分析用电检查工作中的反窃电措施

供电企业的用电检查人员应不断地对各种窃电行为进行深入的调查研究和分析,掌握规律,及时制定并采取相应的对策,在现场用电检查技术上要比窃电者技高一筹,最大限度地为国家挽回经济损失。     

浅析当前电网企业用电检查工作存在的问题与防窃电对策

随着我国经济的不断发展,电力事业也不断向前迈进,成为推动经济发展的重要力量.但是在其发展过程中,经常出现窃电或监管不严导致的不规范用电,发生了很多关于此方面的纠纷案加.在国家电网的运转中,还出现了在用电检查工作方面的问题,需要进行解决,来保证电网的正常运转.与此同时,由于设备不够科学、精密,体制不够严谨,经常出现窃电事件,预防窃电事件的发生对于国家电网的正常发展也具有重要意义.本文将探讨电网企业用电检查中存在的问题以及防窃电的对策.     

用电检查与反窃电工作的几个问题论述

电力企业在我社会经济的发展中扮演着十分重要的角色，随着人们用电需求的不断增加，其所发挥的作用不言而喻。同时发生了部分不良情况，窃电现象峰烟四起，在现代科技的影响下，窃电方法具有多样化，同时窃电主体复杂无比，再加上用电检查做不到位，反窃电打击力度薄弱，致使窃电相当泛滥，从而造成电力企业损失重大。因此针对其中发生的诸多问题，及时采取有效策略进行解决已势在必行，使得电力线路可以正常安全地运行。     

用电监察中的反窃电工作浅谈

从当前电力企业用电监察工作入手,着重分析了反窃电工作,对目前存在的窃电现象、用电监察工作现状及面临的问题,以及打击窃电的策略和方法等进行了阐述和探索。     

基于离群点算法的低压窃电行为主动辨识系统

为了更有效地打击窃电行为、提高对窃电行为的辨识能力,基于离群点算法设计了一种低压窃电行为主动辨识系统,用以实现对窃电现象的全面分析.根据距离离群点检测算法对原始数据进行预处理,利用判别规则筛选出离群点,再通过数据采集器直接采集用户侧用电信息,作为判断窃电的依据.基于此,通过管理电力负荷来监控电路数据信息,并引入椭圆曲线密码体制,确保用电信息的安全传输,从而构建低压窃电行为主动辨识系统.实验结果表明：该系统能够准确、安全地获取用电信息,及时辨识窃电行为,增强反窃电能力.     

基于改进FCM聚类的窃电行为检测

窃电行为检测的主要目的 在于发现窃电用户,降低电力系统运营成本.在此背景下,提出基于改进模糊C均值聚类的窃电行为检测模型,包括因子分析、基于改进模糊C均值聚类的局部离群因子计算、ROC曲线模型评价与调参及最佳检测阈值选取等模块,适用于无大量已知窃电用户样本的情况.首先,通过因子分析对用户用电特征(包括用电负荷数据和电能表异常事件)进行维度规约,提升模型检测效率.再利用遗传模拟退火算法对模糊C均值聚类算法进行改进,对用户用电特征进行检测.最后与现有成熟算法进行比较,验证该模型对窃电行为具有较高的检测准确度.检测模型可输出所有被测用户用电行为离群度得分和窃电概率排序,利用该文检测模型的输出,能够以较高精度检测出窃电行为用户,根据结果进行现场稽查,可提升反窃电工作效率.     

业扩工程中的防窃电措施探讨

防窃电是一项系统工程,只有提高业扩工程的防窃电水平,才能有效地预防和遏制不法窃电者在用电过程中产生窃电行为.本文对业扩工程中的窃电行为及主要方式进行简要概述,并且提出业扩工程中的具体防窃电措施.     

打击窃电违法行为,建立规范用电秩序

正视窃电违法行为的现状,分析窃电违法行为的特点及其产生的主要原因,从而提出反窃电有力措施,强调依法严厉打击窃电违法行为,重点是建立规范用电秩序.     

论与用电监察相结合的反窃电工作

从当前电力企业用电监察工作入手,总结了目前常见的几种窃电现象,并提出几种针对目前存在的窃电现象进行的反窃电工作及打击窃电的策略和方法,从而进一步有效遏制盗窃国家资源行为的发生。     

浅谈电力营销新设备在反窃电工作中的应用

通过对窃电方式的分析,介绍如何推广应用多功能用电检查仪和变压器容量测试仪在反窃电工作中的使用技术及方法,以及在使用中存在的问题,并提出针对性的建议,以有效遏制窃电行为的蔓延。     

反窃电新方法探索与实践

当前,全国各地的窃电行为日益猖獗,窃电方法多样化且日趋隐蔽,手段高科技化,给供电企业的反窃电工作带来一定的难度。针对复杂的用电市场环境,我们要不断探索新形势下窃电的新特点和新动向,研究反窃电的新方法并积极开展实践。加强执法部门对窃电案件的提前介入,利用自动化信息系统、电力防伪封签等先进技术手段,促进和推动反窃电工作的持续有效进行,杜绝窃电行为的发生,以维护良好的供用电秩序。     

基于随机森林的用电行为分析

长期以来窃电问题一直困扰着电力企业,它不仅损害了供电企业的合法权益,扰乱了正常的供用电秩序,而且给安全用电带来了威胁.通过机器学习算法,对电力用电数据进行分析处理,可以预测用户是否存在窃电行为.基于电力数据中用户用电量提取相关特征,结合随机森林算法,提出了一种预测用户是否具有窃电行为的方法.对比多组实验数据,调节特征数量以及算法参数,以提高预测准确率和预测速度.     

