改进反窃电技术措施 堵塞窃电漏洞

针对目前窃电的各种原因、窃电形式进行分析总结,对窃电的技术方法进行分析研究,有针对性的改进反窃电技术措施,以达到防范或杜绝窃电行为的目的,堵塞窃电漏洞。     

浅谈业扩管理工作如何防止偷窃电

本文通过分析目前窃电现象形成的原因、当前窃电的主体和主要形式、手段,根据本人从事用电检查和业扩管理工作的体会,谈谈在业扩管理工作中应采取防范窃电行为的措施。     

浅谈防窃电技术与电力管理

随社会经济的发展,供电能力不断增加的同时,伴随着窃电现象。窃电行为存在诸多安全隐患,也对电力行业带来较大的损失。本文从新环境下窃电的主要方式入手来分析窃电的主要特点和产生原因,并在此基础上探讨有效的防窃电措施。     

浅谈业扩管理工作如何防止偷窃电

本文通过分析目前窃电现象形成的原因、当前窃电的主体和主要形式、手段,根据本人从事用电检查和业扩管理工作的体会,谈谈在业扩管理工作中应采取防范窃电行为的措施     

窃电行为及供电企业反窃电的对策探讨

在工业革命的推动下,电已经成为当今人类社会生产生活不可缺少的重要能源之一,它不仅方便了人们的社会活动,而且极大地推动了现代科技的发展。但是随着市场经济的发展与用电量的增大,窃电问题变得越来越严重,困扰着电力企业的发展,给企业及国家的财产带来很大的损失。在电力体制改革中必须建立良好的反窃电工作机制,严打窃电行为。该文主要从窃电与反窃电的方面探讨反窃电的对策。     

浅谈常见的窃电方式及反窃电措施

本文对社会上窃电原因进行了剖析,揭示了多种不为人知的窃电方法,并有针对性的提出一些反窃电措施,以帮助提高反窃电技术水平。     

浅谈业扩管理中的防窃电措施

在防窃电全过程中,不同阶段有不同的特点,很难区分哪个阶段重要、哪个阶段就不重要,而不少供电企业往往只注重事后管理却忽略了事前和事中管理,对窃电行为疏于防范,结果使防窃电工作处于被动。本文就笔者在业扩管理过程中防窃电措施谈几点看法。     

当前窃电现象的分析及反窃电对策

窃电行为严重的扰乱了正常的供用电秩序和损害了供电企业经济利益，供电企业应从多方面入手，深入分析窃电现象及原因，研究预防和遏制对策，提高反窈电工作的能力，加强反窃电措施，杜绝窃电事件的发生。     

基于t-LeNet与时间序列分类的窃电行为检测

窃电行为是导致电力企业电能与经济效益损失的重要原因.提出了一种基于t-LeNet(Time-Series Specific Version of LeNet Model)与时间序列分类(Time Series Classification, TSC)的窃电行为检测方法:首先,获取用户用电量时序数据,使用降采样方法生成训练集;然后,使用t-LeNet神经网络训练并预测得到分类结果,判断用户是否存在窃电行为.使用国家电网真实用户的用电量数据集进行了实验验证.实验结果表明,所提方法相较于基于Time-CNN(Time Convolutional Neural Network)、MLP(Muti-Layer Perception)的时间序列分类方法,在综合评价指标、精确率、召回率指标上均有不同程度提高,其对窃电行为的检测具有可行性与有效性.     

供电企业反窃电工作存在的问题及对策

市场经济时代一些企业经营者受利益的驱使,采用窃电的方式来降低成本。而供电企业在反窃电工作中,由于存在程序不合法等因素,在全国各地已经发生多起因供电企业进行窃电查处行为问题而引起的供用电纠纷案件。为此,研究分析窃电用户目前的状况,正确运用法律武器,依法进行用电检查工作,严厉查处窃电行为有着非常重要的意义。对反窃电工作中遇到的实际问题进行剖析,并探讨打击窃电的策略和方法。     

基于RBF神经网络的配电网窃电行为检测

目前的窃电手段隐蔽性强、种类多样,传统的窃电检测方法已经越来越力不从心,不仅准确率低且时效性不高.因此,结合机器学习的方法,提出了一种基于RBF神经网络的窃电行为检测方法.通过对目前常见的窃电方式进行分析,挑选出三相电压中各相电压之间的差值、三相电流中各相电流的差值以及功率因数等参考量作为窃电检测的特征指标,并采用包含特征指标的历史数据来构建基于RBF神经网络的窃电行为检测模型.试验结果表明该方法针对目前常见的窃电方式进行识别的准确率达到94.1%,可以有效地筛选出存在窃电嫌疑的用户.该方法不仅达到了实际应用的精度要求,而且使反窃电技术更加智能化,变被动防窃电为主动防窃电.     

