數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在反竊電系統(tǒng)中的運用

高銘澤 李軍偉 潘楠* 沈鑫 潘地林

（1.昆明理工大學民航與航空學院 云南省昆明市 650500 2.云南電網(wǎng)有限責任公司計量中心 云南省昆明市 650051）

（3.昆明智淵測控科技有限公司 云南省昆明市 650500）

本文主要研究竊電辨別方法，主要的研究依據(jù)在于電數(shù)據(jù)波動的特征，從中分析竊電異常規(guī)律。同時本文在研究的過程中分別構(gòu)建了基于電量異常分析和線損異常分析的竊電辨識模型。希望能夠通過本文的分析來幫助相關(guān)研究人員收獲參考價值和意義。

1 對竊電行為的相關(guān)分析

1.1 竊電原理分析

竊電屬于一種違法行為，不法分子為了達到少計或者不計電量的目的，從而采取了一定的犯罪手段。通過對供電的運行狀態(tài)和運行模式進行分析之后發(fā)現(xiàn)，用電頻率是三大元素所決定的，分別是電壓、電流、功率。而電表的記錄則是功率與用電時間的乘積，因此用電時間、功率，都會影響到電表的最終顯示。這種功率又受到了電壓和電流的影響。竊電人員主要是改變電壓、電流、功率三方面因素中的任意一個從而達到竊電的目的，而竊電人員竊電時間越長，那么竊電量越大，這也意味著造成的損失更大。除了改變這三方面元素之外，強行人為破壞電表，改變電表中的內(nèi)部結(jié)構(gòu)也能夠達到一樣的目的[1]。

1.2 竊電手法分析

上文對于竊電原理進行了分析，竊電行為主要是根據(jù)電壓、電流、功率三方面因素而展開，因此一般來說竊電特征主要有：

1.2.1 如果選擇改變電流進行竊電

首先，如果斷開電流互感器二次側(cè)，或者將二次側(cè)進行分流，那么電流幅值將會從大變小，甚至電流幅值將會變?yōu)?[2]。其次則是電流互感器銘牌，如果將原有的大電流比電流互感器銘牌更換為小電流電流互感器銘牌，那么電流互感器互比將會發(fā)生改變。最后則是電流互感器如果將二次極性反接，將會導(dǎo)致電流表倒走。

1.2.2 如果選擇改變電壓進行竊電

首先，斷開電壓互感器保險或者在二次回路安裝開關(guān)，就能夠隨時隨地斷開電壓來進行竊電。其次則是在使用的過程中故意破壞電壓線芯線或者壓接外層塑料。最后則是反接電壓互感器，就能夠讓電能表出現(xiàn)倒走的情況。

1.2.3 如果選擇改變電表內(nèi)部結(jié)構(gòu)和接線方式進行竊電

如果選擇了這種方式進行竊電，主要的特征有：首先機械轉(zhuǎn)動部分受損壞，因此時間常數(shù)或者傳動部分將不會顯示。其次則是竊電人員將會使用永磁鐵來導(dǎo)致秒表越走越慢。隨后則是可以增加表電流線圈，從而導(dǎo)致電流變小，接下來則是將電表內(nèi)部的相互順序進行調(diào)換，這能夠改變原有的電壓與電流之間的相位關(guān)系。最后則是混淆用戶電流電流線段，主要的目的就在于讓別人替自己交電費。

1.3 竊電原因分析

竊電現(xiàn)場出現(xiàn)的原因非常復(fù)雜，一方面有供電企業(yè)的自身責任，同時也是竊電分子目無法紀。經(jīng)過分析之后發(fā)現(xiàn)，竊電的原因主要有以下幾點：首先是不法分子法治觀念較為淡薄，竊電之后的巨大利益影響導(dǎo)致竊電分子愿意節(jié)約開支，這也是發(fā)生竊電事故的主要原因。其次則是電力企業(yè)在經(jīng)營管理的過程中存在問題。很多電力企業(yè)的工作態(tài)度存在問題，知法犯法，甚至身為電力工作人員卻與外界人士一同竊取國家珍貴財產(chǎn)。最后則是當下我國這方面的法律法規(guī)不健全，執(zhí)法力度的不足導(dǎo)致管理水平隨之下降[5]。

圖1：疑似竊電用戶分析功能結(jié)構(gòu)圖

圖2：數(shù)據(jù)挖掘算法分類

2 反竊電系統(tǒng)功能設(shè)計

2.1 反竊電技術(shù)研究平臺

2.1.1 電力營銷信息管理功能

電力營銷信息管理在實際使用的過程中與反竊電技術(shù)之間存在著非常精密的聯(lián)系，做好了電力營銷管理工作，就能夠在根本上保證電力運輸?shù)姆€(wěn)定性與安全性，除此之外，加強設(shè)備安全性和穩(wěn)定性也是非常重要的步驟。

