基于同期线损系统的反窃电监测一体化研究

1研究背景

随着社会经济发展和人们生活水平的不断提高,人们对电力的需求不断增加,对供电可靠性要求也越来越高,受电力市场开放、输配电价降低等因素影响,电力企业面临着日益激烈的市场竞争,电网结构越来越复杂,接入的设备类型和数量越来越多,电网电力损耗结构也变得越来越复杂。有一些妄图不劳而获的人,打起了窃电的主意,使电网电力损耗更为严重。窃电不仅损害供电公司的利益,还加重了电网负担,给用电安全、社会稳定带来了安全隐患。

PMS2.0单轨上线以来,供电公司在线损治理工作过程中发现线路窃电现象较突出,且存在窃电用户定位难、窃电证据获取难、窃电量认定难等问题,窃电查处缺乏行之有效的手段及工具,窃电行为令人深恶痛绝。

由于传统的反窃电工作一般通过现场检查来判断用户是否窃电,耗费过多人力,效率较低,从窃电开始到抓到窃电用户的间隔时间较长,各专业系统自成体系,业务融合度不高,数据共享困难,不满足公司泛在电力物联网全息感知、泛在连接、共享开放、融合创新的内在要求。而部分窃电用户更会特意挑选晚上和休息日等供电公司检查人员稽查薄弱的时段进行窃电,使得窃电行为难以被发现。

同期线损系统的出现,有效解决了上述问题。同期线损系统能够将关于现场的供售电量和运行信息等数据整合在一起,统一、完整、准确地在数据平台上展现出来。通过对用电信息采集、D5000等系统上相关数据的有效分析和运用,能够在系统中精准识别窃电用户,精确还原窃电现场,提高反窃电工作的效率,为制止和打击窃电行为提供了坚强的数据支撑,实现经济效益和社会效益双提升。

2研究方法

线损是衡量电网技术经济性的重要指标,综合反映了电力系统规划设计、生产运行和经营管理的技术经济水平。由于同期线损计算使用的售电量与供电量的统计周期相同,都为月末24:00。所以,从某方面来说同期线损可以看作实际线损。

目前,供电企业主要采用同期线损作为线损管理成效的衡量。同期线损系统基于大数据将配线进行聚类分析,能够有效察觉并定位窃电用户,为公司建立完整的反窃电体系提供了技术支撑。

如果将输电线路比作主动脉,挂接在线路上的用户比作支细血管,那么众多用户的电流、电压、功率等用电数据汇聚为供电线路的电流、电压和功率等供电数据。线路上的异常数据一般会在用户侧找到相关原因,而用户因窃电所造成的电

流、电压及功率等异常必定会造成线路数据和用户数据的不一致。通过对同期线损等系统的各类数据的多维度挖掘分析比对,查找异源数据隐藏的相关性,能够释放出数据隐藏的价值,从而有效发现用户异常用电行为,精准识别出窃电用户。

2.1数据来源

应用于大数据分析比对的电力数据主要有以下几种:

(1）线路线损数据。同期线损系统的输电线路和配电线路同期线损模块可查询线路的线损数据。此数据直接反映线路电量损失情况,剔除技术(理论）线损及用户挂接、计量故障等因素后,可以直观反映出该线路上是否有窃电用户。

(2）用户负荷数据。此类数据包含用户功率、电流、电压、电量等,其中用户的日、月电量可在同期线损系统中的高压用户电量模块查询,其余相关数据可在用采(用电信息采集）系统中的用户用电视图模块查询。正常情况下,用户负荷数据客观反映用户用电情况。窃电情况下,这些数据失真。

(3）用户用电信息数据。此类数据包含运行容量、最大需量、月电量、平均电价、功率因素及用户暂停、增减容等数据,其中运行容量和用户暂停信息可在线损系统查询,其余相关数据可在营销系统查询。

