应用大数据技术的反窃电分析

目前窃电现象严重且窃电手段先进,但反窃电手段仍以人工稽核为主,存在工作量大、取证困难和缺乏针对性等问题。为了解决上述问题,利用供电企业积累的大量客户档案数据和历史用电数据,通过二阶聚类分析窃电用户的定性特征,用深度学习和CHAID决策树分类评估用户的窃电嫌疑概率,根据异常值分析手段为疑似窃电行为取证提供依据。实践表明,本方案缩小了窃电嫌疑用户范围,减少了防窃电的工作量,提高了稽核针对性,且为供电单位进行窃电侦查提供了依据,从而减少了供电企业财务损失,保障电网运行安全。     

基于大数据技术的反窃电分析与仿真研究

通过对电网历史用电数据、档案资料和经营实践的总结,建立了以用电大数据为中心的“线上+线下”智能用电管控体系。通过对电力系统中有关设备和软件的实时监测,对电力系统的异常行为进行感知,及时预警、定位,为现场核查、取证创造有利条件。通过实例验证,该方案能明显地缩小可疑窃电客户的稽查范围,既能有效地保障电网的供电安全,又能降低电网的经济损失。     

浅谈窃电现象及反窃电措施

本文分析了窃电产生的原因、窃电的基本方法,以及基本部门如何防范和杜绝窃电行为。     

窃电常见现象及反窃电措施

随着社会经济的发展和用电量的增大,社会上窃电问题变得越来越严重.文章对窃电的动因和方式进行了分析,提出了反窃电的技术、管理措施,讨论了在用电检查与反窃电工作中面临的主要问题.     

浅谈窃电技术与反窃电措施

科技的不断进步为窃电工作提供了可乘之机,反窃电技术也随之经过了一代又一代的革新,虽然给予窃电行为一定的打击,很大程度上减少了窃电数量,但是窃电与反窃电也一直处于相互较量的阶段。要想改变这种局面,不仅需要高科技反窃电技术,而且需要法律和道德的制约,使人们不敢窃电,也不会窃电。     

技术窃电的手法及反窃电措施

电是商品,供电相当于卖电的商店。由窃电造成电的大量丢失,将导致供是企业的亏损。所以,反窃电对供电企业是至关重要的。本分析了有关民能计量装置进行技术窃电的几种手法,介绍了几种反窃电措施。     

高压计量箱的反窃电措施

简述几种窃电方法和防窃电措施，提请有关部门高度重视预防窃电。     

基于采集数据的反窃电模型构建及应用

<正>随着窃电行为正逐步走向团队化与专业化,其行动更加隐秘,手法也越来越多样化,为了更有效地预防和制止这类犯罪行为的发生,通过对用电信息数据的收集,来构建不同的窃电模式下的用电数据模型,随后根据数据分析的结果找出可能存在的可疑用户,以便能够迅速采取措施予以处理。     

窃电与反窃电

论述了窃电原因、特点及应采取的措施。     

窃电与反窃电

论述了窃电原因、特点及应采取的措施.     

窃电与反窃电

一、窃电的形式 实行违法窃电的手段和方法可谓多种多样，据用电检查人员粗略统计已经达到70多种，根据各地区供电局的电能被窃案件来看，在国内曾经出现的窃电形式主要有以下几类：     

反窃电措施的创新及应用

<正>1行动前准备要充分通过用电信息采集系统召测开盖用户,并开展针对性排查。通过对开盖用户的前后电量突变比对和开盖时间点分析,2种用户存在重大窃电嫌疑。一种是开盖时间3~12 min,主要为居民单相表用户;另一种是开盖时间20~30 min,主要为三相表用户。对疑似用户进行筛洗,在采集系统内对表计的开盖记录、A相电流和零线电流再次确认核查。通过召测功能,中     

基于用电异常数据的反窃电在线监测方法研究

研究基于用电异常数据的反窃电在线监测方法,精准确定用电异常数据,实现反窃电在线监测。该在线监测方法利用K-means聚类算法确定用电异常数据,通过有效指数度量方法确定用电数据聚类数量,提升用电异常数据确定精度;以电流三相不平衡、电压三相不平衡、线损与负荷为特征指标,在用电异常数据中选择用电异常特征数据;利用主成分分析法降维用电异常特征数据;通过模糊神经网络建立反窃电在线监测模型,在该模型内输入降维后的用电异常特征数据,输出窃电嫌疑系数,完成反窃电在线监测。实验证明该方法可精准确定偏小与偏大用电异常数据,有效选择并降维用电异常特征数据,获取窃电嫌疑系数,具备较高的反窃电在线监测精度。     

窃电与反窃电解析

社会的多样性决定了窃电现象的发生,正确的判断和处理窃电行为能够为供电公司带来实在的经济和社会效益.     

窃电与反窃电解析

社会的多样性决定了窃电现象的发生,正确的判断和处理窃电行为能够为供电公司带来实在的经济和社会效益。     

浅析窃电与反窃电

电能作为一种特殊的商品具有生产与使用同时进行和无实物可见的特性.为使电能在流通环节上不造成无谓的损失,供电企业要做好各方面的管理工作,特别是在防窃电的打击方面.根据众多窃电案例显示,窃电多从计量装置人手,因为计量箱内具隐蔽性,不易被发现.电能表计量电量是由电压、电流、功率因数三要素和时间的乘积决定,因此,改变三要素中的任何一个都可以使电能表慢转、停转、反转.     

浅析窃电与反窃电

电能作为一种特殊的商品具有生产与使用同时进行和无实物可见的特性。为使电能在流通环节上不造成无谓的损失,供电企业要做好各方面的管理工作,特别是在防窃电的打击方面。根据众多窃电案例显示,窃电多从计量装置入手,因为计量箱内具隐蔽性,不易被发现。电能表计量电量是由电压、电流、功率因数三要素和时间的乘积决定,因此,改变三要素中的任何一个都可以使电能表慢转、停转、反转。     

反窃电技术的主要措施与应用

通过对10kV及以下用户用电情况分析,在计量装置方面开展反窃电研究,针对不同用户采取相应的反窃电措施：对居民用户、店面用户采取表计外移;对养殖户及小企业用户采取量配分开(进户熔丝、量电电流互感器、计量表计三者隔开);对10kV用户装设基于GPRS网络的10kV用户防窃电系统。经采取以上反窃电措施,线损情况随之好转,每年节约线损电量达360万kwh,增加售电收入约219万元。     

基于用电信息采集大数据的防窃电方法研究

本文介绍了常见的窃电方法及其特征,研究给出了窃电相关的特征参量,建立了用电信息采集系统各种数据、各类异常事件与窃电行为之间的关联关系,设计了基于用电信息采集大数据的防窃电结构化模型,包括数据预处理、用电异常检测模型和窃电嫌疑预测模型三部分。通过现场采集的数据,证明了该结构化防窃电模型的有效性,为解决大数据条件下的窃电行为监控问题提供有效方法。