基于电力大数据分析的反窃电平台应用研究
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摘要：近些年，我国的科学技术水平不断进步，促进了我国电力行业的发展。目前，在智能电网建设中，反窃电是其中不可或缺的基础建设环节。随着计量设备不断升级，计算机网络技术的高速发展，利用计算机网络的海量数据云存储能力，依托大数据分析平台，建立基于数据挖掘技术的窃电嫌疑分析方法是新时期反窃电最新技术手段。本文通过对大数据分析的算法研究，使用逻辑回归模型作为大数据分析算法，将大数据分析方法应用于反窃电工作中，对发现窃电用户和遏制窃电行为方面起到了一定的促进作用。四级考试查询
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关键词：大数据技术；窃电行为
引言
伴随我国社会主义市场经济的快速发展，电力体系改革步入到新的发展阶段，人们对电力企业的建设提出了更高的要求。电力行业作为影响我国社会经济发展的重要支柱产业，对人们日常生活和社会生产建设有着十分重要的作用。但是从电力系统运行管理发展实际情况来看，电力企业系统内部会涉及到比较多的内容，且在具体运行的过程中很容易受到外界环境长沙化妆培训
的干扰，进而出现电力系统供电不稳定、线损、电力窃取等问题，严重威胁到了电力系统的平衡运行。为了能够更好的规范电力企业运行发展，需要在电力企业引入更为先进的技术形式来约束、规范电力系统运行。大数据技术在电力系统中的应用能够借助先进的技术形式实现对电力资源使用消耗的整合分析，针对偷电漏电的问题来提出对应的解决对策。为此，文章结合实际，现就大数据技术在智能反窃电和线损监控方面的应用问题进行探究。
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1当前反窃电管理不足之处
尽管现阶段供电企业对反窃电管理工作的开展逐渐加大力度，但是仍尚存些许不足之处，具体表现为：（1）难以做到对窃电量的精准统计。不同于现实产品，虚拟化的电能商品管理难度相对较大。常规统计记录手段的应用无法满足电能统计的实际需求，再加上基础监测设备技术陈旧，无法做到在供电监测过程中进行窃电量的精准统计，为窃电分子提供可乘之机。此外，因供电企业无法做到对线损情况的全面掌握，部分用户会以线损过大为理由进行窃电，对供电企业造成严重经济损失。（2）在反窃电工作的实施过程中，存在工作人员难以准确把握窃电问题的情况，尤其是针对临时性窃电而言，即使工作人员发现用户
的窃电行为，但是因证据不足无法开展工作。（3）随着我国科学技术的发展，部分窃电分子采用的手段更为先进，导致反窃电工作开展难度增大。（4）供电企业用户广泛，涉及商业、工业以及居民用电等多种性质类别，再加上窃电手段的隐秘性，导致反窃电难上加难。正因此，借助大数据技术进行反窃电的优化，已然成为供电企业的主要研究课题。
4月英文2电力大数据分析的反窃电平台应用
2.1反窃电平台数据的选取与处理
选取营销稽查系统中的历史稽查用户。对于窃电户来说，选取窃电记录表中的发现窃电时间前90天的电能量数据作为特征提取的关键时间窗口，对于非窃电户来说，随机选择一个90天的时间段，作为非窃电户特征提取的时间窗口。若用户的用电能量数据为负值或异常，则需要进行数据修复。如果用户用电能量的测定值过大，与用户最大用电能量比对，若大于最大用电能量的3倍，说明数据为高度异常值，使用整体均值进行替换。如果用户用电能量的测定值为负，说明数据采集有问题，剔除用电能量小于0的数据，使用零电能量进行修复。
2.2密切监控不同外界环境对线损的影响loyal
在大数据技术的支持下来实现对用电信息数据的精准分析，从而能够帮助相关人员更为精准的把握供电线路线损的基本运行规律和实际情况。同时，根据大数据技术的分析结果还能够了解不同季节对供电系统线损的影响。在季节温度差变化比较大的地区更容易出现线损的问题，且夏天线路线损率要超过冬天的线损率。借助大数据分析技术能够对不同地区、不同季节环境下供电线路线损情况进行精准的计算，实现对用电信息的精准整理，从而帮助相关人员更为全面的了解外界各个因素变化对用电线路运行损伤产生的影响，进而根据电力企业线损实际情况来制定出对应的解决对策，确保供电线路的稳定性、安全性。
2.3数据处理平台架构
此数据处理平台采用三层架构，用户数据信息通过现场终端完成采集，数据采集单元通过专网或公网信道进行数据信息接收，而终端采集命令与任务的下达，由采集单元负责。数据处理平台分别由内层、中层、外层组成，其中外层囊括预处理模块，中层则集成MapRdeuce、Eclip、融合引擎、监控等模块，内层则是云计算服务集群与数据库，该平台的构建实现指令下达、数据采集以及数据共享等。
3反窃电系统应用实证研究
国网沈阳供电公司根据用电信息系统大数据分析发现，XX公司存在疑似窃电的情况，利用大数据平台进行窃电用户特征分析，借助二阶聚类进行客户类别的形成，从指标、样例等维度分类用户，并采纳用户基本属性构建聚类模型，由此确定该企业用电特点。在确定怀疑对象后，进行用户锁定。采用深度学习和决策树，将该企业当月用电量、功率因数等关键性指标输入，结果发现该企业满足决策树规则模型，利用以DBN模型的深度学习方法进行准确率预测，依托于系统数据分析与采集，发现该公司进线电缆电流最高为50A左右，最低为30A，其结果与采集系统中显示的电流存在较大差异，确定该企业存在窃电行为。随后国网沈阳供电公司组织队伍开展现场检查。发现厂区内计量柜处于无封印状态，电表尾封有人为破坏痕迹。通过深入稽核发现，该企业用电性质不同于档案统计，表示该企业存在私自窃电、躲避电费的情况。最后，进行窃电行为取证。借助箱线图方法进行用户用电量和负荷的分析，得出精准的离群值和异常值。国网沈阳供电企业通过合理应用大数据反窃电平台，成功挽回该企业窃电造成的经济损失，同样论证了在实际反窃电工作中应用该平台的可行性。上述案例证明，基于大数据的反窃电平台设计，一方面可以为供电企业用电违约行为的查处提供参考依据，另一方面则可以帮助供电企业维持电网的正常运行。
结语ill
综上所述，大数据技术在智能反窃电和线损监控工作的发展中起到了十分重要的作用，表现为在数据技术的支持下打造出了基于电力用户用电信息采集系统的用电信息采集大数据处理平台，通过实验的开展和充分的验证使得电力企业用电信息采集系统打破了现阶段用电信息存储、分析和应用管理的局限，并为电力系统运行隐患、窃电行为、线损等问题解决提供了重要支持。在未来，依托更先进的技术形式和信息资源能够实现分布式能源并网综合监督控制，表现为在技术的支持下用电信息采集系统能够实现对分布式能源并网运行的实时性监督控制，全面激发客户使用新能源的热情，从而为电力企业的能源消耗提供重要的数据支持。
参考文献
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