基于数据挖掘技术的窃电侦查方法.pdfVIP

2013年第2期 上海电力 E重冒譬 基于数据挖掘技术的窃电侦查方法 方 菁 ，方 众2 (1．上海市电力公司 松江供电公司，上海 201600；2．上海市电力公司 检修公司，上海 200063) 摘 要：目前窃电侦查最主要是靠人工巡查的方法，而电力部门已经通过远程或人工抄表掌握了大量用户用电数 据，通过对这些数据信息的挖掘分析可为窃电侦查提供更有效的途径。本文从对负荷数据进行挖掘分析的角度设计了一 种窃电侦查方法。在对已有用户的历史数据进行聚类分析的基础上，通过用户与质心的偏差比较，缩小疑似窃电用户范 围。再由现场侦查确定窃电和不窃电用户，并提取能够有效区分两种用户的特征量，建立一种决策树分类器，学习窃电分 类规则 ，由此根据新用户的用电负荷预测其窃电行为。最后对窃电侦查分类器的准确性进行了计算和分析。 关键字 ：窃电侦查 ；数据挖掘；决策树算法；属性选择 中图分类号：TM93 文献标识码：B 1 传统的反窃电方法及其不足之处 的缺点就是不能有效取证 、准确定量、及时反馈 信息。 现阶段窃电主要侦查手段有以下两种形 l1： 虽然窃电的方法各式各样 ，除了计 电人员这 (1)直观检查法。通过人的感官，采用眼看 、 种管理上的纰漏，其它的窃电行为导致的种种迹 鼻闻、耳听、手摸、口问等方法 ，对 电能计量装置 象几乎都能反映在计量装置上，不论是计量装置 进行检查，从中发现窃电的蛛丝马迹。 的慢转、反转和停转，在用户的用 电记录上均有 (2)仪表检查法。通过有关的电气仪表进行 显示，反映在用电量的异常变化，电流电压的异 现场定量检测，从中认定是否窃电的方法。 常变化等等。如果可以将这些实时采集到的数据 类 比中可发现，这两类传统窃电侦查方法 加以分析和汇总，并结合历史数据 ，通过分析用 普遍耗时耗力 ，有时需要依据专业人员人工分 户用电情况的各种属性 ，找到判断具有窃电行为 析数据进行判断，面对大量的用户，尤其是面对 的用户的属性特征和规则，将 比较直观实时的反 居民小区中的用户，逐个巡查效率很低 ，最主要 映用户用 电情况和用电状态 。 - — - 卜-—-卜-—+一-——卜-—卜*—·卜-—-卜 参考文献： 5【] RafaeldeDiosnadPabloMartin，Networkplnaning． [1】 BenoitdeNEUVILLE，PhillippeSOMMEREYNS，DMS， MehtodologyandApplication[C】，CIGRE，2006． ScadaandGIS interactionsredesignedwhilerenewing [6】 CIGREWorkingGroup37．27．AGEINGOFTHESYS theGISlegacysystemiC】，CIGRE，2007． TEM —IMPACTONPLANNING[C】．2000． [2] ZmijarevicZ，KrajcarS，SklecD．GISEnhancedLong [7】上海市电力公司．《上海电网若干技术原则的规定(第 TermPlnaningofMVDistributionNetworks[J]．Procof 三版)》[s】，2004． the 6ht IASTED Multi—Conference Transmission and [8】上海市电力公司．上《海中、低压电网配置原则及典型 DistributionMarinade1Ray(USA)，2002． 设计》[s】，2006． [3】 陈拥军，姜宪．农村电力需求评价和电网规划[M]