数据分析让反窃电更精准——陕西电力加强反窃查违工作

今年以来,国网陕西省电力公司利用大数据分析不断加大反窃查违工作力度,提高了广大客户依法用电、诚信用电意识,维护了企业合法权益。截至10月底,国网陕西电力共查处违约窃电事件1507起,追补电量1355.3万千瓦时,追补电费及违约使用电费2431.51万元。

周密计划 迅速查获窃电案件

11月2日22时,陕西安康供电公司营销部办公室的灯依然亮着,工作人员正在对松坝线窃电嫌疑户查获方案进行最后的推演。

经过周密部署,11月3日5时30分,安康供电公司反窃电特别行动小组集合完毕,准备好了车辆和反窃电工具、设备。6时,行动小组与当地公安人员会合。7时,警企人员共同到达疑似窃电用户厂区外,完成厂区周围的布控。7时20分,用户登梯打开表箱准备实施窃电后的恢复工作,这一过程被院墙外的警企人员用摄影机全程摄像。

原来,该厂负责人李某指使电工蔡某每天晚上到次日凌晨私自开启计量箱,短接窃电,白天又恢复正常用电。这给窃电排查带来了不小的困难。

随后,行动小组进入用户厂区。李某看到检查人员大声喊道:“你们是干啥的!”“我们怀疑您有窃电行为,请配合检查。”检查人员说完,把实施窃电的视频播给李某看。在确凿的证据面前,李某承认了自己的窃电行为。

安康供电公司高新分中心授权花园供电所按照《中华人民共和国电力法》及配套管理办法有关条款,给李某开具窃电通知单并停掉了工厂的电。当天中午,李某在汉滨公安分局办案中心接受了讯问。他因涉嫌窃电被依法予以刑事拘留,将面临法律的惩处。

安康供电公司营销人员把用电检查从每个月抽查改为每日全部用户排查,并绘制用电异常特征曲线图。该公司针对海量低压客户,构建电量突变、电压异常、电流异常等疑似窃电客户辨识模型,用电检查人员可锁定异常用户信息。根据反窃电大数据分析平台精准定位疑似用户后,该公司开展有针对性的线上监测和线下侦察,分析客户用电特性,判断客户窃电方式、部位,寻找突破点,再会同执法部门联合行动,最终查获窃电分子。

技术支撑 精准打击窃电行为

随着高科技窃电手法的出现,窃电行为越来越隐蔽。但供电企业用电检查工作及用电异常分析主要依赖于人工核查、终端报警及逐户用电分析等,造成了基层单位反窃电工作量大、效率低、成功率不高等问题。

为此,国网陕西电力在反窃电工作中紧紧围绕营销业务应用系统、用电信息采集系统,确定反窃电分析整体思路和框架。该公司以历史窃电记录为基础,结合用户档案、用户日冻结电量历史信息,提取窃电用户行为特征和非窃电用户行为特征,采用人工智能算法,固化模型和参数,检验目标对象,生成疑似窃电用户库。

针对疑似窃电用户,国网陕西电力加强实时台区供用电量以及用户用电量数据监测,构建用户用电异动识别模型,锁定检查对象,开展用电异动监控。该公司选择电能表倒转量、空值占总天数比例等二十余种特征作为疑似窃电用户识别模型训练特征,并通过将查实的窃电用户信息持续纳入样本库中,丰富模型训练的基础数据。此外,该公司通过不断对模型进行迭代优化,持续提升窃电用户识别的精确度,缩小窃电排查范围,减轻现场核查工作量,提升反窃电工作质效。

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数据分析让反窃电更精准——陕西电力加强反窃查违工作

作者:栗莎 秦晓 发布时间:2018-11-22 来源:电力网

今年以来,国网陕西省电力公司利用大数据分析不断加大反窃查违工作力度,提高了广大客户依法用电、诚信用电意识,维护了企业合法权益。截至10月底,国网陕西电力共查处违约窃电事件1507起,追补电量1355.3万千瓦时,追补电费及违约使用电费2431.51万元。

周密计划 迅速查获窃电案件

11月2日22时,陕西安康供电公司营销部办公室的灯依然亮着,工作人员正在对松坝线窃电嫌疑户查获方案进行最后的推演。

经过周密部署,11月3日5时30分,安康供电公司反窃电特别行动小组集合完毕,准备好了车辆和反窃电工具、设备。6时,行动小组与当地公安人员会合。7时,警企人员共同到达疑似窃电用户厂区外,完成厂区周围的布控。7时20分,用户登梯打开表箱准备实施窃电后的恢复工作,这一过程被院墙外的警企人员用摄影机全程摄像。

原来,该厂负责人李某指使电工蔡某每天晚上到次日凌晨私自开启计量箱,短接窃电,白天又恢复正常用电。这给窃电排查带来了不小的困难。

随后,行动小组进入用户厂区。李某看到检查人员大声喊道:“你们是干啥的!”“我们怀疑您有窃电行为,请配合检查。”检查人员说完,把实施窃电的视频播给李某看。在确凿的证据面前,李某承认了自己的窃电行为。

安康供电公司高新分中心授权花园供电所按照《中华人民共和国电力法》及配套管理办法有关条款,给李某开具窃电通知单并停掉了工厂的电。当天中午,李某在汉滨公安分局办案中心接受了讯问。他因涉嫌窃电被依法予以刑事拘留,将面临法律的惩处。

安康供电公司营销人员把用电检查从每个月抽查改为每日全部用户排查,并绘制用电异常特征曲线图。该公司针对海量低压客户,构建电量突变、电压异常、电流异常等疑似窃电客户辨识模型,用电检查人员可锁定异常用户信息。根据反窃电大数据分析平台精准定位疑似用户后,该公司开展有针对性的线上监测和线下侦察,分析客户用电特性,判断客户窃电方式、部位,寻找突破点,再会同执法部门联合行动,最终查获窃电分子。

技术支撑 精准打击窃电行为

随着高科技窃电手法的出现,窃电行为越来越隐蔽。但供电企业用电检查工作及用电异常分析主要依赖于人工核查、终端报警及逐户用电分析等,造成了基层单位反窃电工作量大、效率低、成功率不高等问题。

为此,国网陕西电力在反窃电工作中紧紧围绕营销业务应用系统、用电信息采集系统,确定反窃电分析整体思路和框架。该公司以历史窃电记录为基础,结合用户档案、用户日冻结电量历史信息,提取窃电用户行为特征和非窃电用户行为特征,采用人工智能算法,固化模型和参数,检验目标对象,生成疑似窃电用户库。

针对疑似窃电用户,国网陕西电力加强实时台区供用电量以及用户用电量数据监测,构建用户用电异动识别模型,锁定检查对象,开展用电异动监控。该公司选择电能表倒转量、空值占总天数比例等二十余种特征作为疑似窃电用户识别模型训练特征,并通过将查实的窃电用户信息持续纳入样本库中,丰富模型训练的基础数据。此外,该公司通过不断对模型进行迭代优化,持续提升窃电用户识别的精确度,缩小窃电排查范围,减轻现场核查工作量,提升反窃电工作质效。

关键词: 电力, 窃电,陕西电力

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