CN113283779A - 一种窃电损耗定位的精准分析算法 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种窃电损耗定位的精准分析算法，包括如下步骤：用电信息采集，通过信息采集系统和营配贯通系统可获得台区线损标杆值、表计开盖记录、台区供售电量、用户用电量、电压电流等数据；提取用电信息，提取台区用户用电信息特征，实现对窃电损耗特征的抽离，并形成台区窃电行为监测记录；电能信息综合对比，提取出窃电损耗特征后，结合台区内用户的电能信息，通过对动态损耗和计量信息的综合比对，以将窃电损耗特征精准定位到户；建立高准确度损耗动态实时变化特征模型，构建基于时间匹配的计量信息与动态损耗实时变化融合模型，建立基于动态损耗实时变化与计量信息综合比对的窃电行为定位方法，以将窃电损耗特征精准定位到户。
Description
技术领域
本申请涉及窃电损耗定位技术领域，具体是一种窃电损耗定位的精准分析算法。
背景技术
台区线路损耗影响因素众多，其中就包含计量差错、违章窃电等原因造成的影响以及气象条件等不可抗力影响因素。例如用户窃电对电网线损的影响，由于台区直接服务于广大用户，窃电问题尤为严重。用户通过越表接线、短接分流等方式进行电量窃取，造成表计计量电量少于实际用电量，即少计供出电量，导致线损电量变大，线损升高。
在实际窃电检测中，窃电行为的多样化及其表现特征的差异性使单一检测方式无法满足所有检测需求，为解决上述问题，需要对窃电损耗行为进行特征识别，根据不同窃电手段可能导致的不同电气特征和行为特征进行检测。因此，针对上述问题提出一种窃电损耗定位的精准分析算法。
发明内容
一种窃电损耗定位的精准分析算法，包括如下步骤：
S1.用电信息采集，通过信息采集系统和营配贯通系统可获得台区线损标杆值、表计开盖记录、台区供售电量、用户用电量、电压电流等数据；
S2.提取用电信息，提取台区用户用电信息特征，实现对窃电损耗特征的抽离，并形成台区窃电行为监测记录；
S3.电能信息综合对比，提取出窃电损耗特征后，结合台区内用户的电能信息，通过对动态损耗和计量信息的综合比对，以将窃电损耗特征精准定位到户；
S4.确定窃电行为数据模型，分析各类台区窃电行为发生原因，对发生原因进行归纳汇总，确定多种模态下窃电行为数据模型；
S5.定位窃电行为，用于基于各窃电行为数据模型，利用台区现存设备采集监测台区运行状态信息，定位窃电行为。
进一步地，所述步骤S1中的线损标杆值不是固定值，确定线损标杆值之前应先确定台区的线损电量，台区线损电量则需综合考虑线路线径、长度、线路设备等情况，并结合允许误差来确定。
进一步地，所述步骤S1中的信息采集系统包括用电信息的采集﹑线损模型维护﹑线损计算、采集数据召测和补召。
进一步地，线损计算前需要将异常线损台区进行筛选，应剔除表计轮换、营配数据不协同、台区计量装置故障、采集故障等原因导致线损异常的情况。对异常线损台区一段时间内台。
进一步地，筛选出用户表计有开盖记录且开盖前后用电量有显著下降的用户,或台区关口表供电量偏差较小但售电量显著偏差的当天，台区内用电量有显著下降的用户。
进一步地，进一步筛选出供电量偏差较小但售电量有显著偏差的异常线损台区，缩小排查范围；通过对用户用电量和台区供售电量的比对校验，初步确定窃电重点嫌疑用户。
进一步地，对初步确定的窃电重点嫌疑用户的相线电流、中性线电流和电压做进一步地对比分析，如果相线电流和中性线电流之间偏差较大或电压值存在较大的波动，窃电的嫌疑将会大幅度提升。
进一步地，通过数据比对分析，最终精准定位疑似窃电用户，反窃电人员有针对性地开展现场核查，提高窃电查处的效率。
进一步地，需要对终端程序缺陷、系统前置机对终端发出的登陆祯不能回应、网络覆盖存在盲点进行专业技术分析,并采取相应措施进行预防，相关专业在管理上存在漏洞与薄弱。
进一步地，终端设备采用的电脑、笔记本以及手机，可实现远程操作控制，便于对数据进行存储与分析。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请一种实施例的方法流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。
并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。
