CN104374993A - 基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和处理器 - Google Patents

基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和处理器 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电网领域,具体而言,涉及基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和处理器。该方法包括:在配电线路上安装多个电流传感器,组建电力物联网;周期性获取来自电流传感器的实际电流;构建配电线路图,配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;将配电线路图与用电信息采集系统相连,获取配电变压器和电能表的电能量数据;结合配电线路图和电能量数据,计算配电线路中各线路的理论电流;将配电线路图与电力物联网相连,以获取配电线路的实际电流;当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点。本发明在窃电情况下,能够提高窃电点的准确定位。

Description

基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和处理器
技术领域
本发明涉及电网领域,具体而言,涉及基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和处理器。
背景技术
配电线路上的窃电行为在某些地区时有发生,是造成线损过高的主要原因之一,给当地供电企业带来了经济损失,破坏了供用电秩序,对正常生产和人民生活造成了影响和危害。
然而,由于配电线路较长,供电区域较大,用电客户分布在乡村、街道、厂矿、居民楼等各种地方,窃电形式的多样性、窃电时间的偶然性,造成供电企业很难及时地发现和处理。
随着用电信息采集系统、电能量管理系统、地理信息系统、物联网等技术在电网领域的普及应用,相对于过去每月抄表的方式,可以更加全面、及时地监测到配电线路的各项运行参数。但是由于缺少充分利用这些条件的技术手段,当窃电行为发生时,无法准确做出判断,也无法计算出窃电点的具体位置。这个问题长期得不到解决,阻碍了供电企业反窃电工作的开展。
目前供电企业查处窃电的主要方法是:当某条线路的整体线损过高时,对这条线路上所有用电客户的电量进行历史数据分析,对那些电量突然显著下降的客户开展现场的用电检查,通过检查、检验计量装置是否完好来判断客户是否存在窃电行为。但是这种方法操作性不强,难以区分是否正常的用电量变化,难以发现私自挂接的窃电行为,难以应对专门的窃电装置和技术,难以对窃电行为立刻做出反应,不但费时费力,而且效果不佳。
发明内容
本发明的目的在于提供基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和处理器,以解决电网领域窃电点定位困难的问题。
本发明实施例提供了一种基于电力物联网的反窃电方法,包括:
在配电线路上安装多个电流传感器,组建电力物联网;
周期性获取来自电流传感器的实际电流;
构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
将所述配电线路图与用电信息采集系统相连,以获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;结合所述配电线路图和所述电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
将所述配电线路图与所述电力物联网相连,以获取所述配电线路的实际电流;
当所述理论电流远小于所述实际电流时,确定窃电点;在测得所述实际电流与所述理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
在一些实施例中,优选为,所述电流传感器的安装方式为:在所述配电线路的各条分支线路的上一级线路上安装电流传感器。
在一些实施例中,优选为,所述导线信息包括以下一种或多种:导线型号、线制、长度;所述配电变压器信息包括以下一种或多种:配电变压器编号、型号、容量、配电变压器接入位置;所述电能表信息包括以下一种或多种:电能表编号、型号、相别、配电变压器接入位置。
在一些实施例中,优选为,所述电能量数据包括以下一种或多种:有功电量、无功电量、电压。
在一些实施例中,优选为,当所述配电线路为低压线路,所述理论电流的计算包括:分别计算三个相别的电流。
本发明提供了一种基于电力物联网的反窃电装置,包括:电力物联网系统、反窃电系统;所述反窃电系统分别与电力物联网系统和用电信息采集系统相连;其中,
所述电力物联网系统由多个电流传感器连接而成,所述电流传感器安装在配电线路上;
