CN109286521A - 一种计量箱反窃电检测报警系统及方法 - Google Patents

一种计量箱反窃电检测报警系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种计量箱反窃电检测报警系统及方法，其特征在于，包括：窃电检测模块，所述窃电检测模块包括有数据源单元、数据采集单元、数据存储单元以及数据处理单元；报警模块，将识别出的潜在窃电用户信息，通过无线网络传输至远程终端控制中心；进行及时反窃电处理。

Description

一种计量箱反窃电检测报警系统及方法
技术领域
本发明属于反窃电检测技术领域， 具体涉及一种计量箱反窃电检测报警系统及方法。
背景技术
窃电现象一直是电网系统中存在的问题；通过改动短路计量装置的电流线圈。通常是在电能表内部或外部用导线将电流线圈短接，较常见的做法是用导线或并接电阻插入电能表的相线输入端和输出端，起到分流作用。
用导线短接，而导线电阻几乎等于零，绝大部分电流将从短接导线通过，电能表的电流线圈几乎没有电流，致使电能表停转；若并接小于电流线圈电阻值的电阻时，电流线圈跟并接电阻形成并联电路，根据并联电路的分流原理，大部分电流将从并接电阻通过，电流线圈只有小电流通过，致使电能表按一定比例慢转，从而达到窃电目的。
调接零火线窃电。这种窃电方法是事先将电能表进线端的火、零线调接，根据电能表的内部电路结构，接零线端的输入跟输出是用联片短接的，因此，窃电户可利用自设（或另接）的零线用电，而电能表因没有反方向的电流回路通过电能表的电流线圈，导致电表停转。
现有技术中对于窃电行为；存在检测不全面、不准确以及遗漏处理的情况。此为现有技术的不足之处。
因此，针对现有技术中的上述缺陷，提供设计一种计量箱反窃电检测报警系统及方法；以解决现有技术中的上述缺陷，是非常有必要的。
发明内容
本发明的目的在于，针对上述现有技术存在的缺陷，提供设计一种计量箱反窃电检测报警系统及方法，以解决上述技术问题。
为实现上述目的，本发明给出以下技术方案：
一种计量箱反窃电检测报警系统，其特征在于，包括：
窃电检测模块，所述窃电检测模块包括有数据源单元、数据采集单元、数据存储单元以及数据处理单元；
所述的数据源单元包括电网基础台账相关数据、电网拓扑图形数据、用户档案与抄录电量相关数据、开关台账与自动采集电量指数数据、用户及配变自动采集数据、开关负荷及开关状态数据；
所述数据采集单元对数据源单元的数据进行数据抽取、数据转换和数据清洗处理，将每天需要的海量数据同步到分布式文件系统中；
数据存储单元采用 HDFS 对数据进行存储，面向全类型数据的存储查询，文件数据存储在分散的存储介质上，对外提供一致的文件访问接口，采用 HBase 列式存储数据库以列相关存储架构进行数据存储，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询，并将查询语句转换为MapReduce；
数据处理单元根据窃电分析构建需求，设计数据挖掘业务模型，采用常用的聚类、回归、分类和关联分析数据挖掘算法，挖掘数据潜在价值，分析预测窃电规律；根据样本数据训练优化数据挖掘模型，在大数据环境下并行运行，获得窃电分析所需隐含电网运行模式及结果；识别出潜在的窃电用户；
报警模块，将识别出的潜在窃电用户信息，通过无线网络传输至远程终端控制中心；进行及时反窃电处理。
作为优选，所述数据采集单元中的数据抽取通过 Sqoop 进行系统之间的数据抽取，通过 Apache Sqoop 对关系数据库(RDBMS)与 Hadoop 之间进行大数据交流，将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 中的数据存储组件(如 HBase 和 Hive) 中，把数据从Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里；
数据转换将导入的业务信息按照窃电分析数据挖掘模型进行转换；
数据清洗将脏数据转化为满足窃电分析模型质量要求的数据。
作为优选，所述数据源单元中，电网基础台账相关数据由生产管理PMS 系统提供，电网拓扑图形数据由电网 GIS 系统提供，用户档案与抄录电量相关数据由SG186 营销系统提供，开关台账与自动采集电量指数数据由电能量采集系统提供，用户及配变自动采集数据由用电信息采集系统提供，开关负荷及开关状态数据由SCADA 系统提供。