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)+技術(shù)的逐漸落實與應(yīng)用，電力營銷信息管理與數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析計算、物聯(lián)網(wǎng)等等技術(shù)之間產(chǎn)生緊密的聯(lián)系，同時電力營銷信息管理也將逐步向智能電網(wǎng)和智慧服務(wù)體系進行發(fā)展。簡單來說，電力營銷信息管理當中包括有決策支持層、營銷管理層、營銷業(yè)務(wù)層、客戶服務(wù)層。這些功能在實際使用的過程中需要相互結(jié)合，才能夠達到更好的電力營銷信息管理效果。

反竊電技術(shù)在實際研究的過程中，需要數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘算法來為決策提供模型支持和信息決策。將當下的電力營銷信息管理作為技術(shù)平臺之后可以發(fā)現(xiàn)，需要在未來對用電信息進行海量的挖掘與深層次的探索，從而幫助電力企業(yè)決策人員擁有更加可靠且更加全面的決策信息。信息挖掘的任務(wù)在實際使用的過程中需要依靠數(shù)據(jù)挖掘方法來完成，而數(shù)據(jù)挖掘方法的有效性決定了決策信息是否準確[7]。

除此之外，在電力大數(shù)據(jù)的環(huán)境下，電量風電、電費風險等等不確定因素也將隨時影響電力營銷工作，而一旦出現(xiàn)問題，引發(fā)的風險損失往往是不可估量的。因此，想要達到反竊電的目的，就需要做好電力營銷的風險管理。

2.1.2 用電信息采集系統(tǒng)功能

在前文分析之后可以得出，電力營銷管理與數(shù)據(jù)采集、物聯(lián)網(wǎng)之間的結(jié)合幫助新時代電網(wǎng)實現(xiàn)了更加智能化的發(fā)展，而智能電網(wǎng)環(huán)境下的數(shù)據(jù)采集工作依舊需要用電信息系統(tǒng)的運行來得以實現(xiàn)。用電信息采集系統(tǒng)需要將用戶的電量、線損、負荷等等用電信息進行實時記錄，通過高效處理、分析、總結(jié)之后能夠?qū)⒅畟鬏數(shù)较到y(tǒng)終端當中。這些數(shù)據(jù)的意義在于電力企業(yè)可以使用這一數(shù)據(jù)來有效的掌握用戶用電情況，從而開展其他電力營銷管理服務(wù)。以下為用電信息采集系統(tǒng)的功能特點：首先是提升了電力企業(yè)的用電管理質(zhì)量。其次是實現(xiàn)了電力企業(yè)的智能抄表，提升了用電信息的預(yù)處理效率。再次則是將反竊電技術(shù)進行了結(jié)合，對于一些異常用電情況能夠做到科學、準確、及時的處理，隨后則是能夠提升電力企業(yè)對于電費風險的控制效率，最后則是可以智能且準確的判斷用電需求量。

2.2 反竊電系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)和運行流程

在當下發(fā)展的過程中，對于用戶竊電的判斷方法主要是針對于用戶的線損進行分析，或者是使用反竊電裝置來對用戶的用電進行檢測。但是在實際使用的過程中發(fā)現(xiàn)，當下沒有針對于電量和線損的判斷方式，同時也沒有明確定義用戶竊電嫌疑程度的工作方式，這就導(dǎo)致反竊電工作受到了一定的影響[9]。

在未來發(fā)展的過程中，針對于竊電判斷技術(shù)的主要思路就是使用離群點算法、聚類算法等等數(shù)據(jù)來挖掘電量和臺區(qū)線損數(shù)據(jù)之間的差別。經(jīng)過計算之后，系統(tǒng)可以將用戶竊電的可能性進行分成，分為嚴重、中度、輕度三類。對于重度竊電用戶來說，在必要的情況下需要召喚新數(shù)據(jù)來對竊電疑似度進行二次分析，如果結(jié)果依舊顯示有較大竊電的可能，那么就需要對用戶的行為進行持續(xù)分析。

從數(shù)據(jù)采集到反竊電模型分析，最后再到數(shù)據(jù)庫結(jié)論歸檔，對用戶的竊電分析已經(jīng)構(gòu)成了非常完整的體系。這一體系在使用的過程中能夠更好的幫助反竊電任務(wù)需求實現(xiàn)更好的落實和管理，下圖為對疑似竊電用戶分析功能結(jié)構(gòu)圖1。

2.3 反竊電模型設(shè)計內(nèi)容

2.3.1 竊電疑似度辨識模型

竊電疑似度辨識模型的功能主要是對數(shù)據(jù)異常和對竊電疑似度的計算，一般來說分為兩種，首先是對電力波動的用戶進行竊電辨識，其次是對線損用戶進行竊電辨識。

