WO2014080515A1 - データ分析装置及びプログラム - Google Patents

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WO2014080515A1
WO2014080515A1 PCT/JP2012/080462 JP2012080462W WO2014080515A1 WO 2014080515 A1 WO2014080515 A1 WO 2014080515A1 JP 2012080462 W JP2012080462 W JP 2012080462W WO 2014080515 A1 WO2014080515 A1 WO 2014080515A1
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power supply
power
data
detailed
theft
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PCT/JP2012/080462
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Inventor
啓介 杉浦
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三菱電機株式会社
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    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
    • H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
    • H02J13/00006—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by information or instructions transport means between the monitoring, controlling or managing units and monitored, controlled or operated power network element or electrical equipment
    • H—ELECTRICITY
    • H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
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    • H02J13/00002—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by monitoring
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R22/00—Arrangements for measuring time integral of electric power or current, e.g. electricity meters
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    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
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    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
    • Y04S10/30—State monitoring, e.g. fault, temperature monitoring, insulator monitoring, corona discharge

Definitions

  • the present invention relates to a technique for detecting the presence or absence of power theft using a smart meter.
  • Power theft is an act of stealing power. More specifically, it is an act of consuming electric power without a contract with the electric power company, that is, without paying the electric power company. For example, theft is frequent in developing countries. Stealing power is a major problem because it not only causes a loss in revenue for power companies, but also impedes economic growth due to unstable power supply, and damages the distribution system due to unexpected power loads. .
  • a smart meter is a power meter that measures power consumption using A / D (analog / digital) sampling or Fourier transform.
  • the smart meter has a communication function inside and can transmit the power usage status of a home or office to an electric power company.
  • Using a smart meter eliminates the need for a power meter measurer and prevents power theft due to the acquisition of the power meter measurer.
  • Patent Document 1 a region where power is supplied is divided into a plurality of regions, and the region is further divided into a plurality of zones. Furthermore, the electric energy for each area and the electric energy for each area are measured.
  • Patent Document 1 in a hierarchical distribution network, based on the principle that the total amount of power consumed in the lower layer and the amount of power supplied from the upper layer must match, The total amount of power consumption measured by a power integrator (can be read as a power meter) provided for each area and the amount of power provided in a region (can be read as a transformer) Compare the power supply measured by the integrator. And when the sum total of the power consumption of an area becomes smaller than a power supply amount, it detects as abnormality like a theft of electricity.
  • a power integrator can be read as a power meter
  • the amount of power provided in a region can be read as a transformer
  • Patent Document 2 the amount of power supplied from a transformer is measured by a watt hour meter, and the amount of power supplied is compared with an estimated range of power consumption stored in advance.
  • a technique for detecting an abnormality when exceeding the above is described.
  • the configuration of Patent Document 2 for example, based on the knowledge that the total amount of power received by the customer group is regular in a predetermined period in units of a certain period, such as the same time zone every day or the same day every week. The total power consumption during a predetermined period is estimated with a relatively small error from the past performance. Then, the one that deviates greatly from the estimation is detected as theft.
  • Patent Literature 1 when the power supply amount and the power consumption amount at each consumer are measured, and the planned relationship is not established between the power supply amount and the total power consumption amount, It is determined that an abnormality such as a theft of electricity has occurred. Assuming that a smart meter is installed in a transformer and each consumer connected to the transformer, the power supply of the transformer at a certain point in time and the consumer connected to that transformer The power consumption can be acquired by the meter data collection server by the communication function, and the technique of Patent Document 1 can be applied. At this time, the relationship of the formula of FIG. 13 is established between the power supply amount and the power consumption amount. In the equation of FIG.
  • P DT is a power supply amount measured by the distribution transformer
  • P EUi is a power consumption amount measured by the customer i.
  • N is the total number of consumers connected to the transformer.
  • “losses” is a value of power loss, and is a total value of technical loss and non-technical loss.
  • Technical loss refers to loss such as loss due to wire resistance
  • non-technical loss refers to loss due to power theft.
  • the power supply amount P DT and the power consumption P EUi can be measured by installing the smart meter.
  • the technical loss caused by the wire resistance can be calculated as shown in the equation of FIG. 14 if the wire resistance is clear (or can be estimated), for example, in a three-phase power distribution system. .
  • the current can be calculated from the power consumption if the voltage is constant.
  • I is a current value
  • R is a wire resistance value. Since the power supply amount P DT and the power consumption amount P EUi can be measured and the technical loss can be calculated, the value of the non-technical loss can be calculated. When a non-technical loss exceeding a certain threshold is observed, it can be detected that an abnormality such as theft is occurring.
  • an automatic power consumption information acquisition system using a smart meter that is, an automatic meter reading system.
  • the smart meter transmits the power consumption data to the meter data collection server at regular intervals such as every hour for the measured power consumption information, and the meter data collection server 1
  • the power consumption for each hour is held.
  • the problem at this time is the fluctuation of technical loss due to the difference in the behavior of the power load.
  • the technical loss is proportional to the square of the current. Therefore, even when the power consumption is the same, when a high-load electric device is used for a short time, a low-load electric device is used for a long time. When used, there can be a large difference in technical loss.
  • the main object of the present invention is to solve such a problem, and to realize a mechanism capable of detecting the occurrence of theft with high accuracy.
  • a data analysis apparatus includes: Standard power supply amount data indicating the power supply amount from the transformer to the power supply destination of the transformer every standard time, and standard power consumption amount indicating the power consumption at the power supply destination every standard time A first data analysis unit that performs analysis using data and determines whether power is stolen at the power supply destination; In the analysis using the standard power supply amount data and the standard power consumption amount data, when the first data analysis unit cannot determine whether or not power is stolen at the power supply destination, A detailed time specification section for specifying a short time as a detailed time; Detailed power supply amount in which the power supply amount from the transformer to the power supply destination is indicated in units of the detailed time from the power supply amount measurement smart meter that measures the power supply amount from the transformer to the power supply destination A data receiver for receiving data; A second data analysis unit that performs analysis using the detailed power supply amount data received by the data reception unit and determines whether or not power is stolen at the power supply destination. And
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a theft detection device according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the determination of theft of electric power according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining bypass theft electricity according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a first scoring criterion according to the first embodiment.
  • FIG. The figure which shows the example of score provision by the 1st scoring reference
  • FIG. The figure which shows the example of score provision by the 1st scoring reference
  • FIG. The figure which shows the 2nd scoring reference
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration example of a theft detection device according to the first embodiment.
  • a theft detection device that can detect the occurrence of theft with high accuracy by performing a detailed analysis on a power loss that cannot be determined whether it is a technical loss or a theft will be described. More specifically, for power distribution systems below transformers with power loss that cannot be identified as technical loss or theft, power data at shorter intervals than usual from the corresponding transformer and smart meter at each customer. A power theft detection device that improves the accuracy of power theft detection through acquisition will be described.
  • a theft detection device that can estimate a place where a possibility of bypass theft has occurred is described. Even in the prior art, detection of bypass theft was able to be implemented to some extent, but in any bypass theft, the location of where theft was occurring has not been specified, and even if the actual occurrence of theft is detected, When conducting a theft investigation, it is necessary to inspect almost all customers and electric wires with brute force, and there is a problem that the work load is high. In the following embodiment, a theft detection device that identifies a meter with a high possibility of bypass theft using the theft generation period and power consumption data obtained by theft detection will be described.
  • FIG. 1 shows a configuration example of a theft detection device 100 according to the present embodiment.
  • Theft detection device 100 corresponds to an example of a data analysis device.
  • a database 11 is connected to the theft detection device 100, and the theft detection device 100 can communicate with the smart meter 10.
  • the database 11 is a standard power supply in which the amount of power supplied from the transformer to all consumers (power supply destinations) is indicated every predetermined standard time (in the description of the present embodiment, every hour for simplification). Quantity data and standard power consumption data indicating the power consumption of each consumer for each standard time (every hour) are held.
  • the smart meter 10 has a power supply amount or power consumption acquisition function and a data communication function.
  • the smart meter 10 includes both a smart meter installed in a transformer and a smart meter installed in each consumer connected to the transformer.
  • the smart meter installed in the transformer measures the amount of power supplied from the transformer to all consumers, and corresponds to an example of a smart meter for measuring power supply.
  • the smart meter installed in each consumer measures the electric power consumption in a consumer, and is equivalent to the example of an electric power consumption measurement smart meter. From the smart meter 10, the power supply amount or power consumption per hour is transmitted to a device that manages the database 11 (this device may be the theft detection device 100), and information from the smart meter 10 is stored in the database.