所述反窃电系统包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
在一些实施例中,优选为,在电力物联网系统中,电流传感器处于配电线路的各条分支线路的上一级线路上。
在一些实施例中,优选为,所述反窃电系统还包括:检测模块,用于检测配电线路的类型,所述配电线路的类型包括:低压线路、高压线路;
所述第一计算模块包括:第一计算单元,用于低压线路的理论电流,分别计算三个相别的电流。
本发明提供了一种反窃电处理器,包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
在一些实施例中,优选为,反窃电处理器还包括:检测模块,用于检测配电线路的类型,所述配电线路的类型包括:低压线路、高压线路。
本发明实施例提供的基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和处理器的应用,与现有技术相比,根据配电线路的树形网络结构,由电量计算出每段线路的理论电流,通过对比物联网电流传感器采集到的实际电流,从而判断是否存在窃电行为,并计算出可能的窃电位置。其中,理论电流计算,应用了计算机辅助绘图技术和数据接口技术,把电量作为计算条件。实际电流测量,应用了电力物联网技术,在配电线路上有选择性的安装电流传感器,通过无线局域网的方式进行数据传输,具有低成本、易实施的优点。如果电量真实,则理论电流和实际电流基本相同;如果电量有偷窃,则理论电流小于实际电流。
附图说明
图1为本发明一个实施例中10kV配电线路的一部分。
具体实施方式
下面通过具体的实施例结合附图对本发明做进一步的详细描述。
目前长期以来,供电企业在查处配电线路上的窃电行为时,由于缺少合适的技术手段,既无法准确判断配电线路上是否存在窃电行为,又在窃电行为发生时无法计算出准确位置,因此只能依靠大范围的用电检查工作,不仅工作量大,而且效率很低。本发明提供了一种基于电力物联网的反窃电方法、反窃电装置和反窃电处理器。
其中,基于电力物联网的反窃电方法,包括:
在配电线路上安装多个电流传感器,组建电力物联网;
周期性获取来自电流传感器的实际电流;
构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
将所述配电线路图与用电信息采集系统相连,以获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;结合所述配电线路图和所述电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
将所述配电线路图与所述电力物联网相连,以获取所述配电线路的实际电流;
当所述理论电流远小于所述实际电流时,确定窃电点;在测得所述实际电流与所述理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
基于电力物联网的反窃电装置,包括:电力物联网系统、反窃电系统;所述反窃电系统分别与电力物联网系统和用电信息采集系统相连;其中,
所述电力物联网系统由多个电流传感器连接而成,所述电流传感器安装在配电线路上;
所述反窃电系统包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
反窃电处理器,包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
根据配电线路的树形网络结构,由电量计算出每段线路的理论电流,通过对比物联网电流传感器采集到的实际电流,从而判断是否存在窃电行为,并计算出可能的窃电位置。其中,理论电流计算,应用了计算机辅助绘图技术和数据接口技术,把电量作为计算条件。如果电量真实,则理论电流和实际电流基本相同;如果电量有偷窃,则理论电流小于实际电流。实际电流测量,应用了电力物联网技术,在配电线路上有选择性的安装电流传感器,通过无线局域网的方式进行数据传输,具有低成本、易实施的优点。
该技术的硬件部分主要是应用了电力物联网技术,即在配电线路上安装电流传感器,定期采集部分线路的实际电流;该技术的软件部分主要是应用了计算机辅助绘图技术,在计算机上绘制配电线路图形,建立和电力物联网、用电信息采集等系统的数据接口,根据树形网络和电路理论计算出每段线路的理论电流;通过比较实际电流和理论电流的大小,判断窃电行为是否存在,并且计算出窃电点的具体位置。该发明创造为供电企业提供了一个可靠的反窃电技术手段,对于维护正常的供用电秩序具有重要意义。
下来对基于电力物联网的反窃电方法进行详细描述:
步骤101,在配电线路上安装多个电流传感器,组建电力物联网;