一种计量箱反窃电检测报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：窃电检测步骤，具体包括以下步骤：
数据源获取步骤，获取电网基础台账相关数据、电网拓扑图形数据、用户档案与抄录电量相关数据、开关台账与自动采集电量指数数据、用户及配变自动采集数据、开关负荷及开关状态数据；
数据采集步骤，对数据源单元的数据进行数据抽取、数据转换和数据清洗处理，将每天需要的海量数据同步到分布式文件系统中；
数据存储步骤，采用 HDFS 对数据进行存储，面向全类型数据的存储查询，文件数据存储在分散的存储介质上，对外提供一致的文件访问接口，采用 HBase 列式存储数据库以列相关存储架构进行数据存储，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询，并将查询语句转换为MapReduce；
数据处理步骤，根据窃电分析构建需求，设计数据挖掘业务模型，采用常用的聚类、回归、分类和关联分析数据挖掘算法，挖掘数据潜在价值，分析预测窃电规律；根据样本数据训练优化数据挖掘模型，在大数据环境下并行运行，获得窃电分析所需隐含电网运行模式及结果；识别出潜在的窃电用户；
S2：报警步骤，将识别出的潜在窃电用户信息，通过无线网络传输至远程终端控制中心；进行及时反窃电处理。
作为优选，所述步骤S1中，数据抽取通过 Sqoop 进行系统之间的数据抽取，通过Apache Sqoop 对关系数据库(RDBMS)与 Hadoop 之间进行大数据交流，将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 中的数据存储组件(如 HBase 和 Hive) 中，把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里；
数据转换将导入的业务信息按照窃电分析数据挖掘模型进行转换；
数据清洗将脏数据转化为满足窃电分析模型质量要求的数据。
作为优选，所述步骤S1中，电网基础台账相关数据由生产管理PMS 系统提供，电网拓扑图形数据由电网 GIS 系统提供，用户档案与抄录电量相关数据由SG186 营销系统提供，开关台账与自动采集电量指数数据由电能量采集系统提供，用户及配变自动采集数据由用电信息采集系统提供，开关负荷及开关状态数据由SCADA 系统提供。
本发明的有益效果在于，通过对线路进行窃电预测，并将潜在的窃电用户信息进行存储， 而后通过报警模块将窃电用户信息传送至远程终端控制中心；及时对窃电用户进行处理。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
由此可见，本发明与现有技术相比，具有突出的实质性特点和显著地进步，其实施的有益效果也是显而易见的。
附图说明
图1是本发明提供的一种计量箱反窃电检测报警系统的原理框图。
其中，1-窃电检测模块，1.1-数据源单元，1.2-数据采集单元，1.3-数据存储单元，1.4-数据处理单元，2-报警模块，3-远程终端控制中心。
具体实施方式
下面结合附图并通过具体实施例对本发明进行详细阐述，以下实施例是对本发明的解释，而本发明并不局限于以下实施方式。
实施例1：
如图1所示，本发明提供的一种计量箱反窃电检测报警系统，其特征在于，包括：
窃电检测模块1，所述窃电检测模块1包括有数据源单元1.1、数据采集单元1.2、数据存储单元1.3以及数据处理单元1.4；
所述的数据源单元1.1包括电网基础台账相关数据、电网拓扑图形数据、用户档案与抄录电量相关数据、开关台账与自动采集电量指数数据、用户及配变自动采集数据、开关负荷及开关状态数据；
所述数据采集单元1.2对数据源单元的数据进行数据抽取、数据转换和数据清洗处理，将每天需要的海量数据同步到分布式文件系统中；
数据存储单元1.3采用 HDFS 对数据进行存储，面向全类型数据的存储查询，文件数据存储在分散的存储介质上，对外提供一致的文件访问接口，采用 HBase 列式存储数据库以列相关存储架构进行数据存储，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询，并将查询语句转换为MapReduce；
数据处理单元1.4根据窃电分析构建需求，设计数据挖掘业务模型，采用常用的聚类、回归、分类和关联分析数据挖掘算法，挖掘数据潜在价值，分析预测窃电规律；根据样本数据训练优化数据挖掘模型，在大数据环境下并行运行，获得窃电分析所需隐含电网运行模式及结果；识别出潜在的窃电用户；
