专利名称：一种基于人工智能的防窃电在线分析方法
技术领域：
本发明涉及一种人工智能分析方法，具体涉及一种基于人工智能的防窃电在线分 析方法。
背景技术：
现今社会，窃电造成电能大量流失，严重损害了供电企业的合法权益，扰乱了正常 的供用电秩序，也严重影响了电力事业的发展，而且给电网安全带来了严重威胁。目前的窃 电行为已经呈现出设备智能化、手段专业化、行为隐蔽化、实施规模化、研究职业化、宣传网 络化的特征，现有的防窃电方法，例如人工排查、传统的用电管理终端、高供高计等，在高科 技窃电面前，仍然存在很大的不足。尤其对采用改动计量表，分流、分压计量回路甚至更换 计量回路设备，及绕越计量表计和计量回路进行窃电等现行的许多窃电行为不能查出，不 能从根本上解决防窃电问题。

发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于解决了高科技窃电难于发现、难于 取证的问题，能够对供电线路中窃电行为发生的时间、位置以及窃电行为的方式类型，给出 系统的判断，为供电企业反窃电和追补被窃电量提供技术支撑和数据记录。本发明提供的一种基于人工智能的防窃电在线分析方法，其改进之处在于所述 方法包括如下步骤1)判断窃电情况是否发生；2)推断窃电行为的类型、方式和发生的相线；3)根据用户类型和历史负荷数据，推断窃电行为的类型、时间，并估算应追补的被
窃电量。本发明提供的第一优选方案的在线分析方法，其改进之处在于所述步骤1)的判 断方法如下(S1-S2) /S1大于设定值M时判断为有窃电情况发生。本发明提供的第二优选方案的在线分析方法，其改进之处在于所述步骤2、的窃 电行为分为电流方式窃电、电压方式窃电和移相方式窃电。本发明提供的另一优选方案的在线分析方法，其改进之处在于所述S1为高压侧 视在功率，其算法为=S1 = (P2 +Q2)1/2 = WulIl = V3UL(iA +iB +ic)/3。本发明提供的再一优选方案的在线分析方法，其改进之处在于所述S2为低压侧 视在功率，其算法为s2 = S计量设备XT。本发明提供的再一优选方案的在线分析方法，其改进之处在于判定所述移相方 式的方法是二次侧的功率因数明显小于设定的阈值。本发明提供的再一优选方案的在线分析方法，其改进之处在于判定所述电流方 式的方法是二次侧的某相电流明显小于其他相电流或一、二次侧电流经过折算后，差别很 大。
本发明提供的再一优选方案的在线分析方法，其改进之处在于判定所述电压方 式的方法是二次侧的某相电压明显小于其他相电压或一、二次侧电压经过折算后，差别很 大。与现有技术比，本发明的有益效果为本发明解决了高科技窃电难于发现、取证的问题，能够对供电线路中窃电行为发 生的时间、位置以及窃电行为的方式类型，都可以给出系统的判断，为供电企业反窃电和追 补被窃电量提供技术支撑和数据记录。本发明提供的方法能够防范改动计量表计，分流、分压计量回路甚至更换计量回 路设备，及绕越计量表计和计量回路进行窃电等各种变压器二次侧的窃电行为。本发明对治理窃电、防止国有资产流失具有重要意义，对降损节能、推动低碳经济 具有重要意义，对维护电网安全、构建和谐供用电环境具有重要意义。


图1本发明提供的示意2本发明提供的电压错相式移相法窃电示意图
具体实施例方式本实施方式分为三步骤一 按如下方法分析判断窃电行为是否发生当(S1I2VS1大于设定值M时判断为有窃电情况发生，M值经验值为0. 3。S1 为高压侧视在功率=S1 = (P2+Q2)"2 =WUlIl =WUl (iA+iB+ic)/3其中，Ul 电力变压器高压侧线电压；iA、iB、ic 数据采集器测得的电力变压器高压侧三个线电流数值。S2为低压侧视在功率S2 = Sites^XT其中，Sitft^低压侧计量设备计量的视在功率，T为倍率。阈值的设定值应考虑正常变损等情况，而且进行视在功率的滑差计算，防止因变 压器负荷突变引起误报。二 按下述方法推断窃电行为的类型、方式和发生的相线。