应用物联网技术,在配电线路上安装电流传感器,周期性采集导线电流的大小。从计算需要的角度出发,电流传感器的安装数量越多越好,最理想的情况当然是每一段线路都能安装电流传感器,而从节约设备成本的角度出发,电流传感器的安装数量又不宜过多,所以综合这两方面因素来考虑,应该选择在各条分支线路的上一档线路上安装电流传感器。除此之外,还可以在疑似窃电点的位置安装电流传感器。电流传感器的测量和采集周期建议为一个小时。
步骤102,构建配电线路图,配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
采用计算机辅助绘图技术,在计算机上绘制完整的配电线路,并将其各项参数管理起来。图形上包括每一档线路的导线型号、线制、长度,对于10kV线路还包括所有配电变压器的编号、型号、容量、接入位置,对于400V线路还包括所有电能表的编号、型号、相别、接入位置。
该配电线路图,主要的数据接口包括两个,一个是和用电信息采集系统的接口。
步骤103,周期性获取来自电流传感器的实际电流值;
该配电线路图另外一个是和电力物联网的接口,用于获取线路的实际电流值。
采用迭代的方式,根据配电电路图计算每个线路或几个线路分支的实际电流。
步骤104,将所述配电线路图与用电信息采集系统相连,以获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
通过配电线路图与用电信息采集系统的接口,用于获取配电变压器和电能表每小时的电能量数据(包括有功电量、无功电量、电压)。
步骤105,结合所述配电线路图和所述电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
按照每小时为计算周期,以图形为计算的静态条件,以电量数据为计算的动态条件,建立树形网络结构下的电网元件计算模型,从而计算出每一档线路的理论电流大小。通过对比实际电流和理论电流的大小差异,判断是否存在窃电情况。
步骤106,当所述理论电流远小于所述实际电流时,确定窃电点;在测得所述实际电流与所述理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
判断是否窃电的原理是:假如图形上某个节点出现了窃电行为,这既包括有私自更改计量装置的情况,又包括私自挂接的情况,总之这个位置获取上来的电量是偏低或者没有的。按照这个电量进行计算,其导线上的理论电流必然要小于实际电流。虽然这个位置不一定正好安装了电流传感器,但是根据树形网络的特点,往电源方向去的第一个电流传感器,必然能够捕捉到实际电流和理论电流之间的差距。通过对整条配电线路上电流传感器的数据进行上述分析,就能够定位窃电点的具体位置。
需要说明的是,因为成本原因,在步骤101中,不可能在每一段线路上安装电流传感器,一个电流传感器所反映的电流可能是几个配电变压器(或电能表),甚至几条分支线路的综合表现。但是只要其中有一点出现了窃电行为,其理论电流的大小必然小于实际电流,由此判断出的窃电位置不是一个点,而是一个区域。即便如此,对于供电企业开展用电检查工作仍然帮助很大。
配电线路图中的配电变压器如果电压有计量,则通过有功电量、无功电量、电压以及时间的关系,可以方便求出理论电流的大小;如果电压没有计量,电源的电压是已知条件,此时需要从电源开始推算各个节点电压,采用迭代方法计算出每一段线路的电压降。
从电流传感器中获取实际电流和获取配电变压器和电能表的电能量数据采用同样的周期。对于电量和电流的测量周期,也就是计算周期,一般建议为一个小时。但是对于私自挂接的窃电方式,时间可能很短,同时考虑到负荷随时间的自然变化因素,对于网络条件好的线路,可以采用更短的周期,例如30分钟、15分钟、10分钟或者5分钟等。周期越短,这段时间内负荷的变化幅度越小,理论电流的计算结果越接近真实,也越能够捕捉到发生时间短的窃电行为。
判断是否窃电的根据是比较理论电流和实际电流的大小,所以,要求电流传感器的测量精度必须足够高。
该反窃电方法适用于低压线路,此时用电节点是低压电能表。考虑到低压线路上单相电能表普遍存在,因此在计算理论电流时,应该分别计算A、B、C三个相别的电流,而不能假设三相负荷平衡。所以,需要对低压电能表的相别进行准确统计,在配电线路图上实现管理,并将其作为必需的计算条件。
采用一个实际例子来更具体、更明确的解释反窃电方法的执行:
图1为10kV配电线路的一部分示意图。
该示意图是10kV配电线路的一部分,其中T1、T2、T3是三台配电变压器,T2存在窃电行为。I1、I3和I5三段线路上安装了电流传感器,可以监测到实际电流的大小。
(1)按照电路理论和树形网络结构,可以得出各条线路电流之间的关系:
I1=I2+I3
I3=I4+I5
I5=I6+I7
(2)由于T2发生窃电行为,所以根据该变压器的电量所计算出来的理论电流,必然要小于实际电流,在图上对应的有I4、I3和I1,这三段线路的理论电流小于实际电流。
(3)从距离电源点由远到近的顺序进行分析,先对比I5的理论电流和实际电流,两者应基本相同,由此判断T3用电正常。
(4)再分析I3,其理论电流要小于实际电流,说明下游一定存在窃电,在排除了T3的前提下,确定T2就是窃电点。