报警模块2，将识别出的潜在窃电用户信息，通过无线网络传输至远程终端控制中心3；进行及时反窃电处理。
本实施例中，所述数据采集单元中的数据抽取通过 Sqoop 进行系统之间的数据抽取，通过 Apache Sqoop 对关系数据库(RDBMS)与 Hadoop 之间进行大数据交流，将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 中的数据存储组件(如 HBase 和 Hive) 中，把数据从Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里；
数据转换将导入的业务信息按照窃电分析数据挖掘模型进行转换；
数据清洗将脏数据转化为满足窃电分析模型质量要求的数据。
本实施例中，所述数据源单元中，电网基础台账相关数据由生产管理PMS 系统提供，电网拓扑图形数据由电网 GIS 系统提供，用户档案与抄录电量相关数据由SG186 营销系统提供，开关台账与自动采集电量指数数据由电能量采集系统提供，用户及配变自动采集数据由用电信息采集系统提供，开关负荷及开关状态数据由SCADA 系统提供。
实施例2：
本实施例给出一种计量箱反窃电检测报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：窃电检测步骤，具体包括以下步骤：
数据源获取步骤，获取电网基础台账相关数据、电网拓扑图形数据、用户档案与抄录电量相关数据、开关台账与自动采集电量指数数据、用户及配变自动采集数据、开关负荷及开关状态数据；
数据采集步骤，对数据源单元的数据进行数据抽取、数据转换和数据清洗处理，将每天需要的海量数据同步到分布式文件系统中；
数据存储步骤，采用 HDFS 对数据进行存储，面向全类型数据的存储查询，文件数据存储在分散的存储介质上，对外提供一致的文件访问接口，采用 HBase 列式存储数据库以列相关存储架构进行数据存储，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询，并将查询语句转换为MapReduce；
数据处理步骤，根据窃电分析构建需求，设计数据挖掘业务模型，采用常用的聚类、回归、分类和关联分析数据挖掘算法，挖掘数据潜在价值，分析预测窃电规律；根据样本数据训练优化数据挖掘模型，在大数据环境下并行运行，获得窃电分析所需隐含电网运行模式及结果；识别出潜在的窃电用户；
S2：报警步骤，将识别出的潜在窃电用户信息，通过无线网络传输至远程终端控制中心；进行及时反窃电处理。
本实施例中，所述步骤S1中，数据抽取通过 Sqoop 进行系统之间的数据抽取，通过 Apache Sqoop 对关系数据库(RDBMS)与 Hadoop 之间进行大数据交流，将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 中的数据存储组件(如 HBase 和 Hive) 中，把数据从 Hadoop系统里抽取并导出到关系型数据库里；
数据转换将导入的业务信息按照窃电分析数据挖掘模型进行转换；
数据清洗将脏数据转化为满足窃电分析模型质量要求的数据。
本实施例中，所述步骤S1中，电网基础台账相关数据由生产管理PMS 系统提供，电网拓扑图形数据由电网 GIS 系统提供，用户档案与抄录电量相关数据由SG186 营销系统提供，开关台账与自动采集电量指数数据由电能量采集系统提供，用户及配变自动采集数据由用电信息采集系统提供，开关负荷及开关状态数据由SCADA 系统提供。
以上公开的仅为本发明的优选实施方式，但本发明并非局限于此，任何本领域的技术人员能思之的没有创造性的变化，以及在不脱离本发明原理前提下所作的若干改进和润饰，都应落在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种计量箱反窃电检测报警系统，其特征在于，包括：
窃电检测模块，所述窃电检测模块包括有数据源单元、数据采集单元、数据存储单元以及数据处理单元；
所述的数据源单元包括电网基础台账相关数据、电网拓扑图形数据、用户档案与抄录电量相关数据、开关台账与自动采集电量指数数据、用户及配变自动采集数据、开关负荷及开关状态数据；
所述数据采集单元对数据源单元的数据进行数据抽取、数据转换和数据清洗处理，将每天需要的海量数据同步到分布式文件系统中；
