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如何利用大数据模式提高供电企业反窃电效率

2018-08-07国网浙江桐乡市供电有限公司

电子世界 2018年14期
关键词:电表用电量电量

国网浙江桐乡市供电有限公司 楼 丹

一、窃电具体方式

功率与电能形成正比作为电表反思工作中最具代表性的内容,其的公式为:,其中的U表示为相电压,I表示为相电流,功率因素则是表示;另外因为是三相三线的二元件有功功率公式,所以我们可以从此公式中能够发现电流、电压及功率在电能表计量中都与时间相乘,其相乘所得数据都是正比,故我们只有改变其中的一个因数就能改变电能计量,实现窃电目的;除此之外,还有一种窃电方式对电表设置改变完成窃电目的的[2]。其中电流改变的影响:短接回路、开路回流,将电企业电流接入方式进行转变;电压影响:断开或者将电压线圈上的分压电阻增加,实现窃电目的;电表结构及接线方式改变的影响:通过零火线、计量器计数线路的改变,实现电力窃取;再或者将一块磁铁安装到电表上,让电表的计数无法正常工作;通过对电流线圈匝数的转变,将电流电压之间的线路转变,安装遥控装置在电表上等等方式都能够实现窃电目的。除此之外,电表编程的转变,人们在电价搞的时期减少电量使用,在电价低的时期大量使用电量,这样能够在电量不变前提条件下,电费交纳减少。

二、供电企业反窃电管理困难分析

(一)技术漏洞

在供电企业中,因为电力不是有形商品,所以相比较有形商品,无形管理工作比较困难,同时因为电力的商品价值只能通过电量使用情况来体现,所以无法准确性的将窃电数量统计出来,再加上点亮技术统计需要经过相应的技术设备才能够进行管理,所以这从一定的角度上为且点人员提供了条件,通过供电企业中的漏洞实现窃电目的,造成供电企业的电量被大量窃取,影响到供电企业为用户提供用电量与总提供电力存在过大的差距被供电企业认为是线路过度损害造成的,但是供电企业却又无法确认有多少电量是因为线损造成,所以这种漏洞问题对供电企业的反窃电工作的影响比较大[3]。

(二)管理漏洞

在供电企业中,有一些企业因为对窃电问题重视程度比较低,所以企业的窃电措施未得到完善,造成供电企业中的管理漏洞问题比较多。像是供电企业工作人员的检查监管工作管理力度低,设备安装未到位等等,甚至工作人员没有按照相关操作流程或者规定完成电表的接线盒等零件的安装,导致供电企业的窃电功能不全,为窃电人员提供了条件[4]。

(三)检查人员缺乏经验

在供电企业中,用电检查人员在实际的过程中,因为工作人员未认识到窃电行为,所以工作人员无法及时根据窃电行为采用反窃电措施,尤其是一些临时性的窃电行为,工作人员无法从窃电环节中收集有效的证据,另外有一些检查人员发现了窃电行为,但是因为自身对反窃电现象证据收集缺乏经验,所以工作人员无法将发现的窃电行为找到有力的证据。

(四)窃电人员技术高超

在目前窃电管理中,因为窃电人员将现现阶段中的新进技术设备等应用到了窃电行为中,而且窃电人员自身具有高超的操作技能,所以窃电隐蔽性好,无法让供电企业的检查及工作人员发现问题,甚至有一些窃电人员自身的警觉性高,都不会在窃电中留下痕迹,这让供电企业反窃电工作的难度更加困难[5]。

(五)监督力度下降

伴随着科学技术的发展,供电企业的供电技术已经取得了较大的进步,将原来多用户使用一个电表转变为一家用户一个电表,有效的降低了反窃电工作难度。不过在传统的多用户共用一个电表时,多个用户可以互相监督,但是现阶段一个用户一个电表,知识监督力度下降,为窃电人员提供了窃电的条件。

三、利用大数据模式提高供电企业反窃电效率的措施

(一)利用大数据分类电量数据

在供电企业中,想要实现反窃电效率的提高,企业立足于用电量数据统计的基础上,然后根据线路特点、用电特点以及电量大小进行分类[6]。在开展这项工作的过程中,供电企业首先应对供电线路特征进行明确,即使是同一线路的用户都会受到不同因素的干扰,让电流负荷出现变化,所以此时的供电企业可以根据之前所记录的用户信息和用电情况进行对比分析,一旦发现异常就可以掌握反窃电行为并根据行为找到窃电人员,这种方式的利用能够将其他因素造成的用电量大的问题排除,为供电企业实施反窃电工作提供便利。与此同时,供电企业还可以利用用电特征将用电情况进行分析,并根据实际情况划分为不同层次的用电负荷,比如:工业、商业、居民用电等等,相同的负荷用电量特征变化相同,且客观因素也会随之发生改变。因此,居民负荷就是居民所用的电量,商业负荷就是企业或者公司所使用的电量,其他的用电量则一般都是指正负极城市建设中所使用的电量。根据这样的划分,将各个电流负荷更加明确,为供电企业的反窃电工作提供便利性。因此,针对平时居民用电量较高的用户,供电企业将平常用电量平均超过标准的用户,建立为用户提供超过平均用电量200%的专门线路;另外对一些用电量保持均衡的用户,可以建立用户专用线路,选择超过平均用电量35%-200%为建设标准;最后一条专门线路则是为平时平均用电量未超过35%的用户建立[7]。

(二)分析用电量的数据

供电企业中对用电量数据的统计和分析,首先应从供电企业收集的所有数据资料的角度出发,根据这些数据将供电企业中各个部门中存在的问题或差错单独及时的提出来,并采取合理有效的措施进行调整,且在分析负荷工作之前,采用利用:

进行对数据归一处理,在此公式中,L(n, y)表示为某一时间段的实际数值,同时L(n, y)表示负荷的归一数值,最小负荷数值用L(n, y)min,最大数值则是用L(n, y)max,所以在处理数据的过程中,供电企业需要重视数据变化率,这样才可以有效的将数据变化出现的影响降低甚至避免,让后续数据分析提供保障,进而计算出每一用户的用电平均值,计算公式为:

其中的M表示为月份,如果没有特殊情况,一般采用12,但是一旦出现数据缺失时,M则是表示为当月用电量的月份[8]。其中计算概率的方式主要是:依据每一个用户用电量的平均数值和标准差,之后再通过正态经过负荷变化将平均数值和标准差中所有的概率表现出来,促使供电企业能够将评价函数收集完整,然后利用收集的评价函数对用户用电量变化进行判断,一旦发现前后变大较大的用户,供电企业应该根据分析最近时间内用电情况的分析,并采用横向或者纵向分析方式将该用户的用电情况在进行分析核实。同时因为用电量自身的特点,所以相近年限之间存在一定的差异性是比较合理的,但是一些不正产的现象,供电企业就需要考虑该用户是否存在窃电现象,并通过用户窃电信息收集之后,供电企业要求管理部门进行现场检查,一旦核实窃电现象,应严肃的处理窃电用户。

四、结束语

综上所述,想要高效的利用大数据模式提高供电企业的反窃电效率,供电企业首先应正确的分析、认识窃电具体方式有哪些,通过对窃电方式的掌握,正确的分析供电企业内部反窃电管理困难的原因,同时因为目前社会科学技术水平的不断提高,窃电人员也采用了高科技技术手段,所以面对这一现状,供电企业应及时的引进先进的设备及技术,进而配合大数据模式处理反窃电工作,让供电企业的反窃电工作效率快速提升。

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