(5)再分析I1,其理论电流也小于实际电流,但是通过计算I2=I1-I3,可以排除T1窃电的可能。
为了执行上述的反窃电方法,本发明还提供了执行该方法的反窃电装置:
该反窃电装置包括:电力物联网系统、反窃电系统;所述反窃电系统分别与电力物联网系统和用电信息采集系统相连;其中,
所述电力物联网系统由多个电流传感器连接而成,所述电流传感器安装在配电线路上;
所述反窃电系统包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
由于安装电流传感器的成本及准确获取每个线路的实际电流,在电力物联网系统中,电流传感器处于配电线路的各条分支线路的上一级线路上。
由于配电线路包括低压线路和高压线路,而低压线路和高压线路的电流统计方式不同,所以,反窃电系统还包括:检测模块,用于检测配电线路的类型,所述配电线路的类型包括:低压线路、高压线路;对应性的,所述第一计算模块包括:第一计算单元,用于低压线路的理论电流,分别计算三个相别的电流。
迎合上述反窃电装置,发明人开发了一套反窃电处理器,具体包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
由于配电线路即包括高压线路,包括低压线路,因此,反窃电处理器还包括:检测模块,用于检测配电线路的类型,从而启动不同的理论电路计算方式。
电能是一种特殊的商品,不法用户的窃电行为不仅给国家的财产造成了损失,而且对人民的正常生产和生活造成了影响和危害,本发明创造提供的反窃电技术从根本上解决了窃电行为难以发现、难以查处的问题,对不法用户形成威慑,维护了正常的用电秩序。
本发明创造为供电企业提供了一种及时发现窃电行为的技术手段,当配电线路上发生任何形式的窃电情况时,通过该技术的应用可以立刻发现窃电行为的存在,并且准确计算出窃电点的位置,使得用电检查工作有的放矢、立竿见影,基本杜绝了配电线路上窃电行为的发生,降低了配电线路的管理线损,为供电企业创造显著的经济效益。
长期以来,供电企业在查处配电线路上的窃电行为时,由于缺少合适的技术手段,既无法准确判断配电线路上是否存在窃电行为,又在窃电行为发生时无法计算出准确位置,因此只能依靠大范围的用电检查工作,不仅工作量大,而且效率很低。
本发明创造提出了一种新的技术手段,可以彻底解决这一问题。该技术的硬件部分主要是应用了电力物联网技术,即在配电线路上安装电流传感器,定期采集部分线路的实际电流;该技术的软件部分主要是应用了计算机辅助绘图技术,在计算机上绘制配电线路图形,建立和电力物联网、用电信息采集等系统的数据接口,根据树形网络和电路理论计算出每段线路的理论电流;通过比较实际电流和理论电流的大小,判断窃电行为是否存在,并且计算出窃电点的具体位置。该发明创造为供电企业提供了一个可靠的反窃电技术手段,对于维护正常的供用电秩序具有重要意义。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于电力物联网的反窃电方法,其特征在于,包括:
在配电线路上安装多个电流传感器,组建电力物联网;
周期性获取来自电流传感器的实际电流;
构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
将所述配电线路图与用电信息采集系统相连,以获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;结合所述配电线路图和所述电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
将所述配电线路图与所述电力物联网相连,以获取所述配电线路的实际电流;
当所述理论电流远小于所述实际电流时,确定窃电点;在测得所述实际电流与所述理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
2.如权利要求1所述的基于电力物联网的反窃电方法,其特征在于,所述电流传感器的安装方式为:在所述配电线路的各条分支线路的上一级线路上安装电流传感器。
3.如权利要求1所述的基于电力物联网的反窃电方法,其特征在于,
所述导线信息包括以下一种或多种:导线型号、线制、长度;
所述配电变压器信息包括以下一种或多种:配电变压器编号、型号、容量、配电变压器接入位置;
所述电能表信息包括以下一种或多种:电能表编号、型号、相别、配电变压器接入位置。
4.如权利要求1所述的基于电力物联网的反窃电方法,其特征在于,所述电能量数据包括以下一种或多种:有功电量、无功电量、电压。
5.如权利要求1-4任一项所述的基于电力物联网的反窃电方法,其特征在于,当所述配电线路为低压线路,所述理论电流的计算包括:分别计算三个相别的电流。
6.一种基于电力物联网的反窃电装置,其特征在于,包括:电力物联网系统、反窃电系统;所述反窃电系统分别与电力物联网系统和用电信息采集系统相连;其中,
