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基于FP-Growth算法的台区线损窃电研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.3(下)-137-生 产 与 安 全 技 术窃电是影响线损的重要因素,不法分子的手段也变得隐蔽化与智能化1。本研究的重点在于利用大量的台区用电数据,通过多组数据关联分析,提取线损异常数据并分析可能存在窃电行为的概率。台区线损率是反窃电工作的重要依据,也是低压配电台区线损管控的重要指标2-3。南网供电公司大力开展基于线损的反窃电研究,文献 1 基于高速电力载波通信技术和用电信息采集系统,辨别线损指标超差的台区,并针对线损超标的台区进行计量装置检测,从而发现窃电行为。文献 2 基于现场排查低压用户窃电的分析与治理过程,套路台区降损的治理。文献 3针对窃电的主要方法进
2、行介绍,并通过对比采集的实时数据与理论数据,划定窃电发生范围。由此可见,台区线损率与窃电行为有密切的联系,采用传统统计分析方法难以分辨大量数据之间的隐形关系。本文旨在使用 FP-Growth算法对台区线损数据进行分析,并利用 FP-Growth 算法对窃电数据进行挖掘和分析。通过挖掘,分析对应的关联规则。最后,针对窃电挖掘结果进行分析。1 线损窃电故障分类模型建立目前,供电公司线损一直居高不下,线损的原因包括在供电系统中各电器元件引起的损耗,以及窃电行为猖獗。据有关部门统计,每年因窃电造成的损失高达 200 亿元2。因此,本文以窃电为例进行研究,并对现场线损异常台区、用电异常数据进行分析,提取
3、故障特征,针对窃电行为进行建模,具体内容如下。1.1 窃电相关异常事件分析排查线损高台区,现场稽查通过打开表盖,用户私自采用控制微型继电器闭合短接表内线路,达到控制用电时间进行窃电的目的。现场检查拆开表计进行检查,发现表计内部三相电加装电子设备、用铜丝相连,证实窃电情况。此类异常可通过上报的开盖记录异常事件进行排查。开盖记录异常事件模型:读取电能表开盖事件记录,并判断电能表开盖时间与电能表安装时间阈值,电能表开盖时间或开表箱时间大于电能表安装时间即为异常事件记录。1.2 用户表零火线不一致现场稽查用户计量情况,发现用户私自接线,绕越电能表直接接入家中。通过钳形电流表测量,该私接线电流约 6.7
4、9A,确认该户窃电。针对此类窃电行为建立窃电模型:目前,国网招标的电能表均为火线计量,即电流必须经过 1、2 端子才能正常计量。正常情况下,非共零线接线的单相表用户,火线电流等于零线电流。用采系统获取HPLC 电表采集的零火线电流 96 点数据,将 96 点数据累计并比对,若火线电流与零线电流不相等(二者差异达到0.1A 以上),则判断存在窃电嫌疑。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 1
5、2h。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
6、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。1.5 用户表错接线窃电某台区某段时间日用电量波动巨大,且穿透用户电能表发现用户在线损异常的周期内存在停电记录,台区日线损率波动的时间节点与日用电量波动现象相吻合,因此,针对该用户进行窃电排查。经分析该用户在停电维修时通过私自调换 AC 相电压接线方式的方法进行窃电。通过对调 A、C 相电压接线的窃电方式可用下列公式说明。假设该用户的三相负载平衡,令三相电压、电流的有效值分别为 U、I,各相的功率因数角为,那么正确接线基于FP-Growth算法的台区线损窃电研究陈焱彬黄腾牛继伟李腾腾刘凯仑(深圳供
7、电局有限公司,广东 深圳 430223)摘 要:随着台区治理的开展,台区线损率稳步下降,且整体上呈现了降幅放缓的趋势。各网省通过使用线损工器具,基本解决了户变关系错误、计量失准等异常,台区线损治理逐步进入“深水区”,进一步压降治理的难度越来越大。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。关键词:智能电能表;窃电用电数据;FP-Growth 算法中图分类
8、号:TN915;TM933文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.3(下)-138-生 产 与 安 全 技 术方式下,三相四线电能表的有功功率如公式(1)所示。P=3UIcos (1)对调 A 相、C 相的电压接线,则三相四线电能表的有功功率如公式(2)所示。P UIUIUIUIoo11202401232=coscoscoscossincos?12323cossinsinUI (2)由公式(2)可知,当三相负载平衡且负荷为感性时,通过调换 A 相、C 相的电压接线会导致电能表反向计量有功,从而使用户用电量少计。根据以上异常情况,归纳故障模型为抄读反向电量以及反向电量事件;在排查现场用相位
9、伏安表进行接线分析后排查。1.6 电能表误差超差同期线损监测 10kV 线路日线损率异常,根据用采数据进行计算,该线路在某一时间段的线损率较高,分析该条线路高损出现的时段,进一步缩小排查范围,并排查对象。现场排查采用钳形电流表及计量故障识别模块测量电表电流、电压以及误差等各项数值,与电表显示的读数进行比对,误差较大,进一步对可疑电能表进行开盖检测,发现电表内部非法加装了遥控装置。通过遥控器,随时调节电表的电流值,从而达到少计电量的目的。电能表误差超差模型:电能表误差 20%。1.7 电能表停走现场排查某阶段线损高台区,排查可疑用户,排查线路电压、电流,并抄读表计上三日冻结数据与当前数据比对,发
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