此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
实施例一
一种窃电损耗定位的精准分析算法，包括如下步骤：
S1.用电信息采集，通过信息采集系统和营配贯通系统可获得台区线损标杆值、表计开盖记录、台区供售电量、用户用电量、电压电流等数据；
S2.提取用电信息，提取台区用户用电信息特征，实现对窃电损耗特征的抽离，并形成台区窃电行为监测记录；
S3.电能信息综合对比，提取出窃电损耗特征后，结合台区内用户的电能信息，通过对动态损耗和计量信息的综合比对，以将窃电损耗特征精准定位到户；
S4.确定窃电行为数据模型，分析各类台区窃电行为发生原因，对发生原因进行归纳汇总，确定多种模态下窃电行为数据模型；
S5.定位窃电行为，用于基于各窃电行为数据模型，利用台区现存设备采集监测台区运行状态信息，定位窃电行为。
进一步地，所述步骤S1中的线损标杆值不是固定值，确定线损标杆值之前应先确定台区的线损电量，台区线损电量则需综合考虑线路线径、长度、线路设备等情况，并结合允许误差来确定。
进一步地，所述步骤S1中的信息采集系统包括用电信息的采集﹑线损模型维护﹑线损计算、采集数据召测和补召。
进一步地，线损计算前需要将异常线损台区进行筛选，应剔除表计轮换、营配数据不协同、台区计量装置故障、采集故障等原因导致线损异常的情况。对异常线损台区一段时间内台。
进一步地，筛选出用户表计有开盖记录且开盖前后用电量有显著下降的用户,或台区关口表供电量偏差较小但售电量显著偏差的当天，台区内用电量有显著下降的用户。
进一步地，进一步筛选出供电量偏差较小但售电量有显著偏差的异常线损台区，缩小排查范围；通过对用户用电量和台区供售电量的比对校验，初步确定窃电重点嫌疑用户。
进一步地，对初步确定的窃电重点嫌疑用户的相线电流、中性线电流和电压做进一步地对比分析，如果相线电流和中性线电流之间偏差较大或电压值存在较大的波动，窃电的嫌疑将会大幅度提升。
进一步地，通过数据比对分析，最终精准定位疑似窃电用户，反窃电人员有针对性地开展现场核查，提高窃电查处的效率。
进一步地，需要对终端程序缺陷、系统前置机对终端发出的登陆祯不能回应、网络覆盖存在盲点进行专业技术分析,并采取相应措施进行预防，相关专业在管理上存在漏洞与薄弱。
进一步地，终端设备采用的电脑、笔记本以及手机，可实现远程操作控制，便于对数据进行存储与分析。
实施例二
一种窃电损耗定位的精准分析算法，包括如下步骤：
S1.用电信息采集，通过信息采集系统和营配贯通系统可获得台区线损标杆值、表计开盖记录、台区供售电量、用户用电量、电压电流等数据；
S2.提取用电信息，提取台区用户用电信息特征，实现对窃电损耗特征的抽离，并形成台区窃电行为监测记录；
S3.电能信息综合对比，提取出窃电损耗特征后，结合台区内用户的电能信息，通过对动态损耗和计量信息的综合比对，以将窃电损耗特征精准定位到户；
S4.确定窃电行为数据模型，分析各类台区窃电行为发生原因，对发生原因进行归纳汇总，确定多种模态下窃电行为数据模型；
S5.定位窃电行为，用于基于各窃电行为数据模型，利用台区现存设备采集监测台区运行状态信息，定位窃电行为。
进一步地，所述步骤S1中的线损标杆值不是固定值，确定线损标杆值之前应先确定台区的线损电量，台区线损电量则需综合考虑线路线径、长度、线路设备等情况，并结合允许误差来确定。
进一步地，所述步骤S1中的信息采集系统包括用电信息的采集﹑线损模型维护﹑线损计算、采集数据召测和补召。
进一步地，线损计算前需要将异常线损台区进行筛选，应剔除表计轮换、营配数据不协同、台区计量装置故障、采集故障等原因导致线损异常的情况。对异常线损台区一段时间内台。
进一步地，筛选出用户表计有开盖记录且开盖前后用电量有显著下降的用户,或台区关口表供电量偏差较小但售电量显著偏差的当天，台区内用电量有显著下降的用户。
进一步地，进一步筛选出供电量偏差较小但售电量有显著偏差的异常线损台区，缩小排查范围；通过对用户用电量和台区供售电量的比对校验，初步确定窃电重点嫌疑用户。
进一步地，对初步确定的窃电重点嫌疑用户的相线电流、中性线电流和电压做进一步地对比分析，如果相线电流和中性线电流之间偏差较大或电压值存在较大的波动，窃电的嫌疑将会大幅度提升。
进一步地，通过数据比对分析，最终精准定位疑似窃电用户，反窃电人员有针对性地开展现场核查，提高窃电查处的效率。