所述电力物联网系统由多个电流传感器连接而成,所述电流传感器安装在配电线路上;
所述反窃电系统包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
7.如权利要求6所述的基于电力物联网的反窃电装置,其特征在于,在电力物联网系统中,电流传感器处于配电线路的各条分支线路的上一级线路上。
8.如权利要求6所述的基于电力物联网的反窃电装置,其特征在于,所述反窃电系统还包括:检测模块,用于检测配电线路的类型,所述配电线路的类型包括:低压线路、高压线路;
所述第一计算模块包括:第一计算单元,用于低压线路的理论电流,分别计算三个相别的电流。
9.一种反窃电处理器,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于周期性获取来自电流传感器的实际电流;
第一构建模块,用于构建配电线路图,所述配电线路图包括以下一种或多种:导线信息、配电变压器信息、电能表信息;
第二获取模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图,从用电信息采集系统获取配电变压器和电能表的设定时间的电能量数据;
第一计算模块,用于根据第一构建模块构建的配电线路图、第二获取模块获取的电能量数据,建立树形网络结构的电网元件计算模型,计算配电线路中各线路的理论电流;
第二计算模块,用于根据第一获取模块获取的实际电流,利用迭代法计算配电线路中各线路的实际电流;
确定模块,用于比较第一计算模块计算的理论电流和第二计算模块计算的实际电流,当理论电流远小于实际电流时,确定窃电点;在测得实际电流与理论电流差别较大的所有电流传感器中,距离电源最远的电流传感器的下一级线路中存在所述窃电点。
10.如权利要求9所述的反窃电处理器,其特征在于,还包括:检测模块,用于检测配电线路的类型,所述配电线路的类型包括:低压线路、高压线路。
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106093704A (zh) * 2016-06-15 2016-11-09 国网江苏省电力公司电力科学研究院 一种电网窃电用户的监测与定位方法及系统
CN106645934A (zh) * 2016-12-12 2017-05-10 国网北京市电力公司 基于动态网格离群点的用电行为反窃电诊断方法和装置
CN107991527A (zh) * 2017-11-21 2018-05-04 北京普锐电子有限公司 一种配电线路防窃电监测方法及系统
CN109557362A (zh) * 2018-11-24 2019-04-02 国网青海省电力公司西宁供电公司 一种配电线路防窃电监测方法与系统
CN110492612A (zh) * 2019-08-22 2019-11-22 黑龙江电力调度实业有限公司 基于物联网的电力系统监测系统
CN110780129A (zh) * 2019-10-17 2020-02-11 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 基于电流偏差分析技术的窃漏电定位方法
CN112051424A (zh) * 2020-08-04 2020-12-08 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 一种基于电力物联网的反窃电控制系统

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003021649A (ja) * 2001-07-10 2003-01-24 Fuji Electric Co Ltd 盗電防止装置、盗電防止方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム
CN102023246A (zh) * 2010-12-13 2011-04-20 中国电力科学研究院 一种智能防窃电系统与用电信息采集系统的一体化方法
CN202183638U (zh) * 2011-08-03 2012-04-04 浙江川山甲物资供应链有限公司 基于物联网的远程配电控制系统
CN202514073U (zh) * 2012-02-08 2012-10-31 中国电力科学研究院 一种传感器网络节点装置、汇聚节点装置及防窃电系统
CN202548174U (zh) * 2012-03-06 2012-11-21 安徽科蓝智能技术有限公司 基于物联网技术的电力线载波通信智能反窃电系统
CN202551104U (zh) * 2012-03-06 2012-11-21 安徽科蓝智能技术有限公司 基于物联网技术的无线自组网混合通信智能反窃电系统
