基于智能电表数据的台区识别与窃电检测方法研究
基于FP-Growth_算法的台区线损窃电研究
某线路持续高损，稽查发现，该户用电量长期与变压器 容量明显不符。现场异常现象有以下 2 种。1）变压器体积 ＞ 250kVA（合同容量）变压器的体积。2）铭牌 4 个角的钉
柱有撬动痕迹。后续检测容量，发现用户私自更换大容量变 压器，按私增容违约用电处理。互感器倍率错误模型 ：系统 中设置的 CT 变比小于现场排查发现的 CT 变比。
的难度越来越大。本文以 FP-Growth 算法为基础，针对台区与线损相关联的窃电问题进行研究。通过分析台
区异常用电数据，运用 FP-Growth 算法挖掘频繁模式，识别异常数据，进而推断可能存在的窃电行为。研究
结果表明，该方法能够有效地提高对线损、窃电行为的检测准确率，为台区线损窃电治理提供有力支持。
1.3 用户表失压
案例一台区线损突然升至 10%~15%，据排查，发现用 户失自松动 A、B 相电压线，导致表计失压；断开电压连接 片，使电压采样电路失压导致该相不走字表计从而进行窃 电。电能表失压模型 ：电能表电压小于（额定电压 ×80%） 且持续时间大于 12h。
1.4 电流失流
某台区线损波动大，系统告警用户失流。现场排查接 线无异常，用钳形电流表测量二次回路中的接线端子盒， 发现 A 相电流线回路为断路状态。拆开接线端子盒发现， 表计内部加有绝缘体，导致 A 相不计电量，达到窃电目的。 经排查台区线损仍未降至合理范围，排查可疑用户，系统 报某用户电能表失流，到现场排查打开计量箱检查发现接 线无异常，但箱内布线凌乱，排查接线发现 A、C 两相电 流线紧紧贴在一起，将其 2 根线拨开后，一细小的铅锡块 掉了下来。该铅锡块为焊锡在 A、C 两相电流线之间的连 接物（导体），使 A、C 两相电流线短接，以达到少计电量 的目的。表计失流模型 ：通过 HPLC 模块采集智能电能表 电压、电流数据，连续监测 96 个点，发现电能表某一相 电流低于额定电流的 5%，即可判断为失流。
利用智能电表数据进行窃电检测
利用智能电表数据进行窃电检测范怡然（国网合肥供电公司）摘 要：窃电是电力公司关注的一个主要问题。
随着智能电表的出现，收集家庭能源消耗数据的频率增加了，这使得先进的数据分析成为可能，而这在以前是不可能的。
本文提出一种与温度相关的预测模型，该模型使用智能电表数据和配电变压器的数据来检测某个地区的窃电情况。
该模型针对不同数量的电力盗窃以及不同类型的电路近似进行了测试，可用于实际应用。
关键词：智能电表；能源数据；窃电检测；预测模型0 引言每年因窃电而遭受巨大的经济损失。
据估计，在许多地区，窃电造成的损失占总发电量的百分比要高得多［1-2］。
客户从电网中窃取电力有不同的方法，一种非常常见的方法是完全绕过仪表。
这是通过将房屋的电源直接连接到低压电网来实现的。
这种方法需要线路员的技能，如果连接不正确，可能会非常危险。
另一种常见的方法是篡改安装在房子里的电表。
有很多方法可以做到这一点。
其中之一是缩短安装在房子里的电表的末端。
通过这样做，用户确保流入房屋的电流不会流过电表，因此电表记录的使用率非常低。
另一种方法是通过断开馈线的中性点并使用单独的中性点作为回路来调节电源电压。
1 技术概括分析窃电是严重影响电力供应商利益和消费者权益的问题。
利用智能电表数据进行窃电检测，可以帮助电力供应商及时发现并应对窃电行为，确保公平、公正的电力供应。
目前主流的检测包括以下方式。
1）数据收集与预处理。
智能电表可以精确记录每个用户的电量数据，包括用电时间、用电量等。
通过数据采集设备，可以收集这些数据并传输到服务器进行分析。
在数据预处理中，需要清洗和处理数据中的异常或缺失值，以确保数据质量和准确性。
2）特征提取。
从智能电表数据中提取特征是窃电检测的关键步骤。