  • the smart meter 10 holds information on the power supply amount or the power consumption amount for a predetermined period (for example, for the latest one month). And the smart meter 10 can provide the information of the past electric power supply amount or electric power consumption with respect to the data request from the outside. In addition, the smart meter 10 normally transmits information on the power supply amount or the power consumption amount every hour, but when requested, at a shorter interval (for example, every 30 minutes, every 15 minutes). Information on the power supply amount or the power consumption amount can be transmitted.
  • the power balance analysis processing unit 102 inputs the parameter 101.
  • a period hereinafter referred to as a target period
  • a transformer hereinafter referred to as a target transformer
  • the power balance analysis processing unit 102 performs an analysis using the standard power supply amount data and the standard power consumption data for the target transformer specified by the parameter 101. More specifically, the power balance analysis processing unit 102 supplies standard power supply amount data of the target transformer corresponding to all timings included in the target period specified by the parameter 101, and power supply from the target transformer.
  • the received standard power consumption data of each consumer is input from the database 11.
  • All the timings included in the target period are times of 0, 1, 2, 3 and 3 when, for example, 0 to 3 o'clock is specified by the parameter 101 as the target period. Furthermore, the power balance analysis processing unit 102 performs analysis based on the equations shown in FIGS. 13 and 14 using the standard power supply amount data and the standard power consumption data input from the database 11, and the target transformer It is determined whether or not theft is occurring at a consumer who is the power supply destination.
  • a threshold value of power loss that is regarded as theft of power is set in advance. Further, the threshold value may be set by the parameter 101.
  • the threshold value is an arbitrary value.
  • the power balance analysis processing unit 102 uses a threshold as a reference for a transformer in which theft has occurred, a transformer in which no theft has occurred, and a transformer in which it is not possible to determine whether or not theft has occurred. judge. Transformers that do not exceed the threshold for power theft but have a power loss close to the threshold (for example, 10% to 20% below the threshold) It is classified as a transformer that cannot be distinguished. In the following, a transformer that cannot determine whether or not theft has occurred is also referred to as a determination suspension transformer.
  • a reference for the power balance analysis processing unit 102 to classify the target transformer as a determination pending transformer, that is, a range of the approximation degree between the threshold value and the power loss value is set in advance. Further, the approximation range may be set by the parameter 101. Moreover, the range of the said approximation degree can be set arbitrarily.
  • the power balance analysis processing unit 102 corresponds to an example of a first data analysis unit.
  • the transformer selection unit 103 and the period during which the determination pending transformer is suspected of being stolen (hereinafter referred to as a detailed analysis target period). To the detailed time designation unit 104 described later.
  • the detailed time designating unit 104 designates an interval for acquiring data for the determination suspension transformer notified from the transformer selecting unit 103. That is, the detailed time specification unit 104 sets a detailed time that is shorter than the standard time as the data acquisition interval. If the standard time is 1 hour, the detailed time specifying unit 104 specifies a detailed time of, for example, 30 minutes. The detailed time specification unit 104 notifies the detailed power data acquisition unit 105 described later of the specified detailed time, the determination suspension transformer notified from the transformer selection unit 103, and the detailed analysis target period. Further, after specifying the detailed time, the detailed time specifying unit 104 may specify a shorter time as a new detailed time. For example, the detailed time designation unit 104 may designate 15 minutes as a new detailed time after designating the detailed time of 30 minutes. The detailed time specifying unit 104 can specify the detailed time again within the range of the number of iterations specified by the parameter 101.
  • the detailed power data acquisition unit 105 receives detailed power supply amount data indicating the power supply amount in units of detailed time for the detailed analysis target period from the smart meter 10 installed in the determination suspension transformer. For example, when 30 minutes is specified as the detailed time, the detailed time specifying unit 104 receives detailed power supply amount data indicating the power supply amount at 30 minutes per hour from the smart meter 10 of the target transformer. .
  • the detailed power data acquisition unit 105 corresponds to an example of a data reception unit.
  • the theft generation determination unit 106 uses the detailed power supply amount data received by the detailed power data acquisition unit 105 to determine whether or not theft is occurring at a consumer of the determination suspension transformer.
  • FIG. 2 shows an example of the determination of theft of electric power by the theft of electricity generation determination unit 106 when the detailed power supply amount data in units of 30 minutes is acquired.
  • a power loss that cannot be identified as a theft or technical loss occurs at 1: 00-2: 00.
  • the detailed analysis target period is 1: 00-2: 00.
  • the detailed power data acquisition unit 105 receives detailed power supply amount data in units of 30 minutes from the smart meter 10 of the determination suspension transformer for the detailed analysis target period.
  • the uppermost graph 201 in FIG. 2 represents the power supply amount of the determination suspension transformer indicated in the standard power supply amount data.
  • the power balance analysis processing unit 102 cannot determine whether or not theft has occurred in the analysis using the standard power supply amount data corresponding to the uppermost graph 201 in FIG. If the transition of the power supply amount obtained from the detailed power supply amount data acquired by the detailed power data acquisition unit 105 is as shown in the graph 202 in the second row, the latter half 30 minutes (1: 30-20: 00) ) Shows that a high load occurs. According to the equation of FIG. 14, the technical loss increases as the power usage load increases. Therefore, the theft generation determination unit 106 can determine that the detected power loss is highly likely to be a technical loss.
  • the transition of the power supply amount obtained from the detailed power supply amount data acquired by the detailed power data acquisition unit 105 is as shown in the graph 204 in the fourth row, the first half 30 minutes (10: 00 ⁇ 1:30), it can be seen that a high load is generated. According to the equation of FIG. 14, the technical loss increases as the power usage load increases. Therefore, the theft generation determination unit 106 can determine that the detected power loss is highly likely to be a technical loss.
  • the theft generation determination unit 106 can determine that there is a high possibility that a consumer of the determination suspension transformer is stealing power.
  • the detailed time specification unit 104 specifies a more detailed time, and the detailed power data acquisition unit 105 receives the detailed power supply amount data in units of more detailed time, and theft occurs.
  • the determination unit 106 may perform analysis using more detailed detailed power supply data. That is, for example, if it is not possible to determine whether or not theft has occurred with the detailed power supply amount data in units of 30 minutes, the theft occurrence determination unit 106 requests the detailed time specification unit 104 to specify a shorter detailed time. To do. Then, the detailed time specification unit 104 specifies, for example, 15 minutes as the new detailed time, and the detailed power data acquisition unit 105 receives the detailed power supply amount data in units of 15 minutes from the smart meter 10.
  • the accuracy can be improved by using the data of the power consumption measured by the smart meter of each consumer. That is, the detailed power data acquisition unit 105 receives detailed power supply amount data in which the power consumption amount in each consumer is indicated in units of detailed time for the detailed analysis target period from the smart meter of each consumer, The occurrence determination unit 106 can perform analysis using the detailed power supply amount data and the detailed power supply amount data of each consumer. Also in this case, when the detailed time specification unit 104 specifies a shorter detailed time (for example, 15 minutes), the detailed power data acquisition unit 105 receives the detailed power consumption from the smart meter 10 in units of shorter detailed time. Receive data.
  • the processing units 107 to 111 are processing units for detecting specific bypass theft, that is, bypass theft performed by each customer.
  • FIG. 3 shows a specific example of bypass theft targeted by the theft detection device 100 according to the present embodiment.
  • the power company may collect an appropriate fee. it can.
  • the configuration on the right side of FIG. 3 if the wiring is changed in the customer 303c and the load is connected to the power supply line 301 so as to bypass the smart meter 304c, theft is generated in the customer 303c.
  • the theft detection device 100 according to the present embodiment is not intended for bypass theft other than that shown in FIG. 3, for example, a theft by a third party who is not a consumer from an electric wire between the transformer and the consumer, and is shown in FIG. Extract customers with high possibility of bypass theft.
  • the period designating unit 107 designates the time (theft occurrence time) when the power balance analysis processing unit 102 or the theft generation determination unit 106 determines that theft has occurred in the target period of theft detection. For example, when the power balance analysis processing unit 102 or the theft detection determination unit 106 detects a theft between 1 o'clock and 2 o'clock when the parameter 101 specifies, for example, the period from 0 o'clock to 3 o'clock as the target period of theft detection The period designating unit 107 designates 1 o'clock to 2 o'clock as a theft occurrence period.
  • the past pattern calculation processing unit 108 acquires, from the database 11, past power consumption transition data of each customer connected to the transformer that has been determined that theft has occurred for the period of occurrence of theft and surrounding periods. To do.
  • the power consumption amount transition data is data indicating a past transition of power consumption amount in the period of occurrence of theft and surrounding periods.