CN202906579U (zh) * 2012-11-28 2013-04-24 河海大学常州校区 一种基于物联网的配电网实时监测和控制系统
CN203522340U (zh) * 2013-11-18 2014-04-02 国家电网公司 一种用电负荷监测系统
CN203561674U (zh) * 2013-11-18 2014-04-23 国家电网公司 一种电流监测装置及防窃电负荷监测系统
CN103872762A (zh) * 2012-12-12 2014-06-18 国家电网公司 智能用电信息采集与控制系统

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003021649A (ja) * 2001-07-10 2003-01-24 Fuji Electric Co Ltd 盗電防止装置、盗電防止方法およびその方法をコンピュータに実行させるプログラム
CN102023246A (zh) * 2010-12-13 2011-04-20 中国电力科学研究院 一种智能防窃电系统与用电信息采集系统的一体化方法
CN202183638U (zh) * 2011-08-03 2012-04-04 浙江川山甲物资供应链有限公司 基于物联网的远程配电控制系统
CN202514073U (zh) * 2012-02-08 2012-10-31 中国电力科学研究院 一种传感器网络节点装置、汇聚节点装置及防窃电系统
CN202548174U (zh) * 2012-03-06 2012-11-21 安徽科蓝智能技术有限公司 基于物联网技术的电力线载波通信智能反窃电系统
CN202551104U (zh) * 2012-03-06 2012-11-21 安徽科蓝智能技术有限公司 基于物联网技术的无线自组网混合通信智能反窃电系统
CN202906579U (zh) * 2012-11-28 2013-04-24 河海大学常州校区 一种基于物联网的配电网实时监测和控制系统
CN103872762A (zh) * 2012-12-12 2014-06-18 国家电网公司 智能用电信息采集与控制系统
CN203522340U (zh) * 2013-11-18 2014-04-02 国家电网公司 一种用电负荷监测系统
CN203561674U (zh) * 2013-11-18 2014-04-23 国家电网公司 一种电流监测装置及防窃电负荷监测系统

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
于光辉 等: "基于用电信息采集系统的防窃电措施", 《山东电力技术》 *
刘丙午: "基于物联网技术的智能电网系统分析", 《中国流通经济》 *
隋国正 等: "无线传感技术在智能配电网中的应用", 《东北电力技术》 *
龚钢军 等: "面向智能电网的物联网构架与应用方案研究", 《电力系统保护与控制》 *

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106093704A (zh) * 2016-06-15 2016-11-09 国网江苏省电力公司电力科学研究院 一种电网窃电用户的监测与定位方法及系统
CN106093704B (zh) * 2016-06-15 2019-01-22 国网江苏省电力公司电力科学研究院 一种电网窃电用户的监测与定位方法及系统
CN106645934A (zh) * 2016-12-12 2017-05-10 国网北京市电力公司 基于动态网格离群点的用电行为反窃电诊断方法和装置
CN107991527A (zh) * 2017-11-21 2018-05-04 北京普锐电子有限公司 一种配电线路防窃电监测方法及系统
CN109557362A (zh) * 2018-11-24 2019-04-02 国网青海省电力公司西宁供电公司 一种配电线路防窃电监测方法与系统
CN110492612A (zh) * 2019-08-22 2019-11-22 黑龙江电力调度实业有限公司 基于物联网的电力系统监测系统
CN110492612B (zh) * 2019-08-22 2021-07-02 黑龙江电力调度实业有限公司 基于物联网的电力系统监测系统
CN110780129A (zh) * 2019-10-17 2020-02-11 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 基于电流偏差分析技术的窃漏电定位方法
CN112051424A (zh) * 2020-08-04 2020-12-08 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 一种基于电力物联网的反窃电控制系统

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