有效治理窃电和违约用电措施的研究

本文就当前电网运行中常见的窃电种类探讨了如何有效治理预防窃电行为,打击违约用电的科学措施,对规范行业秩序,促进电力行业的法制化与健康化发展有重要的实践意义。     

基于改进人工蜂群算法的用电异常检测方法

为全面有效分析和检测数据和用电异常,提高异常用电报警准确率和电量管理水平。从两个方面研究用电异常检测:一是通过用户用电异常防止意外,保障用户安全,如检测到用户负荷长期居高不下,则提醒用户可能存在电器漏电;二是防止非技术性电能损失或用户窃电,如检测到用户连续异常负荷骤降,提醒稽查人员到现场检测用户是否存在窃电。通过改进人工蜂群算法自动提取电力负荷曲线进行关联对比,实现上述行为的判断。实验结果表明,基于改进人工蜂群的异常检测算法具有较好的适应性和较高的异常检测精度。     

基于CNN-LSTM混合模型的多类别窃电行为检测

针对复杂电网环境下窃电行为难以准确检测的问题,提出一种基于CNN-LSTM混合模型的多类别窃电行为检测方法。首先基于卷积神经网络（CNN）良好的特征抽象能力提取一维用电数据的非周期性的局部特征,通过长短时记忆网络（LSTM）捕捉每日电能消耗数据间的相关性,提取周期性的用电特征建立特征融合层网络,再将CNN与LSTM提取的特征向量横向拼接获得新的融合向量,据此实现多类别窃电行为的准确检测。实验结果表明,本文提出方法能准确识别多类别窃电行为,相比现有检测方法检测结果更加全面准确。     

负荷管理系统在反窃电中的应用

文章利用负荷管理系统实时召测功能,对电能计量装置现场运行状态进行分析,对窃电的查处可以起到事半功倍的作用。蚌埠供电公司利用负荷管理系统召测数据进行分析,成功的查处几起窃电案件后总结认为在现阶段客户面广用电检查人员不足的情况下应充分发挥负荷管理系统在反窃电中的应用。     

基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法

随着电力行业的迅速发展,窃电手段呈现出更复杂隐蔽的特点,给反窃电带来了很大考验.基于此,提出一种基于网络特征与用户行为分析的联合窃电检测方法.一方面,从网络特征分析角度出发,根据当前的电力网络测量数据,基于标准化残差搜索法识别与估计异常参数,准确定位疑似窃电用户所在支路,实现横向窃电检测;另一方面,从用户行为分析角度出发,利用用户的历史用电数据,结合粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)和支持向量机(support vector machine, SVM)算法,提高窃电检测分析精度,实现纵向窃电检测.仿真结果表明,利用该联合窃电检测模型能够准确确定窃电异常支路并定位该支路上的窃电用户,有效筛选出电力网络的窃电嫌疑用户.     

探讨新形势下电力企业用电监察工作的难点及措施

随着我国社会经济的飞速发展,在人民生活水平逐步提高的同时,电力客户的数量也呈直线上升趋势.电力客户的用电模式也变得五花八门,这对电力企业供电质量造成了一定的影响.不仅如此,一些窃电行为给电力企业用电监察工作带来了难题和压力.因此电力企业必须根据用电监察工作的自身特性,加强对电力系统用户的监察和管理,从而确保电力客户用电的安全性和稳定性.     

基于约简离群点算法的窃电辨识

为了能有效、快速、准确地辨识电网用户的窃电行为,结合粗糙集的约简技术,采用基于全局最近邻的约简离群点检测算法,将用户的功率标幺值作为研究对象,计算对象集中的任意点与其他对象之间的距离和,最终通过加权因子挖掘出离群点对象。通过实例验证,所采用的算法能够准确地辨识出窃电用户,从而为电网工作人员利用用电信息采集系统的数据快速有效地进行窃电辨识提供依据。     

地方供用电立法的制度创新与探索

当前,国家层面关于供用电的立法修订滞后,一些规定与社会发展不适应,与上位法不协调,在此背景下地方立法先行先试,补充完善了供用电法律制度。文章从电力普遍服务、节能减排、强制缔约、电力需求侧管理、用电计量装置、供用电合同、预购电、中止供电、用电检查、窃电规制、电力应急预案、供电故障抢修、供用电事故、禁止非供电企业拉闸停电等14个方面介绍了地方立法中关于供用电法律制度的创新与突破以及供用电立法的新趋势。