  • the past pattern calculation process part 108 calculates the transition pattern of the past average power consumption for every consumer.
  • the operation of the past pattern calculation processing unit 108 is based on the knowledge that the power consumption in a predetermined period (one week, one month, one year, etc.) is regular, as in Patent Document 2.
  • the peripheral period of the theft detection period may be determined in advance or may be specified by the parameter 101.
  • the past pattern calculation processing unit 108 corresponds to an example of a third data analysis unit. Furthermore, the past pattern calculation processing unit 108 corresponds to an example of a data input unit and a data analysis unit.
  • the first scoring processing unit 109 and the second scoring processing unit 110 detect, for each customer, a past average power consumption transition pattern obtained by the past pattern calculation processing unit 108 and theft. The transition pattern of the power consumption during the theft detection period and the surrounding period on the theft detection date (power theft date) is compared. And the 1st scoring process part 109 and the 2nd scoring process part 110 provide the score showing the high possibility of a theft to each consumer.
  • the first scoring processing unit 109 performs scoring by consumption reduction, and the second scoring processing unit 110 performs scoring by waveform correlation.
  • the criteria for scoring by the first scoring processing unit 109 are shown in FIG. 4, and examples of score assignment by the first scoring processing unit 109 are shown in FIG. 5, FIG. 6, and FIG. Further, the scoring standard by the second scoring processing unit 110 is shown in FIG. 8, and examples of score assignment by the second scoring processing unit 110 are shown in FIG. 9, FIG. 10, and FIG.
  • the power consumption 501 on the day of theft detection is compared with the past average power consumption 502 inside and outside the theft detection period. Check for a large reduction. A consumer whose power consumption 501 on the day of theft detection is significantly lower than the past average power consumption 502 for the period of theft detection has a high possibility of stealing power by bypass theft, and thus has a high score. Further, as shown in FIGS. 9 to 11, in the scoring by the second scoring processing unit 110, the waveform 501 indicating the transition of the power consumption on the day of theft detection shows the past average power in and out of the theft detection period. It is checked whether or not the correlation with the waveform 502 indicating the transition of consumption is high.
  • the correlation between the waveform 501 and the waveform 502 is low in the theft detection period, and the customer who has a high correlation between the waveform 501 and the waveform 502 outside the theft detection period has a high possibility of stealing power by bypass theft, so the score is high. .
  • other methods can be used as long as they pay attention to a change in the power consumption inside and outside the theft detection period and estimate the possibility of theft based on the change.
  • the first scoring processing unit 109 and the second scoring processing unit 110 correspond to an example of a third data analysis unit.
  • the first scoring processing unit 109 and the second scoring processing unit 110 correspond to an example of a data analysis unit.
  • the score sort processing unit 111 extracts consumers who are highly likely to have bypass theft from the result obtained by the first scoring processing unit 109 and the result obtained by the second scoring processing unit 110. Then, the analysis result 112 is presented to the user of the theft detection apparatus 100.
  • the analysis result 112 includes a theft detection result by the power balance analysis processing unit 102 or the period designating unit 107 and a list of customers who are highly likely to have bypass theft.
  • the score sort processing unit 111 adds, for example, the score assignment result of the first scoring process unit 109 and the score assignment result of the second scoring process unit 110, and there is a high possibility that bypass theft has occurred. Extract the house.
  • the score sort processing unit 111 multiplies the score assignment result of the first scoring processing unit 109 and the score assignment result of the second scoring processing unit 110 by different coefficients, and adds two multiplied values. Alternatively, customers who are highly likely to have bypassed theft may be extracted. Note that the score sort processing unit 111 corresponds to an example of a third data analysis unit. The score sort processing unit 111 also corresponds to an example of a data analysis unit and a presentation unit.
  • the power balance analysis processing unit 102 performs theft analysis on the target transformer and the target period given by the parameter 101.
  • the power balance analysis processing unit 102 indicates a transformer in which theft has occurred, a transformer in which no theft has occurred, and a transformer (determination holding transformer) that cannot determine whether or not theft has occurred.
  • the list is output to the transformer selection unit 103. If there is a judgment pending transformer, the detailed analysis target period corresponding to the judgment pending transformer is also shown in the list. Similarly, when there is a transformer in which theft is occurring, the period in which theft is detected is also shown in the list.
  • the transformer selection unit 103 extracts the detailed analysis target period corresponding to the determination pending transformer from the list input from the power balance analysis processing unit 102, and sets the determination pending transformer and the detailed analysis target period to the detailed time. Notify the designation unit 104. Then, the detailed time specifying unit 104 specifies the detailed time, and notifies the detailed power data acquiring unit 105 of the specified detailed time. Further, the detailed time specifying unit 104 notifies the detailed power data acquiring unit 105 of the determination pending transformer and the detailed analysis target period notified from the transformer selecting unit 103.
  • the detailed power data acquisition unit 105 requests the smart meter 10 installed in the determination suspension transformer to transmit the detailed power supply amount data in units of the detailed time for the detailed analysis target time.
  • the detailed power supply amount data is received from 10. Then, the detailed power data acquisition unit 105 outputs the received detailed power supply amount data to the theft power generation determination unit 106.
  • Theft power generation determination unit 106 inputs the detailed power supply amount data from the detailed power data acquisition unit 105, and also receives the standard power supply amount data from the transformer selection unit 103, and the detailed power supply amount data and the standard power supply amount The data is used to determine whether or not theft is occurring at the consumer of the determination suspension transformer by the method illustrated in FIG. If the theft is not determined, the theft generation determining unit 106 repeats the detailed analysis within the range of the number of theft determinations determined by the parameter 101. That is, the detailed time designation unit 104, the detailed power data acquisition unit 105, and the theft of electricity generation determination unit 106 repeat the above-described operation within the range of the number of times of theft theft determination.
  • the theft generation determination unit 106 generates a list of transformers that have been determined that theft has occurred if it is determined that theft is occurring at a consumer of the determination pending transformer. This list also describes the period during which theft was detected.
  • Theft detection unit 106 outputs a list of transformers in which theft occurs to the period specifying unit 107.
  • the transformer selection unit 103 extracts the transformer in which theft has occurred from the list input from the power balance analysis processing unit 102, and generates a list of transformers in which theft has occurred.
  • the generated list is output to the period specifying unit 107. This list also describes the period during which theft was detected.
  • the period designating unit 107 designates the period of theft of electricity based on the list from the transformer selection unit 103 and the list from the occurrence of theft electricity determination unit 106.
  • the period designating unit 107 notifies the designated power theft generation period to the past pattern calculation processing unit 108, and outputs the list from the transformer selection unit 103 and the list from the theft power generation determination unit 106 to the past pattern calculation processing unit 108. .
  • the past pattern calculation processing unit 108 changes the past power consumption for each customer connected to the transformer shown in the list input from the period designating unit 107 for the period of occurrence of theft and surrounding periods. Data is acquired from the database 11. And the past pattern calculation process part 108 calculates the transition pattern of the past average power consumption for every consumer in a theft electric power generation period and its peripheral period. Then, the first scoring processing unit 109 and the second scoring processing unit 110 calculate the past average power consumption transition pattern and the power consumption on the day of theft detection for the period of occurrence of theft and surrounding periods. The transition patterns are compared, and a high score is given to a customer who has a high possibility of theft. The score assignment results are collected by the score sort processing unit 111, and the analysis result 112 is output to the user of the theft detection device 100.
  • the present embodiment it is possible to determine whether or not the power is stolen by acquiring more detailed power data and performing a detailed analysis on the transformer that has not been detected. It becomes like this. As a result, it is possible to detect a stolen power that has been missed in the past. Furthermore, when the theft is a bypass theft by a customer, the bypass theft is performed using the information on the period of occurrence of theft obtained by the theft detection analysis and past power consumption information stored in the database. A list of likely customers can be obtained. This makes it easy to prioritize the investigation work in the on-site investigation of the occurrence of theft, and the load of the theft investigation work can be reduced.
  • Parameters that specify the target period and target transformer A power balance analysis processor that detects power theft using power balance; A transformer selection unit that obtains a list of transformers that cannot be detected from theft based on the analysis results; A detailed time designating unit for setting a detailed time for performing a detailed analysis on a transformer that cannot detect theft of power, A detailed power data acquisition unit that acquires detailed power data in units of detailed time from each smart meter; Theft detection determination unit that determines the occurrence of theft for a transformer that cannot be detected for theft using the detailed power data acquired; A theft generation period designating section for specifying the period during which theft is occurring; Past pattern calculation processing for calculating the average power consumption transition pattern using the past power consumption transition data for the period of occurrence of theft and the surrounding period for each customer connected to the transformer that detected theft And A scoring processing unit that gives a theft power score by paying attention to the internal and external changes in the theft power detection period for the calculated average pattern and theft power detection period and its peripheral period; A stealth detection device provided with a
  • the power theft detection device uses detailed power data to estimate the cause of power loss based on how a power load is applied to a transformer that cannot detect power theft, and to determine whether the power is stolen.