(4）线路供电数据。此类数据包含供电线路电流、电压、电量等,通过D5000系统可以查询和分析相关数据。

2.2解决步骤

用户窃电后,用户负荷数据和部分用户用电信息数据失真。而线路供电数据则是真实可靠的。大数据分析比对反窃电方法研究的目的就是通过将各类数据多维度比对分析,找出不同数据之间的关系,从而重建真实的用户用电数据,还原用户真实的用电情况。具体步骤如下:

(1）选数据。选择数据来源,筛选疑似窃电线路。数据来源以同期线损系统为主,电能量管理系统、省地县一体化电量采集系统、用电信息采集系统、营销业务系统等进行补充。这些数据为反窃电大数据分析提供了坚强的数据支撑。

(2）排异常。通过排查异常电流、电压、功率因数曲线、异常线损、异常波形及用户异常用电信息等数据,并通过排查突变数据点、特征数据等排查疑似窃电户。

(3）比差异。将异常数据在不同系统中进行多维度分析比对,建立数据间的逻辑关系,还原用户实际用电情况,分析用户窃电具体时间及窃电量。

(4）勘现场。组织外围调查,会同电力执法部门制定周密的反窃电行动方案。

(5）抓现行。依靠大数据分析,准确确定用户的窃电时点及窃电方式,快速、准确查获窃电装置,稳准狠打击窃电犯罪行为。

(6）追损失。通过大数据分析,精确测定电量损失,为追补电费、打击窃电犯罪行为提供有力依据。

3研究成效

3.1线损突变,定位疑似窃电线路

以营配调基础数据为基础,建立健全营配调协同数据治理机制,深入挖掘同期线损系统数据,有效排除运方调整、线变关系问题:以同期线损分析为校核,实现精准定位窃电线路。例如,经同期线损系统监测,某10kV线路2019年3月31日线损率为51.32%,进一步查询该线路3月份日线损,发现从3月21日起,该线路线损突增,日损失电量为18800kwh左右,疑似该线路发生窃电。

3.2分析原因,定位疑似窃电用户

建立健全同期线损系统数据监测及分析机制,计算日、月线损,查找"上期电量"与"本期电量"差异较大用户。同时结合营销、用采、调度D5000、调度电能量等系统,关注用户线损波动情况,对数据进行差异化分析,实现精准定位疑似窃电用户。同样以3.1所述窃电线路为例,该线路线损突增,日损失电量为18800kwh时,按照一般窃电户日生产时间12～24h,一般窃电户超容30%左右计算,初步确定嫌疑用户变压器运行容量在620～1250kVA。查询同期线损系统,合同容量在上述区间的用户仅一户,为某机械厂,从而精准定位到窃电用户。

3.3数据提取,定位疑似窃电清单

以点带面,提取疑似用户的线损、用电量、电流电压、关口曲线,以及现场查处异常事件等典型特征,制定行之有效的解决对策。同样以3.1和3.2所述中案件为例,可以从反窃电监测一体化系统中查询该用户的最大负荷曲线与最小负荷曲线,分析该用户的负荷曲线特征与窃电用户用电特征是否一致。同时可以分析用户电流电压曲线,观察该用户电流曲线是否严重欠流。通过一系列数据比对分析,基本可确定窃电用户的窃电犯罪行为。

4结语

通过将同期系统线损数据和用户电量数据、营销系统用户用电信息、用采系统用户负荷数据、D5000智能调控系统线路电流数据的综合比对分析,实时进行数据监控,可以精准识别窃电用户,精准还原窃电事实,有效减少了供电企业的损失。

同期线损系统实现了跨专业协同和数据贯通,提供了统一模型的数据中台,助力公司反窃电监测平台的建立,是公司泛在电力物联网的典型示范应用。供电公司积极探索,不断提升反窃电监控、分析、实战水平,确保同期线损系统能够实时监测并精准定位,有序维护供电公司的合法利益,有力震慑、遏制窃电现象的发生,有效促进企业用电管理的规范性、高效性,实现公司在现代化管理中稳步发展。