常用的特征包括用电量变化趋势、用电时间分布、用电负荷曲线等。
这些特征可以揭示窃电行为的模式和异常，有助于建立窃电检测模型。
3）窃电检测模型建立。
在特征提取后，可以使用机器学习、统计分析等方法建立窃电检测模型。
用电检查中窃电与反窃电技术分析
用电检查中窃电与反窃电技术分析电力窃电是指非法占用或盗取电力资源而不付费的行为，是一种违法犯罪行为，严重影响了正常的用电秩序和电网的安全稳定运行。
为了防止和查处电力窃电行为，电力部门需要进行用电检查工作，并采用反窃电技术进行分析。
一、用电检查中的窃电分析1.用户用电异常：通过对用电户的电能消耗量进行分析，发现一些用户用电异常，即电能消耗量远远超过正常用电量的情况，这可能是存在窃电行为的重要线索。
2.搭接违章电线：通过对用电户的线路和设备进行检查，发现存在非法搭接电线的情况。
非法搭接电线是窃电行为的典型特征，通过相对比较巧妙的方式来获取电力资源。
3.过载电设备：通过对用电户的电设备进行检查，发现存在过载电设备的情况。
过载电设备不仅会损害正常的电力分配系统，还有可能是窃电的迹象。
4.异常负荷控制：通过对电力系统的负荷运行情况进行分析，发现有些地方负荷异常，即电力供应电量超过了正常负荷的情况。
异常负荷往往与窃电行为有着密切的关系。
5.电流、电压的异常波动：通过对用电户的电流和电压波动情况进行分析，发现存在非正常的波动情况。
非正常的波动很可能是窃电行为的表现。
以上是用电检查中常见的窃电分析方法，通过这些方法可以初步判断出存在窃电行为的线索，但是还需要进一步采取措施进行确证。
1.智能电能表：智能电能表可以通过监测用户用电行为进行智能分析，判断出异常用电行为。
例如，如果一个用户的用电情况与其他户主明显不符，就可以怀疑有窃电行为。
2.电力数据监测系统：通过电力数据监测系统，可以实时监测电网中的用电情况，发现异常用电行为。
当有用户的用电情况与平均用电量相差较大时，系统可以自动发出警报。
3.红外线热成像：红外线热成像技术可以通过对用电设备和线路的红外热源进行检测，发现异常热源，从而判断是否存在窃电行为。
4.电表负荷曲线分析：通过对电表负荷曲线进行分析，可以发现异常负荷行为。
例如，当其中一户用电负荷曲线出现明显尖峰时，就可能存在窃电行为。
基于深度学习的电力窃漏电智能检测与防护研究
基于深度学习的电力窃漏电智能检测与防护研究电力窃漏电是一种犯罪行为，由于其隐蔽性和对电网安全产生的严重威胁，对其进行智能检测与防护研究具有重要意义。
基于深度学习的电力窃漏电智能检测与防护成为了当前研究的热点之一。
本文将从原理、方法和应用方面详细探讨该领域的最新研究成果。
首先，深度学习是一种模仿人脑神经网络构建的机器学习方法。
相比于传统方法，深度学习能够自动提取特征，并以层次化的方式进行学习，从而使得模型的识别能力大大提升。
在电力窃漏电智能检测与防护方面，深度学习的应用已经取得了一系列突破性进展。
其次，基于深度学习的电力窃漏电智能检测主要包括两个关键步骤：特征提取和分类识别。
特征提取是通过对电力信号进行分析和处理，提取出表征窃漏电行为的有效特征。
传统手工设计的特征提取方法往往需要依赖领域专家的经验，且效果有限。
而基于深度学习的特征提取方法可以通过大量数据自动学习电力信号中的潜在特征，从而减少人工干预的需求。
分类识别是将提取到的特征输入深度学习模型进行训练，并根据训练结果将电力信号进行分类，判断是否存在窃漏电行为。
针对特征提取问题，目前研究主要集中在基于卷积神经网络（CNN）的方法上。
CNN能够从原始数据中自动学习特征，并具有平移不变性和局部感知性等优势。
研究者们通过搭建卷积神经网络模型，将电力信号进行卷积和池化操作，从而得到高维特征表示。
此外，为了提高特征的表达能力，一些研究还引入了残差网络（ResNet）和注意力机制等模型结构。
这些方法在电力窃漏电智能检测中取得了很好的效果。