(1)如果二次侧的某相电流明显小于其他相电流，或一、二次侧电流经过折算，例 如倍率、Y/Δ变换等折算，差别很大，则该相可能存在针对电流方式的窃电，如故意改变电 能计量装置电流回路的正确接线或故意造成电能计量回路故障，致使电能表的电流线圈无 电流通过或只通过部分电流，改动计量表计，分流计量回路甚至更换计量回路设备，及绕越 计量表计和计量回路，从而导致不计电量或少计电量。。(2)如果二次侧的某相电压明显小于其他相电压，或一、二次侧电压经过折算，例 如倍率、Y/Δ变换等折算，差别很大，则该相可能存在针对电压方式的窃电，如改变电能计 量装置电压回路的正确接线，或故意造成计量装置电压回路故障，致使电能表电压线圈失 压或所加电压减少，从而造成不计电量或少计电量。(3)如果二次侧的功率因数明显小于设定值K，K值通常值为0.8，则此处可能存在移相方式的窃电行为。如图1所示，三相三线制供电，通过将PT 二次侧接线端反接，使电 压、电流间的相位关系发生改变，导致电能表电能计量不准。原电能表正常的计量功率应为Ρ = υ οο8Φ如窃电后，此时电能表计量功率为P' = UbaIacos (Φα_150° )+UcbIccos (Φc_30° )= -UIcos (Φ+30° )+UIcos (Φ_30° )= 2υ 8 ηΦ8 η30°= υ β ηΦ由于通常的负载下功率因数角Φ都比较小，因此通常都会有>>8 ηΦ,ΒΡ 移相窃电后功率P’小于实际负载功率P，可见此时此方法窃电量明显，且功率因数角Φ越 小窃电量越大，实际记录的电量可能为正，也可能为负。三使用工程学方法根据用户类型和历史负荷数据，以及窃电行为发生时各个电 量参数的变化曲线，自适应地推导窃电行为的类型、时间，并估算应追补的被窃电量。依此方法可实现独立的或以模块形式嵌入其他系统的防窃电分析系统/模块。
权利要求
1.一种基于人工智能的防窃电在线分析方法，其特征在于所述方法包括如下步骤1)判断窃电情况是否发生；2)推断窃电行为的类型、方式和发生的相线；3)根据用户类型和历史负荷数据，推断窃电行为的类型、时间，并估算应追补的被窃电量。
2.如权利要求1所述的在线分析方法，其特征在于所述步骤1)的判断方法如下 (S1-S2VS1大于设定值M时判断为有窃电情况发生。
3.如权利要求1所述的在线分析方法，其特征在于所述步骤2)的窃电行为分为电流 方式窃电、电压方式窃电和移相方式窃电。
4.如权利要求2所述的在线分析方法，其特征在于所述Sl为高压侧视在功率，其算法为=S1 = (P2 +Q2)172 =力UlIl = V3UL(iA +iB+ic)/3。
5.如权利要求2所述的在线分析方法，其特征在于所述S2为低压侧视在功率，其算法为=S2 = S计量设备XT。
6.如权利要求3所述的在线分析方法，其特征在于判定所述移相方式的方法是二次 侧的功率因数明显小于设定的阈值。
7.如权利要求3所述的在线分析方法，其特征在于判断所述电流方式的方法是二次 侧的某相电流明显小于其他相电流或一、二次侧电流经过折算后，差别很大。
8.如权利要求3所述的在线分析方法，其特征在于判定所述电压方式的方法是二次 侧的某相电压明显小于其他相电压或一、二次侧电压经过折算后，差别很大。
全文摘要
本发明涉及一种基于人工智能的防窃电在线分析方法，该方法先判断窃电情况是否发生，如发生窃电现象，推断窃电行为的类型、方式和发生的相线，然后根据用户类型和历史负荷数据，推导窃电行为的类型、时间，并估算应追补的被窃电量。本发明解决了高科技窃电难于发现和取证的问题，能够对供电线路中窃电行为发生的时间、位置以及窃电行为的方式类型给出系统的判断，为供电企业反窃电和追补被窃电量提供技术支撑和数据记录，能够防范改动计量表计，分流、分压计量回路甚至更换计量回路设备，及绕越计量表计和计量回路进行窃电等各种变压器二次侧的窃电行为。本发明对治理窃电、防止国有资产流失具有重要意义。
文档编号G01R11/24GK102116782SQ201010585058
公开日2011年7月6日 申请日期2010年12月13日 优先权日2010年12月13日
发明者何凡, 梁小斌, 赵羡龙 申请人:中国电力科学研究院