  • the theft detection device 100 is a computer, and each element of the theft detection device 100 can be realized by a program.
  • an arithmetic device 901, an external storage device 902, a main storage device 903, a communication device 904, and an input / output device 905 are connected to the bus.
  • the arithmetic device 901 is a CPU (Central Processing Unit) that executes a program.
  • the external storage device 902 is, for example, a ROM (Read Only Memory), a flash memory, or a hard disk device.
  • the main storage device 903 is a RAM (Random Access Memory).
  • the communication device 904 corresponds to the physical layer of the detailed power data acquisition unit 105.
  • the input / output device 905 is, for example, a mouse, a keyboard, a display device, or the like.
  • the power balance analysis processing unit 102 inputs the parameter 101 from, for example, a mouse or a keyboard, and the score sort processing unit 111 outputs the analysis result 112 to, for example, a display device.
  • the program is normally stored in the external storage device 902, and is loaded into the main storage device 903 and sequentially read into the arithmetic device 901 and executed.
  • the program is a program that realizes the function described as “unit” shown in FIG.
  • an operating system (OS) is also stored in the external storage device 902. At least a part of the OS is loaded into the main storage device 903, and the arithmetic device 901 executes “OS” shown in FIG. ”Is executed.
  • Data, signal values, and variable values are stored in the main storage device 903 as files.
  • FIG. 12 is merely an example of the hardware configuration of the theft detection device 100, and the hardware configuration of the theft detection device 100 is not limited to the configuration illustrated in FIG. Also good.
  • the operation of the theft detection device 100 can be grasped as a data processing method by the procedure shown in the present embodiment.

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Abstract

　電力平衡分析処理部１０２は、変圧器からの電力供給量が標準時間ごとに示される標準電力供給量データと、需要家での電力消費量が標準時間ごとに示される標準電力消費量データとを用いた分析を行って、需要家において電力が窃取されているか否かを判定する。標準電力供給量データ及び標準電力消費量データを用いた分析では需要家において電力が窃取されているか否かを判定できない場合に、詳細時間指定部１０４が、標準時間よりも短い時間を詳細時間として指定する。詳細電力データ取得部１０５は、スマートメータ１０から、変圧器からの電力供給量が詳細時間の単位で示される詳細電力供給量データを受信する。期間指定部１０７は、詳細電力供給量データを用いた分析を行って、需要家において電力が窃取されているか否かを判定する。

Description

データ分析装置及びプログラム
　本発明は、スマートメータを用いて、電力盗難の有無を検知する技術に関するものである。
　電力盗難（以下、「盗電」という）とは、電力を窃取する行為である。
　より具体的には、電力会社との契約無しに、つまり、電力会社に料金を支払わずに、電力を消費する行為である。
　例えば、発展途上国においては盗電が頻繁に行われている。
　盗電は、単に電力会社の収入減損を招くだけでなく、電力供給の不安定化による経済的成長の阻害、予期しない電力負荷による配電システムへのダメージなどを発生させるため、大きな問題となっている。
　盗電には様々な手法が存在し、電力メータの細工による盗電、電力メータの迂回による盗電、電力メータ計測員の買収による盗電などがある。
　これら盗電を防止・検知するため、通信機能や電力消費量を記録する機能を有する電力メータ、すなわちスマートメータを利用する試みが行われている。
　スマートメータとは、Ａ／Ｄ（アナログ／デジタル）標本化やフーリエ変換を利用して電力消費量を計測する電力計である。
　また、スマートメータは、内部に通信機能を持ち、家庭やオフィスなどの電力の使用状況を電力会社へ送信することが可能である。
　スマートメータを設置することにより、容易にメータへの細工が行えなくなり、また通信機能を用いて、定められた間隔で電力消費量を電力会社のメータデータ収集サーバに送信する仕組みを作ることが可能である。
　スマートメータを利用することで、電力メータ計測員が不要となり、電力メータ計測員の買収による盗電を防ぐことができる。
　しかし、電力メータを迂回する電線を設置して行う盗電、いわゆるバイパス盗電については、スマートメータを設置するだけでは防止も検知もできない。
　バイパス盗電の問題を解決する一つの方法として、特許文献１に記載の技術がある。
　特許文献１では、電力を供給する地域を複数の領域に分割し、領域をさらに分割して複数の区域とする。
　更に、領域ごとの電力量と区域ごとの電力量を計測する。
　特許文献１の構成では、階層化された配電網において、下位階層で消費された電力量の総和と、上位階層から供給される電力量が一致しなければならないという原理に基づき、区域（需要家と読み替えることができる）ごとに設けられた電力量積算計（電力メータと読み替えることができる）で計測した電力消費量の総和と、領域（変圧器と読み替えることができる）に設けられた電力量積算計で計測した電力供給量を比較する。
　そして、区域の電力消費量の総和が電力供給量より少なくなった場合に、盗電のような異常として検知される。
　他にも、特許文献２には、変圧器から供給している電力量を電力量計によって計測し、その電力供給量をあらかじめ記憶しておいた電力消費量の推定範囲と比較し、推定範囲を超える場合に異常として検出する技術が記載されている。
　特許文献２の構成では、たとえば日ごとの同時間帯、あるいは週ごとの同曜日など、一定期間を単位とする所定期間では需要家群が受電する総電力量に規則性があるという知見に基づき、所定期間における総電力消費量を過去の実績から比較的小さな誤差で推定する。
　そして、推定から大きく外れたものを盗電として検知する。
特開２００３－２０９９３８号公報 特開２０１２－１６８１２７号公報
　特許文献１に記載された技術では、電力供給量と各需要家における電力消費量をそれぞれ計測し、電力供給量と電力消費量の総和との間に、予定されている関係が成立しない場合に盗電のような異常が生じていると判断されている。
　スマートメータが変圧器および変圧器に接続している各需要家に設置されることを前提に考えると、ある時点における変圧器の電力供給量と、その変圧器に接続している各需要家における電力消費量は、通信機能によりメータデータ収集サーバにて取得することが可能であり、特許文献１の技術を適用することができる。
　このとき、電力供給量と電力消費量には、図１３の式の関係が成立する。
　図１３の式において、ＰＤＴは、配電変圧器で計測される電力供給量であり、ＰＥＵｉは、需要家ｉで計測される電力消費量である。
　また、ｎは、変圧器に接続されている需要家の全体数である。