在分类识别方面，研究者们采用了多种深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络和深度置信网络等。
通过对大规模电力信号数据集的训练，这些模型能够准确地判断电力信号中是否存在窃漏电行为，识别出具体的窃漏电类型。
与传统的基于规则的方法相比，基于深度学习的模型具有更高的准确性和鲁棒性。
此外，基于深度学习的电力窃漏电智能检测与防护在实际应用中也取得了一些进展。
智能电能表中窃电分析与防窃电技术张洪忠
智能电能表中窃电分析与防窃电技术张洪忠发布时间：2021-08-20T03:39:38.248Z 来源：《现代电信科技》2021年第8期作者：张洪忠[导读] 窃电是一种违法行为，严重扰乱了用电秩序，损害了广大用电客户和电力投资者的利益。
如何在智能电网得到大力推广的新形势下，开展防窃电工作，对于供电企业计量技术是非常重要的一个课题。
本文将从智能电表的工作原理出发，了解窃电时的状态，在此基础上研究出防窃电技术，从而杜绝窃电现象。
（贵州电网有限责任公司贵阳供电局贵州贵阳 550001）摘要：窃电是一种违法行为，严重扰乱了用电秩序，损害了广大用电客户和电力投资者的利益。
如何在智能电网得到大力推广的新形势下，开展防窃电工作，对于供电企业计量技术是非常重要的一个课题。
本文将从智能电表的工作原理出发，了解窃电时的状态，在此基础上研究出防窃电技术，从而杜绝窃电现象。
关键词：智能电能表；窃电；防窃电技术1智能电能表的主要特征1.1双向通信智能电能表中通信模块能够实现双向通信，使得数据中心以及通信网络能够双向交流。
电力企业可以通过智能电能表将用户感兴趣的信息提供给用户，使得用户能够提前获得信息并做好准备工作，对自己的用电方式进行调整优化。
将用电情况发布给用户，使其能够对用电情况及时把握。
调整电价过程中，要及时通知用户，使用户能够节约用电，国家用电压力得以减少。
1.2实现浮动电价智能电能表还有一个功能就是费率，能够使电能计量更加准确，并且能够对数据进行测量储存。
将有用的电能信息保存起来，结合之前设定的时间差测量储存电量以及电能。
对实时电价的浮动给予支持，使得国家电网的实际需要得以满足，能够对实时电价的电能进行计量。
1.3双向计量对于发电设备、储能设备分布式的用电量比较大的用户，智能电能表能够对电价实时引导，使得用户用电以及购买电量的行为更加经济、合理，减少电费。
鼓励用户安装低碳的用电设备，充分发挥太阳能、风能等优势作用，使人们能够节约投资，使用经济性的设备，减少电网电量的压力。
智能电能表防窃电技术措施探讨 杨卫泳
智能电能表防窃电技术措施探讨杨卫泳摘要：现如今社会各个领域、行业都实现了良好的发展，电力资源的需求量也逐渐增多，为减少电费消耗，一些不法人员开始采用多样化的方法窃电，社会中呈现出很多窃电技术，甚至运用高科技窃电，对于社会能源的有效利用是不利的，也会影响整个社会的稳定性。
关键词：智能电能表；防窃电技术；措施当前社会是工业发展为主体，工业发展中电力能源是重要的组成部分，其运用广泛，给人们的生活、学习、工作等带来极大的便利。
同时也出现了很多窃电分子，为谋取自己的私利使用非法手段窃取电力资源，严重威胁用电安全，也给电力企业带来了极大的经济损失。
每年发生的窃电情况有很多，为避免窃电问题的频繁出现，电力企业开始应用智能电能表，科学的检测观察，对电力进行管理，减少管理时间，并提高电力运用的安全性、有效性。
一、智能电能表特点智能电能表是需要先买电、再用电，具有很强的商业气息，在现实生活中，用电户可以结合自己的用电数量购电，如果购买量超出数额，智能电能表就会自动断电，不会给用电户造成其他的经济损失，能够防止出现用户超额用电缴纳违约金情况的出现。
在过去供电收费中，通常是电力企业抄表人员挨家挨户的进行催缴，工作效率低，效果也不好。
