摘要：隨著電力系統(tǒng)用戶信息采集的集成度越來越高，電力公司對于用戶的用電監(jiān)測成為了可能。文章基于大量異常的用電數(shù)據(jù)，對竊電行為進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘，建立了用戶竊電的相關(guān)分析機(jī)制，并且結(jié)合實(shí)際中的線損管理，建立了相應(yīng)的用戶竊電在線監(jiān)控以及分級管理的機(jī)制。

關(guān)鍵詞：在線監(jiān)控；反竊電；模糊理論；專家決策；分級管理；電力系統(tǒng) 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

中圖分類號：TM73 文章編號：1009-2374（2015）29-0028-02 DOI：10.13535/j.cnki.11-4406/n.2015.29.014

竊電問題在電力系統(tǒng)中是非常常見，也是電力系統(tǒng)面臨的非常棘手的一個(gè)問題，其在一定程度擾亂了市場正常的用電秩序，給國家以及電力系統(tǒng)造成了較大的經(jīng)濟(jì)損失，這種行為會對電力系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施造成一定的損害，并且很可能造成嚴(yán)重的安全隱患。所以，作為國家有關(guān)部門和電力企業(yè)，都應(yīng)該嚴(yán)格控制和杜絕這種行為。但是長久以來電力企業(yè)對于竊電的查處僅僅是依靠群眾舉報(bào)、當(dāng)?shù)鼐€損分析或者是現(xiàn)場的檢查，在發(fā)現(xiàn)確切的竊電行為的時(shí)候已經(jīng)造成了巨大的損失，而且傳統(tǒng)的查處方式不及時(shí)，也耗費(fèi)人力和財(cái)力。本文以所采集的用戶用電信息為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)對該數(shù)據(jù)進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘分析，對于異常的用電數(shù)據(jù)和用戶竊電之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析，然后根據(jù)所建立的評價(jià)機(jī)制對于竊電用戶的嫌疑人以及竊電程度進(jìn)行了相關(guān)的研究，為我國用戶竊電的在線監(jiān)控以及電力分級管理提供了一定的理論

依據(jù)。

1 對于竊電信息的數(shù)據(jù)分析

對異常的用戶用電信息進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘要結(jié)合用戶竊電的實(shí)際情形，通過對用電信息采集系統(tǒng)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后提取出和用戶竊電較為相關(guān)的特征。目前可以采集的信息不僅種類多，數(shù)據(jù)量也非常大，有些數(shù)據(jù)和用戶竊電之間存在較為直接的關(guān)系，但是另外還有一些信息要通過數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析以及處理才能夠得出二者之間的關(guān)系。對于上述情況的研究可將用戶用電數(shù)據(jù)和相應(yīng)的用戶竊電的相關(guān)性結(jié)合起來。在這個(gè)過程中要結(jié)合相應(yīng)的用電場景對于可能造成的用電數(shù)據(jù)的形式進(jìn)行反推，本文對于用戶竊電的基本場景類型進(jìn)行了相關(guān)的分析，研究發(fā)現(xiàn)在大約25個(gè)種類的數(shù)據(jù)中，與竊電緊密相關(guān)的數(shù)據(jù)就達(dá)到了17個(gè)之多，但是這種相關(guān)性沒有必然的聯(lián)系，在不同的用電用戶的類型下異常用電信息的表現(xiàn)也會相應(yīng)的有所不同。在調(diào)查的過程中，所有種類的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在一種類型的電力用戶中是非常常見的。從海量數(shù)據(jù)提取出的用戶竊電信息的特征并不一定都是完全準(zhǔn)確的，存在誤報(bào)的可能性，在正常工作的條件下有時(shí)候也會觸發(fā)相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)，所以在這個(gè)過程中要對多維數(shù)據(jù)進(jìn)行考慮，并結(jié)合售電系統(tǒng)的綜合數(shù)據(jù)，設(shè)置好數(shù)據(jù)的過濾規(guī)則來對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的篩選，在海量的數(shù)據(jù)中提取出有用的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以在很大程度上反映竊電的用戶。

2 基于模糊算法的竊電在線監(jiān)控

由于竊電所導(dǎo)致的異常用電信息往往不是單獨(dú)存在的，一種常見的竊電情景可能對應(yīng)著多種類型的異常的數(shù)據(jù)，所以在進(jìn)行竊電的在線監(jiān)控的過程中不能夠只依靠單一的數(shù)據(jù)做出結(jié)論，否則就很可能會發(fā)生誤判，并不能夠找出竊電的用戶。所以，要建立竊電用戶異常信息的綜合的評價(jià)機(jī)制，通過相應(yīng)的技術(shù)手段來對多維的數(shù)據(jù)中的多個(gè)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合的分析，以建立綜合的評價(jià)機(jī)制；計(jì)算出每個(gè)維度特征與竊電信息相關(guān)聯(lián)的程度，對于用竊電的行為和數(shù)據(jù)進(jìn)行判別，達(dá)到足不出戶就可以在線上實(shí)現(xiàn)對于竊電異常數(shù)據(jù)的分析，為竊電工作監(jiān)控提供切實(shí)可靠的依據(jù)。對各個(gè)維度信息之間的獨(dú)立性進(jìn)行研究，采用模糊評價(jià)的手段來對用戶竊電的信息進(jìn)行綜合評價(jià)。