　ｌｏｓｓｅｓは、電力損失の値であり、テクニカルロスとノンテクニカルロスとの合計値である。
　テクニカルロスとは、電線抵抗による損失などの損失のことを指し、ノンテクニカルロスとは、盗電などによる損失を指す。
　図１３の式のうち、電力供給量ＰＤＴと電力消費量ＰＥＵｉについては、スマートメータの設置により計測できる。
　また、電線抵抗により発生するテクニカルロスについても、例えば三相の配電系統で、かつ電線抵抗が明らか（もしくは推測が可能）であれば、図１４の式のようにして算出することが可能である。
　電流は、電圧が一定であるとすれば、電力消費量から算出することができる。
　図１４の式においてＩは電流値であり、Ｒは電線抵抗値である。
　電力供給量ＰＤＴと電力消費量ＰＥＵｉが計測可能であり、また、テクニカルロスは算出可能であるため、ノンテクニカルロスの値を算出することが可能である。
　そして、ある一定のしきい値を超えたノンテクニカルロスを観測した場合に、盗電などの異常が発生していることを検知できる。
　ここで、スマートメータを利用した電力消費情報自動取得システム、すなわち自動検針システムについて考える。
　自動検針システムにおいて、スマートメータでは、計測した電力消費情報について、例えば１時間ごとなどの一定間隔でメータデータ収集サーバに対して消費電力データを送信し、メータデータ収集サーバでは、各需要家における１時間ごとの電力消費量が保持されることになる。
　このとき問題になるのが、電力負荷の振る舞いの違いによるテクニカルロスの変動である。
　図１４の式によれば、テクニカルロスは電流の２乗に比例するため、同じ電力消費量であっても、高負荷の電気機器を短時間使用した場合と、低負荷の電気機器を長時間使用した場合では、テクニカルロスに大きな差が生じ得る。
　例えば、電圧を１００Ｖ、電線抵抗を１Ｒとして、（１）電流１Ａで１時間電力を消費するケース、（２）電流２Ａで３０分電力を消費するケースを考える。
　どちらも１時間あたりの電力消費量は１００Ｗｈで等しいが、テクニカルロスは（１）のケースは３Ｗｈとなり、（２）のケースは６Ｗｈとなり、差が生じる。
　１時間ごとに電力消費量を収集するシステムの場合、これら２つのケースに区別をつけることができないため、仮に６Ｗｈの電力損失が発生したとしても、それが（２）のケースなのか、それとも（１）のケースで３Ｗｈ分の盗電が発生しているのか、判断することができない。
　すなわち、テクニカルロスか盗電か否か判定できない電力損失に対して、有効な判別技術が存在しておらず、十分な盗電検知精度が得られていないという課題がある。
　本発明は、このような課題を解決することを主な目的としており、盗電の発生を高精度に検知できる機構を実現することを主な目的とする。
　本発明に係るデータ分析装置は、
　変圧器から前記変圧器の電力供給先への電力供給量が標準時間ごとに示される標準電力供給量データと、前記電力供給先での電力消費量が前記標準時間ごとに示される標準電力消費量データとを用いた分析を行って、前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定する第１のデータ分析部と、
　前記標準電力供給量データ及び前記標準電力消費量データを用いた分析では前記第１のデータ分析部が前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定できない場合に、前記標準時間よりも短い時間を詳細時間として指定する詳細時間指定部と、
　前記変圧器から前記電力供給先への電力供給量を計測する電力供給量計測スマートメータから、前記変圧器から前記電力供給先への電力供給量が前記詳細時間の単位で示される詳細電力供給量データを受信するデータ受信部と、
　前記データ受信部により受信された前記詳細電力供給量データを用いた分析を行って、前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定する第２のデータ分析部とを有することを特徴とする。
　本発明によれば、標準電力供給量データ及び標準電力消費量データを用いた分析では電力損失がテクニカルロスによるのか盗電によるのかが判定できない場合に、詳細電力供給量データをスマートメータから受信し、詳細電力供給量データを分析することで、電力損失がテクニカルロスによるのか盗電によるのかを判別することができ、盗電の発生を高精度に検知することができる。
実施の形態１に係る盗電検知装置の構成例を示す図。 実施の形態１に係る盗電発生判定の例を示す図。 実施の形態１に係るバイパス盗電を説明する図。 実施の形態１に係る第１のスコアリング基準を示す図。 実施の形態１に係る第１のスコアリング基準によるスコア付与例を示す図。 実施の形態１に係る第１のスコアリング基準によるスコア付与例を示す図。 実施の形態１に係る第１のスコアリング基準によるスコア付与例を示す図。 実施の形態１に係る第２のスコアリング基準を示す図。 実施の形態１に係る第２のスコアリング基準によるスコア付与例を示す図。 実施の形態１に係る第２のスコアリング基準によるスコア付与例を示す図。 実施の形態１に係る第２のスコアリング基準によるスコア付与例を示す図。 実施の形態１に係る盗電検知装置のハードウェア構成例を示す図。 電力供給量と電力消費量と電力損失との関係式を示す図。 テクニカルロスの算出式を示す図。
　以下の実施の形態では、テクニカルロスか盗電か否か判定できない電力損失に対して詳細な分析を行うことで、盗電の発生を高精度に検知できる盗電検知装置を説明する。
　より具体的には、テクニカルロスか盗電か判別できない電力損失が発生している変圧器以下の配電系統について、該当の変圧器および各需要家におけるスマートメータから、通常より短い間隔での電力データを取得することで盗電検知精度を向上させる盗電検知装置を説明する。
　また、以下の実施の形態では、バイパス盗電が発生している可能性が高い場所を推定できる盗電検知装置を説明する。
　従来技術でもバイパス盗電の検知はある程度実施できていたが、どんなバイパス盗電においても、盗電がどこで発生しているのかの場所の特定はされておらず、実際に盗電の発生を検知したとしても、盗電調査の際はほぼ全ての需要家および電線を総当りで検査する必要があり、作業負荷が高いという課題がある。
　以下の実施の形態では、盗電検知によって得られた盗電発生期間と電力消費量のデータを利用して、バイパス盗電が発生している可能性が高いメータを特定する盗電検知装置を説明する。
　実施の形態１．
　図１は、本実施の形態に係る盗電検知装置１００の構成例を示す。
　盗電検知装置１００は、データ分析装置の例に相当する。
　盗電検知装置１００には、データベース１１が接続されており、また、盗電検知装置１００はスマートメータ１０と通信が可能である。
　データベース１１は、所定の標準時間ごと（本実施の形態の説明では、簡略化のため１時間ごとする）に変圧器から全需要家（電力供給先）への電力供給量が示される標準電力供給量データと、標準時間ごと（１時間ごと）に各需要家での電力消費量が示される標準電力消費量データを保持している。
　スマートメータ１０は、電力供給量又は電力消費量の取得機能とデータ通信機能を持つ。
　スマートメータ１０には、変圧器に設置されるスマートメータと、変圧器に接続する需要家の各々に設置されるスマートメータの両者を含む。
　なお、変圧器に設置されるスマートメータは、変圧器から全需要家への電力供給量を計測しており、電力供給量計測スマートメータの例に相当する。
　また、各需要家に設置されるスマートメータは、需要家での電力消費量を計測しており、電力消費量計測スマートメータの例に相当する。
　スマートメータ１０からは、１時間ごとの電力供給量又は電力消費量がデータベース１１を管理する装置（この装置は盗電検知装置１００であってもよい）に送信され、スマートメータ１０からの情報がデータベース１１において標準電力供給量データ又は標準電力消費量データとして管理される。
　また、スマートメータ１０は、電力供給量又は電力消費量の情報を所定の期間（例えば直近１ヶ月の間）は保持している。
　そして、外部からのデータ要求に対して、スマートメータ１０は、過去の電力供給量又は電力消費量の情報を提供することができる。
　また、スマートメータ１０は、通常は、１時間ごとに電力供給量又は電力消費量の情報を送信するが、要求があった場合は、より短い間隔（例えば、３０分ごと、１５分ごと）の電力供給量又は電力消費量の情報を送信することができる。
　盗電検知装置１００において、電力平衡分析処理部１０２は、パラメータ１０１を入力する。
　パラメータ１０１では、盗電検知の対象とする期間（以下、対象期間という）、盗電検知の対象とする変圧器（以下、対象変圧器という）、後述する盗電発生判定の反復回数が指定されている。
　電力平衡分析処理部１０２は、パラメータ１０１で指定された対象変圧器について、標準電力供給量データと標準電力消費量データとを用いた分析を行う。
　より具体的には、電力平衡分析処理部１０２は、パラメータ１０１で指定された対象期間に含まれる全てのタイミングに対応する、対象変圧器の標準電力供給量データと、対象変圧器から電力供給を受けている各需要家の標準電力消費量データとをデータベース１１から入力する。
　対象期間に含まれる全てのタイミングとは、例えば０時から３時が対象期間としてパラメータ１０１で指定されている場合は、０時、１時、２時、３時のそれぞれの時間である。
　更に、電力平衡分析処理部１０２は、データベース１１から入力した標準電力供給量データと標準電力消費量データとを用いて、図１３、図１４に示した式に基づく分析を行って、対象変圧器の電力供給先である需要家で盗電が発生しているか否か判定する。
