基本失效。当前所有电能表都不能抵抗高频干扰窃电。用电远程稽查仪是高频窃电的克星。新源绿网与河北省电力公司、华北电力大学联合研制的"防职业窃电型用电远程稽查仪"是国内唯一能够查获高频窃电的设备。目前,根据用电远程稽查仪监测现场查获的高频窃电的案例已有十几例,为供电企业挽回了巨大经济损失。     

常见防窃电技术措施及方法

随着市场经济体系的建立发展以及用电量的增大，窃电问题变得越来越突出，窃电不仅使国家和集体财产遭受严重损失，影响供电企业的经济效益，而且带来一系列的安全隐患和社会问题，危害巨大。窃电的手法虽然五花八门，但万变不离其宗，最常见的是从电能计量的基本原理人手。我们知道，一块电能表计量的多少，主要决定于电压、电流、功率因数三要素和时间的乘积。因此，改变三要素中的任何一个要素，都可以使电能表慢转、停转甚至反转，从而达到窃电的目的。另外，通过采用改变电表本身的结构性能的手法，使电表慢转，也会达到窃电的目的。各种私拉乱接、无表用电的行为则属于更加明目张胆的窃电行为。     

智能电表环境下窃电量和追补电费估算方法研究

针对当前窃电量估算方法过于笼统的不足,提出以智能电表分相电参量测量功能为依托,构建基于窃电方式差异化分析的实际用电量估算和实际功率因数估算方法,并在此基础上推进三相四线制用户窃电量计算的科学性和追补电费形成的合理性。算例结果表明,构建的方法相较于传统方法具有明显优势,可作为电力计量领域的有效参考。     

非传统窃电方式及防范

1高科技大功率无线干扰窃电及防范 高科技大功率无线干扰窃电是指窃电分子利用专用高科技智能化的大功率无线技术对电子式电能表的CPU进行干扰,使电表不能正常工作,少计或不计电量。这种窃电方法操作时间短（只需几秒钟）,隐蔽性强（在表箱外发射大功率信号就能达到干扰电表的目的,不需动电力设备和计量装置的任何部分）,     

一种基于状态估计的新型窃电方法及对策研究

随着科学技术的不断发展,窃电手段逐渐趋向于智能化,也更加的隐蔽。研究了一种基于状态估计的新型窃电方法-虚假数据注入。首先,在传统的虚假数据注入模型基础之上,得到了标准的L0范数优化模型,消除了变量系数对虚假数据注入向量精度的影响。然后,基于脆弱性指标提出设置PMU的方法提高窃电成本和难度。最后在IEEE标准测试系统上对提出的标准的L0范数优化模型和保护策略进行了测试。结果表明提出的标准L0范数优化模型可以得到更精确的虚假数据注入向量,基于脆弱性指标设置PMU可以有效提高非法用户的窃电成本。     

数据驱动窃电检测方法综述与低误报率研究展望

配电系统窃电是造成电网非技术损失的主要原因,是供电企业运营管理中长期面对的痼疾。用电信息采集系统采集的海量用户数据使得开展数据驱动的用电异常检测、准确识别窃电用户成为可能。受用户用电行为多样性影响,数据驱动的窃电检测方法的误报率在某些场景下尚难以满足实践需求,严重制约了该类方法的工程应用。首先,介绍了窃电实现手法;然后,梳理了在实践中得到工程应用的窃电检测方法以及数据驱动窃电检测方法的基本思路和局限性;在此基础上,结合工程应用对窃电检测评价指标的差异性需求,分析指出提取的可用信息不足、特征指标项灵敏性和可靠性不高是阻碍数据驱动窃电检测方法走向工程实用的主要原因。最后,从算法设计、状态空间细分以及特征指标项设计选择等不同层面对低误报率窃电检测进行了展望。     

基于时空关联矩阵的配电台区反窃电预警方法

针对配电台区窃电用户难发现、窃电量预估不准确的问题,提出了一种基于时空关联矩阵的配电台区反窃电预警方法。首先,构建配电台区数据清洗方法,采用线性插值算法对低压户表采集的缺失数据进行补正,以消除配电台区量测数据缺失对模型的影响。其次,构建配电台区窃电分析算法,通过台区线损波动率、线损与电流差异曲线的变点时间进行关联分析,从而判断台区是否存在窃电行为。再次,构建窃电用户的时空关联分析模型,通过变点、离群点和关联检测分析窃电嫌疑用户的时空分布特征,并计及用户窃电时间和用电容量等特性,提供预估窃电量。最后,通过实例验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于SE-CNN模型的窃电检测方法研究