而随着智能电能表的出现，能够及时的监测用户的用电情况，还可以通过网络收取电费。
一般而言，很多用电户迫于停电的无奈，就会主动的缴费，这样供电企业与用户之间过去的催缴行为不会再出现，能够提高电力企业管理的规范性，并且促进电力企业工作效率的提升。
在传统人工抄表中常出现漏抄、错抄等情况不再存在，能够很好的保证用户的经济权益。
智能电能表采用数字化的芯片，其重量、体积都比较小，同时启动的电流小、负荷宽，误差曲线平直。
温度、频率、电压谐波震动等不会影响智能电能表的精确度，安装是比较简单的。
利用SMT技术对电路进行优化[1]，不需要调整整机电路，系统能够稳定、长久的运行下去。
二、常见的窃电技术与防窃电方法1、窃电技术科学技术的发展也是窃电现象频繁发生，结合电能原理，电能表计量电量会受到电压、电流、时间以及效率等因素影响的。
基于大数据技术的窃电行为分析与查处
基于大数据技术的窃电行为分析与查处1. 引言1.1 研究背景窃电行为是指非法获取电力资源或者擅自使用他人电力资源的行为，这种行为不仅涉及到资源的浪费和不公平竞争，更严重的是给电力系统的稳定运行和社会秩序带来了很大的威胁。
随着社会的发展和经济的增长，窃电行为也愈发猖獗，给电力行业的管理和监督带来了巨大的挑战。
传统的窃电查处方式效率低下，成本高昂，而且容易出现漏洞和纰漏。
急需一种更加高效和精准的窃电行为分析与查处方法。
随着大数据技术的迅速发展和广泛应用，其在窃电行为分析与查处领域的潜力也逐渐显现。
通过对大量的用电数据进行挖掘与分析，可以实现对窃电行为的准确识别和定位，进而为查处提供有力的依据。
借助大数据技术进行窃电行为分析与查处已经成为当前电力行业管理的重要课题。
本文将探讨基于大数据技术的窃电行为分析与查处方法，为电力行业的规范管理和社会秩序的维护提供理论支持和实践指导。
1.2 研究目的本文的研究目的是通过基于大数据技术的窃电行为分析与查处，探讨如何有效应用大数据技术帮助监控和识别窃电行为，提高电力安全生产水平。
具体目的包括：分析窃电行为的特征，挖掘窃电活动的规律和特点，为后续建立模型和制定查处方法提供数据支撑。
基于大数据技术，建立窃电行为的分析模型，通过数据挖掘、机器学习等技术实现对窃电行为的预测和识别，提高窃电行为的查处效率和准确率。
结合实际案例，深入探讨大数据技术在窃电行为分析与查处中的应用效果，并为今后的研究和实践提供理论指导和实践经验。
通过本研究，旨在为窃电行为的预防和打击提供科学依据和技术支持，为电力安全生产和社会治安维护做出贡献。
1.3 研究意义窃电行为对社会正常运行和经济发展造成了严重的影响，给电力公司和用户带来了不必要的损失，同时也破坏了市场竞争的公平性。
基于大数据技术的窃电行为分析与查处，可以有效识别和定位窃电行为的特征和规律，提高窃电行为的查处效率和准确性，为电力管理部门提供科学依据，加强对窃电行为的管控和打击力度，从而维护电力市场秩序和用户权益，促进电力行业的健康发展。
一种数据驱动的防窃电智能电表及窃电状态分析方法[发明专利]
![一种数据驱动的防窃电智能电表及窃电状态分析方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/7811df24da38376bae1fae5c.png)
专利名称：一种数据驱动的防窃电智能电表及窃电状态分析方法
专利类型：发明专利
发明人：田浩杰,周宝忠,王天博,扬爽,侯昝宇,王浩淼,金宇坤,张迪,才思远,贺欢,韩一品,李娉婷,龚钢军,马洪亮,孟
芷若
申请号：CN202011446138.6
申请日：20201211
公开号：CN112698072A
公开日：
20210423