基于模糊評價(jià)的理論來對用戶竊電的信息進(jìn)行評價(jià)，將用戶竊電的程度作為模糊理論研究的對象，將影響評價(jià)對象的各個(gè)維度的數(shù)據(jù)作為影響對象評價(jià)的因素集合，通過分析各個(gè)維度數(shù)據(jù)的重要程度的不同，將各個(gè)維度的數(shù)據(jù)設(shè)定一定的權(quán)重值。利用專家決策和模糊理論兩種方式，將評價(jià)指標(biāo)定量地表示出來；定量地來描述用戶的竊電行為，使得這種分析得到的數(shù)據(jù)作為判別用戶竊電與否與嚴(yán)重程度的標(biāo)準(zhǔn)。

將異常的17類用戶的用電信息作為相應(yīng)的評價(jià)因素，根據(jù)樣本相關(guān)統(tǒng)計(jì)知識將這些數(shù)據(jù)分為3類，根據(jù)重要程度的不同分為一類、二類和三類。

根據(jù)樣本的學(xué)習(xí)機(jī)制以及專家決策理論來確定相應(yīng)的權(quán)重值。通過結(jié)合實(shí)際的竊電的場景來對系統(tǒng)竊電的信息進(jìn)行研究，統(tǒng)計(jì)并計(jì)算單一的異常信息所對應(yīng)的評價(jià)指標(biāo)的概率值，結(jié)合專家系統(tǒng)來確定相應(yīng)的權(quán)重；然后再通過評價(jià)對象和總評對象之間的關(guān)系來計(jì)算相應(yīng)的后驗(yàn)概率，反演指標(biāo)和竊電信息之間的概率關(guān)系，通過計(jì)算可以得出異常信息相對于評價(jià)對象的重要程度，計(jì)算相應(yīng)的隸屬關(guān)系。在上述權(quán)重值確定之后并不是一成不變的，可以根據(jù)不斷學(xué)習(xí)來對上述權(quán)重值進(jìn)行不斷修正，通過計(jì)算得出用戶竊電的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如下：

式中：值為相應(yīng)的權(quán)重；為相應(yīng)的隸屬度

矩陣。

3 基于在線監(jiān)控的臺區(qū)線損竊電分級管理

我國的電力系統(tǒng)每年都投入了大量的人力和物力來做電力的稽查工作，但是存在兩個(gè)問題：一是用戶竊電的種類非常多，導(dǎo)致竊電所檢測到的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式非常多樣；二是用戶竊電分布范圍非常廣泛，不可能采取上述人力稽查的方式，目前來講反竊電的主要方式來自于對線損進(jìn)行分析和來自于群眾的舉報(bào)，但是通過有關(guān)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，采用上述兩種方式所命中的幾率還不到20%。如果將在線監(jiān)測的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果以及相關(guān)線損結(jié)合起來，對數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的篩選的話，就能夠很大程度上實(shí)現(xiàn)對于用戶竊電信息的分級管理，分級的標(biāo)準(zhǔn)是依據(jù)嫌疑用戶可能竊電程度的大小、難易程度大小的不同來對上述情況進(jìn)行分析，對于竊電的用戶分等級管理。建立相關(guān)的用竊電管理等級制度，最為首要的就是對用戶竊電程度的界定以及閾值確定和分級的標(biāo)準(zhǔn)。在檢測的過程中如果發(fā)現(xiàn)用戶線損不合格，并且在線監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示為嚴(yán)重嫌疑的用戶，應(yīng)該列為重點(diǎn)監(jiān)控的對象，并應(yīng)該到現(xiàn)場去進(jìn)行排查；在監(jiān)測的過程中如果只是用戶的線損不合格而在線的監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示正常，對于這類的用戶要定期地展開巡查；在監(jiān)測的過程中如果發(fā)現(xiàn)線損的質(zhì)量合格在線監(jiān)測的數(shù)據(jù)也顯示正常的話，只是對這種用戶進(jìn)行監(jiān)控，在舉報(bào)之后再進(jìn)行排查。在實(shí)行上述分級管理機(jī)制的情況下結(jié)合模糊評價(jià)機(jī)制。將線損與在線監(jiān)測的結(jié)果相結(jié)合來對竊電進(jìn)行分級管理，通過采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)挖掘機(jī)制對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，能夠最大限度地提高反竊電命中的準(zhǔn)確率，大大降低所投入稽查的人力物力，最大限度地保障國家和企業(yè)的財(cái)產(chǎn)，以防流失。

4 結(jié)語

隨著電力系統(tǒng)自動化以及信息化的不斷發(fā)展，集中了越來越多的大數(shù)據(jù)，本文以這些大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對于用戶竊電信息進(jìn)行了相關(guān)的研究分析，然后進(jìn)行了數(shù)據(jù)挖掘，建立了綜合的評價(jià)機(jī)制，通過結(jié)合在線監(jiān)控的數(shù)據(jù)和線損程度以及區(qū)域，為反竊電用戶的分級管理提供了理論與技術(shù)支持。這些工作增強(qiáng)了電力系統(tǒng)的智能化信息化水平，加大了反竊電的查處力度，減少了電力稽查所耗費(fèi)的人力物力，提高了電力稽查的準(zhǔn)確度，減少了國家和企業(yè)的損失。對于上述大數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘的作用不限于此，本文所提出的基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘以及模糊理論和專家系統(tǒng)所建立的在線監(jiān)控綜合評價(jià)機(jī)制，對于提高我國反竊電工作水平具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。

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作者簡介：劉鳴（1984-），男，廣東梅州人，深圳供電局有限公司工程師，碩士，研究方向：電力工程。

（責(zé)任編輯：周 瓊）