进一步地，需要对终端程序缺陷、系统前置机对终端发出的登陆祯不能回应、网络覆盖存在盲点进行专业技术分析,并采取相应措施进行预防，相关专业在管理上存在漏洞与薄弱。
进一步地，终端设备采用的电脑、笔记本以及手机，可实现远程操作控制，便于对数据进行存储与分析。
本申请的有益之处在于：本方法通过对动态损耗过程添加高准确的时间标签，建立高准确度损耗动态实时变化特征模型，构建基于时间匹配的计量信息与动态损耗实时变化融合模型，建立基于动态损耗实时变化与计量信息综合比对的窃电行为定位方法，以将窃电损耗特征精准定位到户。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：包括如下步骤：
S1.用电信息采集，通过信息采集系统和营配贯通系统可获得台区线损标杆值、表计开盖记录、台区供售电量、用户用电量、电压电流等数据；
S2.提取用电信息，提取台区用户用电信息特征，实现对窃电损耗特征的抽离，并形成台区窃电行为监测记录；
S3.电能信息综合对比，提取出窃电损耗特征后，结合台区内用户的电能信息，通过对动态损耗和计量信息的综合比对，以将窃电损耗特征精准定位到户；
S4.确定窃电行为数据模型，分析各类台区窃电行为发生原因，对发生原因进行归纳汇总，确定多种模态下窃电行为数据模型；
S5.定位窃电行为，用于基于各窃电行为数据模型，利用台区现存设备采集监测台区运行状态信息，定位窃电行为。
2.根据权利要求1所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：所述步骤S1中的线损标杆值不是固定值，确定线损标杆值之前应先确定台区的线损电量，台区线损电量则需综合考虑线路线径、长度、线路设备等情况，并结合允许误差来确定。
3.根据权利要求1所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：所述步骤S1中的信息采集系统包括用电信息的采集﹑线损模型维护﹑线损计算、采集数据召测和补召。
4.根据权利要求3所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：线损计算前需要将异常线损台区进行筛选，应剔除表计轮换、营配数据不协同、台区计量装置故障、采集故障等原因导致线损异常的情况。对异常线损台区一段时间内台。
5.根据权利要求1所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：筛选出用户表计有开盖记录且开盖前后用电量有显著下降的用户,或台区关口表供电量偏差较小但售电量显著偏差的当天，台区内用电量有显著下降的用户。
6.根据权利要求1所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：进一步筛选出供电量偏差较小但售电量有显著偏差的异常线损台区，缩小排查范围；通过对用户用电量和台区供售电量的比对校验，初步确定窃电重点嫌疑用户。
7.根据权利要求1所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：对初步确定的窃电重点嫌疑用户的相线电流、中性线电流和电压做进一步地对比分析，如果相线电流和中性线电流之间偏差较大或电压值存在较大的波动，窃电的嫌疑将会大幅度提升。
8.根据权利要求1所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：通过数据比对分析，最终精准定位疑似窃电用户，反窃电人员有针对性地开展现场核查，提高窃电查处的效率。
9.根据权利要求1所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：需要对终端程序缺陷、系统前置机对终端发出的登陆祯不能回应、网络覆盖存在盲点进行专业技术分析,并采取相应措施进行预防，相关专业在管理上存在漏洞与薄弱。
10.根据权利要求9所述的一种窃电损耗定位的精准分析算法，其特征在于：终端设备采用的电脑、笔记本以及手机，可实现远程操作控制，便于对数据进行存储与分析。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210820 |
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