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供一种数据驱动的防窃电智能电表及窃电状态分析方法，智能电表包括微处理器；还包括传感器模块和防窃电分析模块；所述的传感器模块包括多个压力传感器，安装于电表接线端子下端，微处理器通过压力传感器的信息检测接线端子处接线线路的改动；防窃电分析模块与微处理器连接，根据微处理器中的用户用电数据进行窃电状态分析。
针对防窃电措施的局限性，基于现有的智能电表结构设计了一种数据驱动的防窃电智能电表，借助深度学习(Deep Learning)算法和上下协同的防窃电架构，合理的分析用电信息采集系统中存储的用户用电历史信息，通过软硬件的升级，及时检测到用户的窃电行为，为电力企业减少大量的经济损失，完善智能电网的功能和架构。
申请人：国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司,华北电力大学,国网辽宁省电力有限公司,国家电网有限公司
地址：114002 辽宁省鞍山市铁东区南胜利路33号
国籍：CN
代理机构：鞍山嘉讯科技专利事务所(普通合伙)
代理人：张群
更多信息请下载全文后查看。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于智能电表数据的台区识别与窃电检测方法研究
摘要：目前，在我国智能电网快速发展的背景下，智能电表作为智能电网的核
心设备吸引了众多用户、企业以及政府部门的目光，智能电表的应用实现了对用
户用电数据的高频率、快速采集并因此形成了海量的用电信息，使得电力行业步
入大数据时代。
此外，以智能电表数据为依据还可进行有效的用户台区识别，实
现窃电检测，因而是提升电网企业智能化水平和自动化水平的重要途径。
为更好
的发挥于智能电表数据的上述优势，文章对基于智能电表数据的台区识别与窃电
检测方法展开了分析，以供参考。
关键词：智能电表；数据；台区识别；窃电检测
为实现营销精益化管理，最大程度的降耗减损、保证公司经营效益的最大化，目前，我国大多数电力公司对低压电力用户均采用了分台区管理的方法，以更好
的防窃电。
近年来，随着我国智能电网的兴起与发展，智能电表在用户侧得到大
规模安装与普及，在智能电表的帮助下，电网企业可轻松获得海量的用户电压、
电流等数据信息，原则上，上述数据对于电力公司用户管理效率和质量的提高是
有着积极的促进作用的，同时还可为公司智能化资产管理以及拓扑识别等服务的
实现提供有力支持。
然而目前我国大多数电力公司还未能对上述海量数据充分利用，关于基于智能电表数据的台区识别与窃电检测方法有待进一步深化和优化。
1台区识别与窃电检测常见问题3
目前，我国部分沿街的一些旧街区和街道较为复杂，受到信息不完善、信息
更新不及时等多种因素的影响，用户的台区数据往往不准确甚至丢失。
此外，随
着低压电缆的改造，相邻区域的交叉电路变得复杂且难以识别，在电网状态下很
难检测到用户与平台之间的关系，也就难以有效检测窃电行为，这严重影响了国
家电网公司电网建设的进程。
此外，我国现有的台区用户识别技术主要采用的是载波通信方式和脉冲电流
方式，其中，载波通信方法是指仅采用FSK功率载波信号来识别用户区域的平台
识别仪器，有一定的识别作用，但不足在于其运行稳定性受普通高压、共接地和
共用电缆沟槽串的影响较大；另外，载波信号可以耦合到其他站，这十分容易引
起平台区域中的错误识别。
脉冲电流法是参考平台识别装置，通过向用户发送高
频脉冲信号来识别平台用户的一种台区用户识别方法，然而，这种方法需要在变
压器的低压侧安装电流互感器，且要求工作人员逐一进行用户识别，因此安全性
和效率差。
2基于智能电表数据的台区识别与窃电检测方法
2.1基于智能电表数据的台区识别方法
就现阶段我国对平台领域中的用户识别技术研究情况来看，对平台区域内的
用户进行有效识别主要依靠的是脉冲电流技术与载波通信技术，对二者进行比较，载波通信技术的主要优势在于使用成本低、人员操作安全性高，不足在于存在误