数据存储单元采用 HDFS 对数据进行存储，面向全类型数据的存储查询，文件数据存储在分散的存储介质上，对外提供一致的文件访问接口，采用 HBase 列式存储数据库以列相关存储架构进行数据存储，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询，并将查询语句转换为MapReduce；
数据处理单元根据窃电分析构建需求，设计数据挖掘业务模型，采用常用的聚类、回归、分类和关联分析数据挖掘算法，挖掘数据潜在价值，分析预测窃电规律；根据样本数据训练优化数据挖掘模型，在大数据环境下并行运行，获得窃电分析所需隐含电网运行模式及结果；识别出潜在的窃电用户；
报警模块，将识别出的潜在窃电用户信息，通过无线网络传输至远程终端控制中心；进行及时反窃电处理。
2.根据权利要求1所述的一种计量箱反窃电检测报警系统，其特征在于，所述数据采集单元中的数据抽取通过 Sqoop 进行系统之间的数据抽取，通过 Apache Sqoop 对关系数据库(RDBMS)与 Hadoop 之间进行大数据交流，将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 中的数据存储组件(如 HBase 和 Hive) 中，把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里；
数据转换将导入的业务信息按照窃电分析数据挖掘模型进行转换；
数据清洗将脏数据转化为满足窃电分析模型质量要求的数据。
3.根据权利要求2所述的一种计量箱反窃电检测报警系统，其特征在于，所述数据源单元中，电网基础台账相关数据由生产管理PMS 系统提供，电网拓扑图形数据由电网 GIS 系统提供，用户档案与抄录电量相关数据由SG186 营销系统提供，开关台账与自动采集电量指数数据由电能量采集系统提供，用户及配变自动采集数据由用电信息采集系统提供，开关负荷及开关状态数据由SCADA 系统提供。
4.一种计量箱反窃电检测报警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：窃电检测步骤，具体包括以下步骤：
数据源获取步骤，获取电网基础台账相关数据、电网拓扑图形数据、用户档案与抄录电量相关数据、开关台账与自动采集电量指数数据、用户及配变自动采集数据、开关负荷及开关状态数据；
数据采集步骤，对数据源单元的数据进行数据抽取、数据转换和数据清洗处理，将每天需要的海量数据同步到分布式文件系统中；
数据存储步骤，采用 HDFS 对数据进行存储，面向全类型数据的存储查询，文件数据存储在分散的存储介质上，对外提供一致的文件访问接口，采用 HBase 列式存储数据库以列相关存储架构进行数据存储，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类 SQL查询，并将查询语句转换为MapReduce；
数据处理步骤，根据窃电分析构建需求，设计数据挖掘业务模型，采用常用的聚类、回归、分类和关联分析数据挖掘算法，挖掘数据潜在价值，分析预测窃电规律；根据样本数据训练优化数据挖掘模型，在大数据环境下并行运行，获得窃电分析所需隐含电网运行模式及结果；识别出潜在的窃电用户；
S2：报警步骤，将识别出的潜在窃电用户信息，通过无线网络传输至远程终端控制中心；进行及时反窃电处理。
5.根据权利要求4所述的一种计量箱反窃电检测报警方法，其特征在于，所述步骤S1中，数据抽取通过 Sqoop 进行系统之间的数据抽取，通过 Apache Sqoop 对关系数据库(RDBMS)与 Hadoop 之间进行大数据交流，将关系型数据库的数据导入到 Hadoop 中的数据存储组件(如 HBase 和 Hive) 中，把数据从 Hadoop 系统里抽取并导出到关系型数据库里；
数据转换将导入的业务信息按照窃电分析数据挖掘模型进行转换；
数据清洗将脏数据转化为满足窃电分析模型质量要求的数据。
6.根据权利要求5所述的一种计量箱反窃电检测报警方法，其特征在于，所述步骤S1中，电网基础台账相关数据由生产管理PMS 系统提供，电网拓扑图形数据由电网 GIS 系统提供，用户档案与抄录电量相关数据由SG186 营销系统提供，开关台账与自动采集电量指数数据由电能量采集系统提供，用户及配变自动采集数据由用电信息采集系统提供，开关负荷及开关状态数据由SCADA 系统提供。
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