　盗電が発生しているとみなす電力損失のしきい値は予め設定しておく。
　また、パラメータ１０１で当該しきい値を設定してもよい。
　当該しきい値は、任意の値である。
　電力平衡分析処理部１０２は、しきい値を基準にして、盗電が発生している変圧器、盗電が発生していない変圧器、盗電が発生しているか否かの判別がつかない変圧器を判定する。
　盗電とみなすしきい値は超えないが、電力損失がしきい値に近い値（例えば、しきい値を１０％～２０％下回る値）をとる変圧器は、盗電が発生しているか否かの判別がつかない変圧器に分類される。
　盗電が発生しているか否かの判別がつかない変圧器は、以下では判定保留変圧器ともいう。
　電力平衡分析処理部１０２が対象変圧器を判定保留変圧器に分類する基準、つまり、しきい値と電力損失値との近似度の範囲は、予め設定しておく。
　また、パラメータ１０１で当該近似度の範囲を設定してもよい。
　また、当該近似度の範囲は任意に設定することができる。
　なお、電力平衡分析処理部１０２は、第１のデータ分析部の例に相当する。
　変圧器選定部１０３は、電力平衡分析処理部１０２の分析の結果、判定保留変圧器が存在する場合は、判定保留変圧器と、盗電の疑いがある期間（以下では、詳細分析対象期間という）とを後述の詳細時間指定部１０４に通知する。
　詳細時間指定部１０４は、変圧器選定部１０３から通知された判定保留変圧器に対して、データを取得する間隔を指定する。
　つまり、詳細時間指定部１０４は、データ取得の間隔として、標準時間より短い時間である詳細時間を設定する。
　標準時間が１時間であれば、詳細時間指定部１０４は、例えば３０分の詳細時間を指定する。
　詳細時間指定部１０４は、指定した詳細時間と、変圧器選定部１０３から通知された判定保留変圧器と詳細分析対象期間とを後述の詳細電力データ取得部１０５に通知する。
　また、詳細時間指定部１０４は、詳細時間を指定した後に、より短い時間を新たな詳細時間として指定してもよい。
　例えば、詳細時間指定部１０４は３０分の詳細時間を指定した後に、更に１５分を新たな詳細時間として指定してもよい。
　詳細時間指定部１０４は、パラメータ１０１で指定されている反復回数の範囲で、詳細時間を指定し直すことが可能である。
　詳細電力データ取得部１０５では、詳細分析対象期間について詳細時間の単位で電力供給量が示される詳細電力供給量データを、判定保留変圧器に設置されているスマートメータ１０から受信する。
　例えば詳細時間として３０分が指定された場合は、詳細時間指定部１０４は、不足する毎時３０分時点での電力供給量が示される詳細電力供給量データを対象変圧器のスマートメータ１０から受信する。
　なお、詳細電力データ取得部１０５は、データ受信部の例に相当する。
　盗電発生判定部１０６は、詳細電力データ取得部１０５が受信した詳細電力供給量データを用いて、判定保留変圧器の需要家において盗電が発生しているか否かの判定を行う。
　図２に、３０分単位の詳細電力供給量データを取得した際の盗電発生判定部１０６による盗電発生判定の一例を示す。
　図２の例では、１：００－２：００に、盗電かテクニカルロスか判別がつかない電力損失が発生している。
　この場合は、１：００－２：００が詳細分析対象期間である。
　詳細電力データ取得部１０５は、詳細分析対象期間について、３０分単位の詳細電力供給量データを判定保留変圧器のスマートメータ１０から受信する。
　図２の最上段のグラフ２０１は、標準電力供給量データに示される判定保留変圧器の電力供給量を表している。
　電力平衡分析処理部１０２は、図２の最上段のグラフ２０１に対応する標準電力供給量データを用いた分析では、盗電が発生しているか否かを判定することができない。
　詳細電力データ取得部１０５が取得した詳細電力供給量データから得られる電力供給量の推移が、第２段目のグラフ２０２に示す通りであれば、後半の３０分（１：３０－２：００）で高負荷が発生していることがわかる。
　図１４の式によれば、テクニカルロスは電力使用負荷が高くなるほど大きくなるため、盗電発生判定部１０６は、検出された電力損失はテクニカルロスである可能性が高いと判断できる。
　同様に、詳細電力データ取得部１０５が取得した詳細電力供給量データから得られる電力供給量の推移が、第４段目のグラフ２０４に示す通りであれば、前半の３０分（１：００－１：３０）で高負荷が発生していることがわかる。
　図１４の式によれば、テクニカルロスは電力使用負荷が高くなるほど大きくなるため、盗電発生判定部１０６は、検出された電力損失はテクニカルロスである可能性が高いと判断できる。
　一方、詳細電力データ取得部１０５が取得した詳細電力供給量データから得られる電力供給量の推移が、第３段目のグラフ２０３に示す通りであれば、高負荷による電力損失の割合は小さく、盗電発生判定部１０６は、判定保留変圧器の需要家が電力を窃取している可能性が高いと判断できる。
　より精度の高い検知を行う場合は、詳細時間指定部１０４がより詳細な時間を指定し、詳細電力データ取得部１０５がより詳細な時間を単位とする詳細電力供給量データを受信し、盗電発生判定部１０６がより詳細な詳細電力供給量データを用いて分析を行えばよい。
　つまり、例えば３０分単位の詳細電力供給量データでは盗電が発生しているか否かを判定できない場合は、盗電発生判定部１０６は、詳細時間指定部１０４に、より短い詳細時間を指定するよう要求する。
　そして、詳細時間指定部１０４が新たな詳細時間として例えば１５分を指定し、詳細電力データ取得部１０５がスマートメータ１０から１５分単位の詳細電力供給量データを受信する。
　また、変圧器のスマートメータで計測される電力供給量のデータだけでなく、各需要家のスマートメータで計測される電力消費量のデータも合わせて利用することによっても、精度の向上が望める。
　つまり、詳細電力データ取得部１０５が、各需要家のスマートメータから、詳細分析対象期間について、各需要家での電力消費量が詳細時間の単位で示される詳細電力供給量データを受信し、盗電発生判定部１０６が、詳細電力供給量データと各需要家の詳細電力供給量データとを用いた分析を行うこともできる。
　この場合も、詳細時間指定部１０４がより短い詳細時間（例えば、１５分）を指定した場合は、詳細電力データ取得部１０５は、スマートメータ１０からより短い詳細時間を単位とする詳細電力消費量データを受信する。
　各処理部１０７～１１１は、特定のバイパス盗電、すなわち各需要家が実施するバイパス盗電を検出するための処理部である。
　ここで、本実施の形態に係る盗電検知装置１００が対象とするバイパス盗電の具体例を、図３に示す。
　図３の左側の構成のように、右端の需要家３０３ｃの負荷がスマートメータ３０４ｃを介して変圧器３０２との給電線３０１に接続されていると、電力会社は適切な料金を徴収することができる。
　しかし、図３の右側の構成のように、当該需要家３０３ｃにおいて配線が変更され、負荷がスマートメータ３０４ｃを迂回するように給電線３０１に接続されると、需要家３０３ｃにおいて盗電が発生する。
　本実施の形態に係る盗電検知装置１００は、図３以外のバイパス盗電、例えば需要家でない第三者が、変圧器と需要家間にある電線から行う盗電などは対象とせず、図３に示すバイパス盗電の可能性が高い需要家を抽出する。
　期間指定部１０７は、盗電検知の対象期間のうち、電力平衡分析処理部１０２又は盗電発生判定部１０６により盗電が発生していると判定された時間（盗電発生時間）を指定する。
　パラメータ１０１において例えば０時から３時が盗電検知の対象期間として指定されている場合に、電力平衡分析処理部１０２又は盗電発生判定部１０６が１時から２時までの間の盗電を検知したとき、期間指定部１０７は、１時から２時を盗電発生期間として指定する。
　過去パターン算出処理部１０８は、盗電発生期間及びその周辺期間について、盗電が発生していると判定された変圧器に接続している各需要家の過去の電力消費量推移データをデータベース１１から取得する。
　電力消費量推移データは、盗電発生期間およびその周辺期間における過去の電力消費量の推移が示されるデータである。
　そして、過去パターン算出処理部１０８は、需要家ごとに、過去の平均的な電力消費量の推移パターンを算出する。
　過去パターン算出処理部１０８の動作は、特許文献２と同様に、所定の期間（１週間、１ヶ月、１年等）での消費電力に規則性があるという知見に基づいている。
　盗電検知期間の周辺期間は、予め定めていてもよいし、パラメータ１０１で指定してもよい。
　なお、過去パターン算出処理部１０８は、第３のデータ分析部の例に相当する。
　更に、過去パターン算出処理部１０８は、データ入力部及びデータ分析部の例にも相当する。
　第１のスコアリング処理部１０９及び第２のスコアリング処理部１１０は、需要家ごとに、過去パターン算出処理部１０８によって得られた過去の平均的電力消費量の推移パターンと、盗電が検知された盗電検知日（電力窃取日）の盗電検知期間及びその周辺期間の電力消費量の推移パターンを比較する。
　そして、第１のスコアリング処理部１０９及び第２のスコアリング処理部１１０は、盗電の可能性の高さを表すスコアを各需要家に付与する。
　第１のスコアリング処理部１０９は、消費減少によるスコアリングを行い、第２のスコアリング処理部１１０は、波形相関によるスコアリングを行う。
　第１のスコアリング処理部１０９によるスコアリングの基準を図４に示し、第１のスコアリング処理部１０９によるスコア付与例を、図５、図６、図７に示す。