首先介紹第一種，竊電疑似度辨別模型主要是根據(jù)用戶電量數(shù)據(jù)和出現(xiàn)的線損數(shù)據(jù)進行對比，從而發(fā)現(xiàn)電量異常和線損的實際特征，這能夠更好的定義用戶的竊電嫌疑特征。對于電量在檢查的過程中，需要對照用戶的幾個月用電量水平，如果發(fā)現(xiàn)了較大的波動，則需要對其進行重點檢查。對于線損來說，如果發(fā)現(xiàn)用戶所在區(qū)域的線損較大，并且異常線損情況較多，就需要對其進行重點檢查。在研究的過程中，需要將用戶的電量、功率等等信息作為用戶的電能消費特征，隨后還需要將所在區(qū)域的線損進行收納，從而描述用戶的用電行為?；跀?shù)據(jù)挖掘技術(shù)，還需要對用戶的用電行為異常進行辨識，從而更好的明確其嫌疑用電程度，在必要的情況下還需要對用戶的電流、電壓、功率等等數(shù)據(jù)進行計算分析。

2.3.2 竊電行為分析模型

竊電行為分析模型主要建立在竊電疑似度模型的基礎(chǔ)上來發(fā)揮出相關(guān)作用。竊電行為種類較為繁多，需要使用一種方式來講大多數(shù)的竊電行為進行判斷，而實際上這種需求較為困難，不太現(xiàn)實。因此在發(fā)展的過程中針對不同的計量方式對竊電行為進行分析，從而建立專業(yè)的專家類型庫。使用同一種竊電方式的好處在于能夠掌握竊電行為中的共同性，因此需要分析并且總結(jié)不同竊電方式或者行為會造成怎樣的物理現(xiàn)象，會引起怎樣的數(shù)據(jù)變化或者計量一場，這些都是需要對竊電行為進行驗證的一方面。

3 反竊電模型研究與設(shè)計

在當下，數(shù)據(jù)挖掘方面的算法非常多，不同的人將會在不同角度和不同性質(zhì)發(fā)現(xiàn)這些算法的本質(zhì)和存在的問題。除此之外，對于不同的算法也有著不同的研究方法，當然，對于一些特殊的問題，在特殊的情況下也可以使用多種算法的融合，下圖為數(shù)據(jù)挖掘算法的分類圖2。

下文將會對不同的數(shù)據(jù)挖掘算法進行簡單的介紹：

3.1 遺傳算法

一般來說遺傳算法的基本算法主要分為兩點。首先是試用遺傳、交叉、變異等等生物理論來解答相關(guān)問題。其次則是需要根據(jù)優(yōu)勝略汰的生物進化準則來在遺傳結(jié)果中選擇最優(yōu)解答。

3.2 關(guān)聯(lián)算法

關(guān)聯(lián)算法主要是在大數(shù)據(jù)集合中尋求發(fā)現(xiàn)可能存在的聯(lián)系，掌握其中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，而實際使用的關(guān)聯(lián)算法為Apriori 算法。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在實際使用的過程中需要將訓練樣本作為輸入，使用學習與存儲功能來將之信息進行隱藏，這能夠為其后的數(shù)據(jù)分析提供相關(guān)的知識。在當下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)發(fā)展的過程中，應(yīng)用較為廣泛的就是BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

3.4 孤立點算法

這一算法也被稱為離群點算法。這一算法最多應(yīng)用在入侵檢測、金融欺詐、環(huán)境檢測、醫(yī)療檢查等等方面。一般來說較為常見的方法有基于距離的方法，基于統(tǒng)計的方法和基于密度的方法等等。

3.5 聚類

聚類算法主要的研究方向就是針對于無標簽樣本內(nèi)部的組織結(jié)構(gòu)進行分析，從而實現(xiàn)類內(nèi)的最小差異化與于類間差異最大化，這屬于一種無監(jiān)督算法。聚類算法一般情況下比較常用的有兩種，分別是劃分聚類和層次聚類。

用電數(shù)據(jù)一般情況下都屬于無標簽樣本，因此在實際檢測的過程中無法提前了解樣本中的數(shù)據(jù)特征。對于電量和線損來說，竊電導(dǎo)致的異常數(shù)據(jù)將會尤其顯著，因此使用離群點檢測算法能夠更好的發(fā)現(xiàn)竊電現(xiàn)象。因此，需要綜合考量電量和線損特征，從而實現(xiàn)更好的計算。

4 結(jié)束語

本文主要對電力營銷信息管理和用電信息采集系統(tǒng)進行了分析，同時提出了針對于這兩者的反竊電模型的功能以及運行流程。除此之外本文也將反竊電模型分為了竊電疑似度辨識與竊電行為分析兩方面。最后本文也對數(shù)據(jù)挖掘下的各方面算法進行了分析，突出了使用變異系數(shù)來描述電量波動，而優(yōu)化和應(yīng)用離群算法能夠更好的了解電量和線損數(shù)據(jù)的異常特征。