码率，可能导致最终识别结果出现误差；脉冲电流技术的识别准确性较高，但在
具体使用过程中需要对钳形电流夹以及柔性线圈进行操作，而这对于操作者的人
身安全有一定的潜在威胁。
鉴于此，目前我国大多数电力企业在进行台区用户识
别时，采用的均是基于载波的通信技术并会通过后续的特定识别算法来保证识别
的精度。
就基于智能电表数据的台区识别的具体方法的应用情况来看，主要以以下两
种方法为主：
第一，点对点通信被动查询方法。
将识别仪低压三相插座安装在变压器端部，然后基于远程自动抄表系统协议并在电力线载波通信技术的辅助下对点对点通信
的查询命令进行收集，最后再将其发送到站内的所有收集器同时查找查询信号是
该方法的主要应用原理，该信号是该区域和相邻区域中的原始收集器信息，利用
收集器对其进行接收和检测的过程中，若收集器的信号正在查询，则返回响应信号，否则不返回响应信号。
在接收到响应信号后，识别装置将对此执行相应的处理，此外，一般情况下，一次只能识别一个收集器的信号，在查询信号轮询之后，方可识别所有的响应信号与用户信息。
该方法需要知道区域和邻近区域的原始收
集器信息，一个识别仪器能够识别该区域内的收集器的所有信息，因此该区域的
原始收集器的数量对识别效率有很大的影响。
第二，广播通信的主动报告方法。
该方法也需要在变压器低压三相出口端安
装标识符，然后基于电力线载波通信的远程自动抄表系统协议发送相关信息，再
通过广播通信向区域内的所有收集器报告信号。
当该区域中的所有收集器在完成
对主动报告命令信息的收集之后，其能够对其所接受的响应信号进行立即收集，
进一步的，系统的识别仪将依次处理响应信息，在这过程中，所有的响应信号可
以被计数识别且不需要知道区域和邻近区域中的原始收集器信息，因而识别效率高；与此同时，该方法不受区域和相邻平台区域中原始收集器数量的影响，因而
识别的准确率也较高。
2.2基于智能电表数据的窃电检测方法
采用电压差对用户的窃电行为进行检测是现阶段基于智能电表数据的主要窃
电检测方法之一，主要计算公式如下:
UPCj=Uj+Z|Ij
式中:Ij为用户j在某时段内由智能电表所测得的用户平均电流量；
Uj为在某时段内智能电表的平均电压；
Z为用户线路的阻抗；
UPCj为用户j的上游公共点对应的相电压。
理论上,各个用户处的上游公共节点处的电压值相等，但当某一用户存在窃电
行为时，其公共节点的电压将明显低于从其他用户的电压，根据这一原理，以所
有用户节点的上游公共节点电压最大值为参考电压值，当线路内的某一用户节点
电压值的差值大于某一阈值且的多个采集时刻均大于该阈值时，认为其在该时间
段有窃电行为，公式如下：
UPCj-Uj≥ΔU
此外，为保证测量数据的准确性，在具体的测量过程中，应当按照下图流程
进行：
图1 窃电检测算法流程图
结束语
综上所述，基于智能电表的数据进行台区识别与窃电检测具有成本低、智能
化程度高等多种优势，是提升企业工作效率和用户台区识别准确性，保证企业经
济效益的有效途径，推荐和使用。
参考文献
[1]潘明明,田世明,吴博,等.基于智能电表数据的台区识别与窃电检测方法研究[J].智慧电力,2017,(12):80-84.
[2]王华文,张浩,王辉,等.电力信息化智能设备关键技术与系统集成的研发及应
用[Z].国网浙江省电力公司湖州供电公司,浙江京禾电子科技有限公司,浙江涵普电
力科技有限公司,湖州新荣机电设备制造有限公司,杭州西力电能表制造有限公司.2016.
[3]张芹,夏水斌,郭鹏,等.图像识别技术在智能电表计量误差检测中的应用[J].电子设计工程,2017,(19):187-189,193.
[4]王亚东,高岩,金锋.智能电表数据分析及应用综述研究[J].信息技
术,2015,(2):64-68.
[5]招景明,黄伟,谢晓华,等.电能计量芯片ADE7880在智能电表中的应用研究[J].智慧电力,2017,(11):72-77.。