　また、第２のスコアリング処理部１１０によるスコアリングの基準を図８に示し、第２のスコアリング処理部１１０によるスコア付与例を、図９、図１０、図１１に示す。
　図５～図７に示すように、第１のスコアリング処理部１０９によるスコアリングでは、盗電検知期間の内外において、過去の平均電力消費量５０２と比較して盗電検知日の電力消費量５０１に大きな減少が存在するかどうかを検査する。
　盗電検知日の電力消費量５０１が盗電検知期間だけ過去の平均電力消費量５０２よりも大きく下回っている需要家は、バイパス盗電により電力を窃取している可能性が高いので、スコアが高い。
　また、図９～図１１に示すように、第２のスコアリング処理部１１０によるスコアリングでは、盗電検知期間の内外において、盗電検知日の電力消費量の推移を示す波形５０１が過去の平均電力消費量の推移を示す波形５０２と相関が高いかどうかを検査する。
　盗電検知期間では波形５０１と波形５０２の相関が低く、盗電検知期間以外では波形５０１と波形５０２の相関が高い需要家は、バイパス盗電により電力を窃取している可能性が高いので、スコアが高い。
　なお、盗電検知期間の内外の電力消費量の変化に注目し、その変化の具合によって盗電の可能性を推測する手法であれば、これら以外の手法を利用することができる。
　なお、第１のスコアリング処理部１０９及び第２のスコアリング処理部１１０は、第３のデータ分析部の例に相当する。
　また、第１のスコアリング処理部１０９及び第２のスコアリング処理部１１０は、データ分析部の例にも相当する。
　スコアソート処理部１１１は、第１のスコアリング処理部１０９で得られた結果と第２のスコアリング処理部１１０で得られた結果から、バイパス盗電が起こっている可能性が高い需要家を抽出し、分析結果１１２を盗電検知装置１００の利用者に提示する。
　分析結果１１２には、電力平衡分析処理部１０２又は期間指定部１０７による盗電検知結果と、バイパス盗電が発生している可能性が高い需要家のリストが含まれる。
　スコアソート処理部１１１は、例えば、第１のスコアリング処理部１０９のスコア付与結果と第２のスコアリング処理部１１０のスコア付与結果を加算して、バイパス盗電が起こっている可能性が高い需要家を抽出する。
　また、スコアソート処理部１１１は、第１のスコアリング処理部１０９のスコア付与結果と第２のスコアリング処理部１１０のスコア付与結果をそれぞれ異なる係数と乗算し、２つの乗算値を加算して、バイパス盗電が起こっている可能性が高い需要家を抽出してもよい。
　なお、スコアソート処理部１１１は、第３のデータ分析部の例に相当する。
　また、スコアソート処理部１１１は、データ分析部及び提示部の例にも相当する。
　次に、本実施の形態に係る盗電検知装置１００の動作例を説明する。
　まず、パラメータ１０１によって与えられた対象変圧器および対象期間に対して、電力平衡分析処理部１０２が盗電分析を実施する。
　電力平衡分析処理部１０２は、盗電が発生している変圧器、盗電が発生していない変圧器、盗電が発生しているか否かの判別がつかない変圧器（判定保留変圧器）が示されるリストを変圧器選定部１０３に出力する。
　判定保留変圧器がある場合は、判定保留変圧器に対応する詳細分析対象期間もリストに示される。
　同様に、盗電が発生している変圧器がある場合は、盗電を検知した期間もリストに示される。
　次に、変圧器選定部１０３は、電力平衡分析処理部１０２から入力したリストから、判定保留変圧器と対応する詳細分析対象期間を抽出し、判定保留変圧器と詳細分析対象期間を、詳細時間指定部１０４に通知する。
　そして、詳細時間指定部１０４は、詳細時間を指定し、指定した詳細時間を詳細電力データ取得部１０５に通知する。
　また、詳細時間指定部１０４は、変圧器選定部１０３から通知された判定保留変圧器と詳細分析対象期間とを詳細電力データ取得部１０５に通知する。
　詳細電力データ取得部１０５は、判定保留変圧器に設置されているスマートメータ１０に対して、詳細分析対象時間について、詳細時間を単位とする詳細電力供給量データを送信するよう要求し、スマートメータ１０から詳細電力供給量データを受信する。
　そして、詳細電力データ取得部１０５は、受信した詳細電力供給量データを盗電発生判定部１０６に出力する。
　盗電発生判定部１０６は、詳細電力データ取得部１０５から詳細電力供給量データを入力し、また、変圧器選定部１０３から標準電力供給量データを入力し、詳細電力供給量データと標準電力供給量データとを用いて、図２に例示した手法で判定保留変圧器の需要家で盗電が発生しているか否かを判定する。
　盗電の判別がつかない場合には、盗電発生判定部１０６は、パラメータ１０１で定められた盗電判定反復回数の範囲内で詳細分析を繰り返す。
　つまり、詳細時間指定部１０４、詳細電力データ取得部１０５及び盗電発生判定部１０６は、盗電判定反復回数の範囲内で上述の動作を繰り返す。
　盗電発生判定部１０６は、判定保留変圧器の需要家で盗電が発生していると判定した場合は、盗電が発生していると判定した変圧器のリストを生成する。
　また、このリストには、盗電を検知した期間も記述されている。
　盗電発生判定部１０６は、盗電が発生している変圧器のリストを期間指定部１０７に出力する。
　また、並行して、変圧器選定部１０３は、電力平衡分析処理部１０２から入力したリストから、盗電が発生している変圧器を抽出し、盗電が発生している変圧器のリストを生成し、生成したリストを期間指定部１０７に出力する。
　なお、このリストには、盗電を検知した期間も記述されている。
　期間指定部１０７は、変圧器選定部１０３からのリスト及び盗電発生判定部１０６からのリストに基づき、盗電発生期間を指定する。
　期間指定部１０７は、指定した盗電発生期間を過去パターン算出処理部１０８に通知するとともに、変圧器選定部１０３からのリスト及び盗電発生判定部１０６からのリストを過去パターン算出処理部１０８に出力する。
　次に、過去パターン算出処理部１０８は、盗電発生期間およびその周辺期間について、期間指定部１０７から入力したリストに示されている変圧器に接続している需要家ごとに過去の電力消費量推移データをデータベース１１から取得する。
　そして、過去パターン算出処理部１０８は、盗電発生期間およびその周辺期間における需要家ごとの過去の平均的な電力消費量の推移パターンを算出する。
　そして、第１のスコアリング処理部１０９及び第２のスコアリング処理部１１０が、盗電発生期間およびその周辺期間について、過去の平均的電力消費量の推移パターンと、盗電検知日の電力消費量の推移パターンを比較し、盗電の可能性が高い需要家に対して高いスコアを付与する。
　スコア付与の結果は、スコアソート処理部１１１によってまとめられ、分析結果１１２が盗電検知装置１００のユーザに出力される。
　以上のように、本実施の形態によれば、盗電の判別がつかなかった変圧器に対して、より詳細な電力データを取得し、詳細な分析を行うことにより、盗電かどうかの判別ができるようになる。
　これにより、従来は見逃していた盗電を検出することが可能となる。
　さらに、盗電が需要家によるバイパス盗電である場合、盗電検知分析によって得られた盗電発生期間と、データベースに保持されている過去の電力消費量の情報を利用して、バイパス盗電が行われている可能性が高い需要家のリストを得ることができる。
　これにより、盗電発生の実地調査において調査作業の優先度がつけやすくなり、盗電調査作業の負荷が低減できる。
　以上、本実施の形態では、
　対象期間や対象変圧器を指定するパラメータと、
　電力平衡を利用して盗電を検知する電力平衡分析処理部と、
　分析結果から盗電の判別ができない変圧器のリストを取得する変圧器選定部と、
　盗電の判別がつかない変圧器について詳細分析を行うための詳細時間を設定する詳細時間指定部と、
　詳細時間単位の詳細電力データを各スマートメータから取得する詳細電力データ取得部と、
　取得した詳細電力データを用いて盗電の判別がつかない変圧器に対して盗電の発生を判定する盗電発生判定部と、
　盗電が発生している期間を指定する盗電発生期間指定部と、
　盗電を検知した変圧器に接続されている各需要家について盗電発生期間およびその周辺期間の過去の電力消費量推移データを利用して平均的な電力消費量の推移パターンを算出する過去パターン算出処理部と、
　算出した平均パターンと盗電検知期間およびその周辺期間を盗電検知期間の内外の変化に注目して盗電スコアを付与するスコアリング処理部と、
　付与されたスコアを元に盗電検知結果と合わせて盗電が発生している可能性が高い需要家のリストを出力するスコアソート処理部を備えた盗電検知装置を説明した。
　また、本実施の形態では、
　詳細電力データを用いて、盗電の判別がつかない変圧器への電力負荷のかかり方を元に電力損失の原因を推定し、盗電かどうかを判断する盗電検知装置を説明した。
　また、本実施の形態では、
　盗電発生期間の内外における各需要家の電力消費量の推移パターンを、過去の平均的な電力消費量の推移パターンと比較することで、どの需要家がバイパス盗電を行なっているかを推定し、バイパス盗電の可能性の高い需要家をソートして通知する盗電検知装置を説明した。
　最後に、本実施の形態に示した盗電検知装置１００のハードウェア構成例を図１２を参照して説明する。
　盗電検知装置１００はコンピュータであり、盗電検知装置１００の各要素をプログラムで実現することができる。
　盗電検知装置１００のハードウェア構成としては、バスに、演算装置９０１、外部記憶装置９０２、主記憶装置９０３、通信装置９０４、入出力装置９０５が接続されている。
　演算装置９０１は、プログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。
