石 忻 福 建 永 泰

(国网福建省电力有限公司永泰县供电公司)

0 引言

在计算机网络技术飞速发展、信息自动化技术普及应用的背景下, 基础供电产业持续变革, 电量自动化管理初步实现。但是, 在台区用户的用电检查方面, 仍然以人为检查为主, 技术手段不够先进, 线路损失率长期居于高位, 窃电现象较为严重, 对电力资源供应可靠性造成了较大的影响。基于“互联网+”反窃电管理, 是现代化技术在供电产业的应用成果之一, 高度契合供电企业降损增效发展需求。因此, 探讨基于“互联网+”反窃电管理模式具有非常突出的现实意义。

1 反窃电管理模式的现状

在电力智能化持续发展的现今时期, 电费缴纳呈现智能化, 用户用电量表现为大范围不稳定波动, 个别用户熟练掌握高科技窃电技巧, 综合利用扩差法、移相法、短接法、欠流法、欠压法以及绕越计量装置接线法等方法窃电, 对电力企业发展造成了威胁[1]。而现有反窃电管理方法缺乏先进技术设备支撑, 不仅无法确定个别用户窃电行为, 而且无法科学把控窃电设备容量、窃电时间、被窃用电量以及耗电量过大的原因, 也无法在短期内收集足够窃电证据, 导致反窃电管理实效不佳。

2 基于“互联网+”反窃电管理模式的优势及原理

2.1 互联网+反窃电优势

互联网+反窃电管理工作的开展, 可以同步提升辖区内反窃电检查工作效率与工作质量, 更好地打击反窃电行为[2]。特别是电力营销大数据技术的应用,可以系统电量数据为依据, 科学划分电力资源使用属性类别, 结合客户用电负荷曲线, 在多类型用电线路特征分析中进行用电量、用电波动对比, 进而借助电力算法便捷判断不正常数据, 科学输出用户窃电行为。

2.2 互联网+反窃电原理

互联网+反窃电主要是借助大数据分析互联网中窃电舆情, 在线锁定窃电目标, 进而开展现场靶向检查[3]。假定一台区有M 个用电大客户, 为了解用电大客户之间商业行为与线损之间的关系, 将客户供电量曲线视为确切函数, 此时函数常数项为互联网公布的各大客户用电量数据。进而结合用电大客户实际付款电量、收益函数参数组成的商业行为函数, 形成用电大客户通过窃电逃避电费的线性曲线, 具体如下:

式中,Pr为价格;h为用电大客户商业行为函数的参数;Pd为大客户的实际付款电量, 在大客户用电量上限、下限之间;ei为用电大客户商业行为函数的参数。

3 基于“互联网+”反窃电管理模式的应用流程

根据窃电点筛选依据不确定性, 设置互联网+反窃电选择均衡策略的追寻流程, 如图1 所示:

图1 互联网+窃电点寻找过程

图1 中, 互联网+窃电点寻找主要选择互联网爬虫分析, 借助互联网爬虫分析所得数据构建二层优化模型, 在二层优化模型内, 借助循环搜索法计算电力资源供应量并输出结果, 判定输出结果是否与ei来源状态一致, 若一致则得到窃电点, 结束循环搜索, 反之则舍去该策略。在二层优化模型处理后, 从互联网爬虫分析供电量不阻塞、正方向阻塞、反方向阻塞三个维度先后求解ei、Pd, 判定Pd是否大于0, 若Pd大于0, 则再次进入二层优化模型内执行循环搜索操作,反之则舍去该窃电点寻找策略。对于已获得的用电量数据, 开展异常状态分析, 并结合网络爬虫技术研究所怀疑用电客户的生产经营状况以及当前生产规模,获得对应客户预估耗电量分布规律, 对比爬虫分析结果、实际用电量分析结果一致性, 获得准确性较高的窃电点, 为反窃电管理工作的针对性开展提供依据。

4 基于“互联网+”反窃电管理模式的应用措施

4.1 基于台区线损互联网管理系统平台的窃电识别

台区线损互联网管理系统平台是一个电力大数据分析应用平台, 旨在提供一个统一的高性能大数据平台, 在平台端全方位采集生产数据、设备数据、营销数据, 借助大数据分析引擎统计处理实时数据并自动开展电网电量、线损、负荷分析, 完成电网运行的全方位监测。同时平台端嵌入高级算法专家知识库, 可以开展基于机器学习的反窃电侦查以及海量数据下用电量实时查询, 并输出显示柱状图、地图、饼图、曲线图等, 实现窃电识别可视化。

在基于互联网的电力营销大数据窃电识别中, 反窃电管理工作者应依据供电企业的线路规划特征剖析供电线路基本运行规律, 从每一次辖区反窃电检查着手, 依托台区线损互联网管理系统平台归总台区用户信息, 并实时分析三相电流不平衡、失压、相位异常、反向等问题。在发现上述问题之后, 反窃电管理工作者可以依托互联网平台展开分时段跟踪调查, 短时间内收集整理窃电现场情况[4]。进而以采集的现场信息为评价指标, 积极分析台区用电大客户的电力资源使用量, 分析期间规划处理全部数据(含特定时间段实际数值、最小用电负荷数值、最大用电负荷数值等)。最终在互联网端输出大客户用电数据变化率数据以及全部用户特定时期平均用电量、标准差。根据正态分布处理后的用电信息, 对比线损正常时期与线损超大时期的总表电量、分表电量。一般因窃电导致的大线损台区, 多表现为总表电量稳定而分表电量大幅度波动, 此时, 根据互联网爬虫分析显示线损波动曲线选择线损正常的用户用电量明晰, 同时选择线损超大的用户用电量明晰, 多节点对比观察用电量突变较为明显的用户并将其重点标注。若互联网爬虫分析期间未发现用电量突变较为明显的用户, 则将互联网爬虫分析重点转移到挂钩用电中, 对挂钩用电客户进行穿透分析, 明确窃电重点怀疑目标, 为反窃电管理措施的准确制定提供依据。比如, 某台区线损管理工作人员发现新区10kVB510 线纯电缆线路损失电量每日达到5000 多度, 相关线路长时间处于不经济运行状态, 表现为线路运行损耗偏高, 但线路下仅有5 个高供高计用户, 此时, 在降损增效原则下, 工作人员依托台区线损互联网管理系统平台查询线路信息, 局部见表1。