针对传统电网现有窃电检测仅用单一电量且实际数据集下检测准确度低的问题,提出一种基于通道注意力网络改进卷积神经网络模型的窃电行为检测方法。首先建立一种包含用电量趋势、线损增长率、终端告警多源数据融合的窃电评价指标体系,以此构建用户用电特征集。然后,基于通道注意力挤压激励网络(squeeze and excitation networks, SENet)优化卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型,据此构建自适应通道注意力网络改进卷积神经网络模型的窃电检测方法。最后,利用南方电网数据集对提出方法的有效性与准确性进行验证。实测结果表明,所提方法能有效实现实际电网情况下各类窃电行为准确检测,建立的评价指标体系可更明显表征窃电行为规律。构建的窃电检测模型可自适应对特征通道重要程度调整,提升通道利用率。相比现有检测方法,其具有更高准确度和更优泛化性能。     

基于SDAE和双模型联合训练的低压用户窃电检测方法

用户窃电行为是电网企业运营管理的痛点,基于数据驱动的低压用户窃电检测是当前的重要发展方向.由于窃电数据集具有自身高维度且样本不平衡的特点,对窃电检测模型的拟合能力和泛化能力要求极高.为此,文章利用堆栈降噪自编码器对低压用户日用电量数据进行特征提取,通过挖掘数据的深层特征减少窃电产生的极端数据对检测模型的影响;进而提出逻辑回归与深度神经网络联合训练模型进行低压用户窃电检测,将逻辑回归模型的记忆能力与深度神经网络模型的泛化能力相结合,进一步提升窃电检测的精度.通过实际电网数据的实验仿真,从AUC值、准确率和召回值三个评价指标验证了所提出方法相对于传统机器学习算法具有明显的性能优势.     

基于数据挖掘的新型低压窃电识别方法

针对现今反窃电技术往往采用单一算法分析,导致反窃电效果差强人意的现状,文中提出一种针对低压用户窃电的识别方法.剥离台区线损当中的技术线损部分,采用K-means聚类算法对处理过的线损数据进行分析,识别出线损率异常波动或持续偏高的台区,并根据聚类结果定义时间离散度来衡量窃电疑似度.分析异常台区下的用户,通过相关性分析研究...     

基于Bagging异质集成学习的窃电检测

针对传统窃电检测中单一分类方法的不足,提出一种基于Bagging异质集成学习的窃电检测方法.考虑不同个体学习器在数据集上的表现以及各学习器之间的多样性,构建多种个体学习器嵌入的Bagging异质集成学习的窃电检测模型,模型的个体学习器包含k最近邻、误差反向传播神经网络、梯度提升树和随机森林,通过引入改进加权投票策略将其输出进行结合.使用爱尔兰智能电表数据集对算法有效性进行验证.结果表明,与传统单一学习器和同质集成学习检测相比,基于Bagging异质集成学习的窃电检测方法的准确率、命中率、误检率等检测指标更好,灵敏性分析验证了基于Bagging异质集成学习的窃电检测方法的有效性.     

基于重加权策略平衡损失与LSTM的窃电行为检测研究

窃电行为是导致电能损失与电力企业经济效益降低的重要原因。针对窃电问题,提出了一种基于有效数量加权策略的损失函数,改善数据集分布不均衡导致训练模型泛化性能下降的问题;基于该策略,设计了基于长短期神经网络的时间序列分类模型,用于用户日用电量的窃电行为检测任务;采用用户日用电量真实数据进行实验测试,结果表明基于有效数量的加权策略可一定程度解决数据集不平衡导致的模型泛化性下降问题。与现有方法相比,所提方法在精确度上有所提高,对窃电行为检测具有有效性与可行性。     

高压电击干扰对智能电能表的影响研究

随着智能电网的推广建设,智能电能表得到了大面积的应用。与传统电能表不同,智能电能表含有大量的电子元器件,易受强电磁干扰的影响。而全性能检测中,不能完全建立现场运行及人为原因带来的高强度电磁干扰环境,故个别单位及个人采取高压电击器干扰表计,造成CPU及芯片损坏,导致电能表失效,电量流失,且这种窃电现象不易被发现,严重影响了供用电秩序及安全。故论文从干扰源、电磁场等多个方面对高压电击器的窃电机理进行分析,提出了智能表防窃电措施,改进后的智能表能够有效防范高压电击窃电。     

窃电检测在电能量计量计费系统中的应用

本文介绍了三种用于电能量计量计费系统的窃电检测的方法：事件检测、单表阀值检测和多表阀值检测。事件检测是通过检测检相关的事件信息来判断是否有窃电发生;单表阀值检测是检测单个电表上的电压、电流、功率因数或电量增值是否越限或判断是否有窃电现象发生;多表阀值检测是通过从多个电能表上获得的数据计算并检测母线不平衡率、线损、网损是否越限来检测是否有窃电现象发生。稽查工作人员可根据提示信息到有关现场去核实。