　外部記憶装置９０２は、例えばＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）やフラッシュメモリ、ハードディスク装置である。
　主記憶装置９０３は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。
　通信装置９０４は、詳細電力データ取得部１０５の物理層に対応する。
　入出力装置９０５は、例えばマウス、キーボード、ディスプレイ装置等である。
　電力平衡分析処理部１０２は、例えばマウスまたはキーボードからパラメータ１０１を入力し、スコアソート処理部１１１は、例えばディスプレイ装置に分析結果１１２を出力する。
　プログラムは、通常は外部記憶装置９０２に記憶されており、主記憶装置９０３にロードされた状態で、順次演算装置９０１に読み込まれ、実行される。
　プログラムは、図１に示す「～部」として説明している機能を実現するプログラムである。
　更に、外部記憶装置９０２にはオペレーティングシステム（ＯＳ）も記憶されており、ＯＳの少なくとも一部が主記憶装置９０３にロードされ、演算装置９０１はＯＳを実行しながら、図１に示す「～部」の機能を実現するプログラムを実行する。
　また、本実施の形態の説明において、「～の判断」、「～の判定」、「～の分析」、「～の抽出」、「～の検知」、「～の設定」、「～の指定」、「～の選定」、「～の生成」、「～の付与」、「～の取得」、「～の入力」、「～の受信」等として説明している処理の結果を示す情報やデータや信号値や変数値が主記憶装置９０３にファイルとして記憶されている。
　なお、図１２の構成は、あくまでも盗電検知装置１００のハードウェア構成の一例を示すものであり、盗電検知装置１００のハードウェア構成は図１２に記載の構成に限らず、他の構成であってもよい。
　また、本実施の形態に示す手順により、盗電検知装置１００の動作をデータ処理方法として把握可能である。
　１０　スマートメータ、１１　データベース、１００　盗電検知装置、１０１　パラメータ、１０２　電力平衡分析処理部、１０３　変圧器選定部、１０４　詳細時間指定部、１０５　詳細電力データ取得部、１０６　盗電発生判定部、１０７　期間指定部、１０８　過去パターン算出処理部、１０９　第１のスコアリング処理部、１１０　第２のスコアリング処理部、１１１　スコアソート処理部、１１２　分析結果。

Claims (12)

  1. 　変圧器から前記変圧器の電力供給先への電力供給量が標準時間ごとに示される標準電力供給量データと、前記電力供給先での電力消費量が前記標準時間ごとに示される標準電力消費量データとを用いた分析を行って、前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定する第１のデータ分析部と、
    　前記標準電力供給量データ及び前記標準電力消費量データを用いた分析では前記第１のデータ分析部が前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定できない場合に、前記標準時間よりも短い時間を詳細時間として指定する詳細時間指定部と、
    　前記変圧器から前記電力供給先への電力供給量を計測する電力供給量計測スマートメータから、前記変圧器から前記電力供給先への電力供給量が前記詳細時間の単位で示される詳細電力供給量データを受信するデータ受信部と、
    　前記データ受信部により受信された前記詳細電力供給量データを用いた分析を行って、前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定する第２のデータ分析部とを有することを特徴とするデータ分析装置。
  2. 　前記詳細時間指定部は、
    　前記詳細電力供給量データを用いた分析では前記第２のデータ分析部が前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定できない場合に、前記詳細時間よりも短い時間を新たな詳細時間として指定し、
    　前記データ受信部は、
    　前記電力供給量計測スマートメータから、前記変圧器から前記電力供給先への電力供給量が前記新たな詳細時間ごとに示される新たな詳細電力供給量データを受信し、
    　前記第２のデータ分析部は、
    　前記データ受信部により受信された前記新たな詳細電力供給量データを用いた分析を行って、前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
  3. 　前記データ受信部は、
    　前記電力供給先での電力消費量を計測する電力消費量計測スマートメータから、前記電力供給先での電力消費量が前記詳細時間の単位で示される詳細電力供給量データを受信し、
    　前記第２のデータ分析部は、
    　前記データ受信部により受信された前記詳細電力供給量データと前記詳細電力消費量データとを用いた分析を行って、前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載のデータ分析装置。
  4. 　前記詳細時間指定部は、
    　前記詳細電力供給量データ及び前記詳細電力消費量データを用いた分析では前記第２のデータ分析部が前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定できない場合に、前記詳細時間よりも短い時間を新たな詳細時間として指定し、
    　前記データ受信部は、
    　前記電力供給量計測スマートメータから、前記変圧器から前記電力供給先への電力供給量が前記新たな詳細時間の単位で示される新たな詳細電力供給量データを受信し、前記電力消費量計測スマートメータから、前記電力供給先での電力消費量が前記新たな詳細時間の単位で示される新たな詳細電力消費量データを受信し、
    　前記第２のデータ分析部は、
    　前記データ受信部により受信された前記新たな詳細電力供給量データと前記新たな詳細電力消費量データとを用いた分析を行って、前記電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載のデータ分析装置。
  5. 　前記第１のデータ分析部は、
    　前記変圧器に複数の電力供給先が存在する場合に、前記標準電力供給量データと、前記複数の電力供給先の標準電力消費量データとを用いた分析を行って、いずれかの電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定し、
    　前記第２のデータ分析部は、
    　前記変圧器に複数の電力供給先が存在する場合に、前記データ受信部により受信された前記詳細電力供給量データを用いた分析を行って、いずれかの電力供給先で電力が窃取されているか否かを判定することを特徴とする請求項１～４のいずれかに記載のデータ分析装置。
  6. 　前記データ分析装置は、更に、
    　前記第１のデータ分析部及び前記第２のデータ分析部のいずれかにより、いずれかの電力供給先で電力が窃取されていると判定された場合に、
    　電力供給先ごとに、電力消費量の時間推移を分析して、前記複数の電力供給先の中から電力を窃取している可能性が高い電力供給先を抽出する第３のデータ分析部を有することを特徴とする請求項５に記載のデータ分析装置。
  7. 　前記第３のデータ分析部は、
    　電力供給先ごとに、前記第１のデータ分析部及び前記第２のデータ分析部のいずれかにより電力が窃取されていると判定された日である電力窃取日の電力消費量の時間推移と、前記電力窃取日以前の所定期間内の電力消費量の時間推移とを分析して、前記複数の電力供給先の中から電力を窃取している可能性が高い電力供給先を抽出することを特徴とする請求項６に記載のデータ分析装置。
  8. 　前記第３のデータ分析部は、
    　電力供給先に設置されている電力消費量計測スマートメータを迂回して電力を窃取している可能性の高い電力供給先を抽出することを特徴とする請求項６又は７に記載のデータ分析装置。
  9. 　変圧器の複数の電力供給先のうちのいずれかで電力が窃取されていると判定された場合に、電力供給先ごとに、電力供給先の電力消費量の時間推移が示される電力消費量推移データを入力するデータ入力部と、
    　電力供給先ごとに、前記データ入力部により入力された電力消費量推移データを用いた分析を行って、前記複数の電力供給先の中から電力を窃取している可能性が高い電力供給先を抽出するデータ分析部と、
    　前記データ分析部により抽出された電力供給先を提示する提示部とを有することを特徴とするデータ分析装置。
  10. 　前記データ分析部は、
    　電力供給先ごとに、電力が窃取されていると判定された日である電力窃取日の電力消費量の時間推移が示される電力消費量推移データと、前記電力窃取日以前の所定期間内の電力消費量の時間推移が示される電力消費量推移データとを用いた分析を行って、前記複数の電力供給先の中から電力を窃取している可能性が高い電力供給先を抽出することを特徴とする請求項９に記載のデータ分析装置。
  11. 　前記データ分析部は、
    　電力供給先に設置されているスマートメータを迂回して電力を窃取している可能性の高い電力供給先を抽出することを特徴とする請求項９又は１０に記載のデータ分析装置。
  12. 　コンピュータを、請求項１又は請求項９に記載されたデータ分析装置として機能させることを特徴とするプログラム。
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