表1 基于台区线损互联网管理系统平台的线路用电信息(局部)

根据表1, 管理人员在短时间内锁定工业用户,并借助表计轮换契机携带检查记录仪进行现场查窃,发现用户使用可遥控高科技窃电装置进行窃电, 窃电达896665 度。

4.2 基于5G 与移动微平台的证据获取

根据现阶段窃电者高度敏锐且具有反侦察意识的特点, 反窃电管理工作者可以利用基于5G 的分线线损辅助分析及决策移动微平台进行证据搜集, 即采用公司微信平台将重点怀疑对象的用户号进行微信绑定, 实时了解重点怀疑对象用电量情况, 在重点怀疑对象用电量出现异常下降时进行现场查证, 规避用电信息采集系统电量数据采集效率不高的缺陷[5]。同时发窃电管理工作者可以进一步延伸5G 视频全程监控功能, 借鉴日常营销与电力系统运行检查汇总5G 视频应用经验, 开展台区窃电行为的全方位监控, 实时了解反窃电工作现场情况, 规范反窃电管理取证过程, 全面保留声音资料、影像信息, 为反窃电管理策略执行提供充足支持。基于5G 的分线线损辅助分析及决策移动微平台结构见图2。

图2 基于5G 的分线线损辅助分析及决策移动微平台结构

在基于5G 的分线线损辅助分析及决策移动微平台搭建过程中, 反窃电管理工作者可以根据需要将多路融合采集装置加装到线路侧, 实现配电线路同期线损的线段级划分[6]。同时将移动微平台连接用电采集系统、电力能量分析系统的负荷数据, 每间隔15min处理1 次, 每日24h 共处理96 次, 促使线损电量级细化向电流级细化转变, 优化区域配电线路经济运行情况, 精准锁定异常用户, 并依托5G 视频实时监测,破除窃电行为盲区, 如某用电台区在2021 年8 月基于5G 移动微平台的监测数据见图3。

图3 基于5G 移动微平台用电数据检测

在基于5G 移动微平台运行过程中, 根据现场排查窃电远程指挥要求, 管理者可以应用“5G + AR”电力智能眼镜, 发挥其在现场消缺、智能巡检中的功能, 由用电检查人员佩戴眼镜在现场检查用户计量设备, 营配指挥者则通过分线线损辅助分析及决策平台以语音互动、实时画面标注相结合的方式智慧现场窃电检查工作, 从根源上弥补反窃电现场检查与后台智慧沟通效率低、监控画面质量不佳的缺陷, 便于后台指挥者以第一人称进行前后远程智慧, 快速感知现场状况并进行信息反馈, 突破人员交流与时间、地点的限制, 为反窃电管理工作的常态化推进夯实基础。

4.3 基于户外反窃电机器人的反窃电决策执行

针对反窃电决策执行阻碍重重的情况, 反窃电管理工作者可以积极利用反窃电机器人, 以台区反窃电检查设备为基本单元, 完成低压用户用电情况的自动化查找, 以餐饮、网吧、洗浴等商业性用电场所为重点对象, 自动诊断台区内部电力资源使用不正常现象, 在短时间内锁定窃电用户, 并在用户窃电证据收集的基础上开具《违规用电、窃电通知单》, 责令窃电用户按照所窃电量追补电费并承担补缴电费3 倍的违约使用电费, 在用户窃电情节严重且不接受处理的情况下, 由户外反窃电机器人自动将相关用户信息连同证据移交给公安机关。

从基于户外反窃电机器人的反窃电决策执行过程来看, 主要包括组织准备、具体运行、监督处理几个环节, 形成反窃电决策执行闭环机制[7]。在组织准备环节, 需要明确工作计划, 按节点将反窃电决策输入到机器人程序中, 由机器人自行执行台区线损监控、高损台区筛选、智能表大数据分析、窃电行为识别与现场靶向检查处罚、现场检查拍照取证、窃电行为依法处理、督促用户整理、输出反窃电月度工作报告等; 在具体执行阶段, 基于户外反窃电机器人的反窃电决策执行主要依据前期拟定的近期总体目标与规划、中期总体目标与规划、远期总体目标与规划, 沿着具体节点控制时间表推进, 并将各个时间点推进经验汇总作为人员反窃电技术培训的资料,确保反窃电工作效率有效提升; 在监督处理环节,由户外反窃电机器人按照周计划开展精准反窃电工作, 在线识别窃电怀疑目标并自动筛选高损台区,在一个工作日内核实, 确认后开具单据或上传公安机关。

5 结束语

综上所述, 窃电是电力资源流失的主要原因之一, 在窃电科技含量持续增加进程中, 反窃电管理也需要进一步升级。管理者可以依托互联网+大数据技术, 经互联网爬虫第一时间获取最新窃电舆情。进而在获取窃电舆情信息的第一时间开展语义分析, 及时了解用电客户生活生产经营情况, 系统统计不同节点电量、线损, 助力反窃电管理准确决策, 有力打击窃电行为, 确保电力资源可靠稳定供应。