浅谈窃电行为与反窃电方法的运用

本文结合窃电行为原理的分析,总结了窃电行为的几种常见方式,并探讨了反窃电方法的运用方案。     

防窃电技术分析及控制措施

本文分析各种窃电方法的基础上，提出了电力管理中各种常规反窃电方法以及利用无线网络短信开发防窃电功能实现对电能计量回路进行远距离监视，及时、准确、有效地发现各种窃电行为。从而有效提高电力企业经营管理水平。     

三相三元件有功电能表防窃电技术

当前我国电力计量方式有多种，其中存在一些防窃电方面的漏洞。对大中电力用户的计量，由于采用了电流互感器变流，造成防止用户采用电流法窃电尤其困难。目前市场上尚没有有效产品和成熟技术能检测这一窃电方式。以三相三元件有功电能表为例，根据其计量方式的特点，在分析解决电流法窃电基础上，剖析其它窃电手段，总结出新的防窃电技术。依此技术开发出三相四线制防窃电装置能及时准确地发现各类窃电行为，尤其能灵敏准确地检测电流法窃电。该种装置在电力系统的实际应用中取得了良好效果。     

基于时序偏移双残差网络的窃电行为检测

针对窃电量小、窃电发生时间随机的窃电行为,提出一种基于时序偏移双残差网络(TS-Bi-ResNet)的窃电行为检测模型.将基础残差网络模型改进为双残差网络(bi-residual network,Bi-ResNet)模型,考虑到窃电行为发生时间的随机性,利用时序偏移(timing shift,TS)算法对用电数据预处理,使模型能够学习用电数据的时间因素特征,构成TS-Bi-ResNet模型.根据真实用电数据和窃电特征生成含有伪窃电数据的混合用电数据集,利用TS-Bi-ResNet模型学习其浅层特征和深层特征,进而执行窃电行为检测.仿真和实际运行结果表明,TS-Bi-ResNet模型可以有效检测窃电量小且窃电发生时间随机的窃电行为,其检测精度优于LSTM模型与残差网络(ResNet)模型.     

当前窃电与反窃电技术的探讨

随着科学技术的不断更新,窃电技术也在更进,使得我国供电企业以及公安机关反窃电行动也不得不作出一定的技术更进。本文通过对我国窃电行为猖獗的现象的介绍,分析了窃电技术及其方法,从而探析反窃电技术上的更进。     

浅谈查处窃电行为的相关法律问题

近年来,窃电案件逐年增多,窃电数额逐年增长,严重影响了正常的供用电秩序和损害供电企业的合法利益,打击窃电犯罪已成为供电企业艰巨的任务。由于我国现行法律的某些不完善,实践中如何查处窃电行为及追究窃电者、特别是单位窃电的刑事责任,窃电量的认定、窃电证据的取得等问题,长期困扰着供电企业和司法部门,也直接影响到打击的力度。本文拟就查处窃电行为的相关法律问题进行探讨,个人意见,仅供参考。     

基于用电特征分析的异常用电检测方法

针对目前异常用电检测中存在的专变用户窃电率高、窃电模式难以察觉、使用窃电检测模型查找窃电用户过程中训练集不足的问题,提出了一种基于用电特征分析的无监督方式异常用电检测方法.该检测方法引入离群点查找算法,量化了海量数据中不同异常用电行为,将其提取为异常用电特征序列,并且根据专变用户不同计量方式和用电特点,构建了基于局部离群因子(local outlier factor, LOF)检测算法的用电不平衡特征序列,定义了考虑失压持续时间的电压异常特征序列和基于每日电流曲线聚类结果的电流异常特征序列,设计了异常用电评价流程,提出异常用电检测方法.通过实例验证了此检测方法能够完全甄别存在异常用电行为的用户,且检测方法对窃电时刻预测结果较为准确,其查准率和召回率的调和均值F_1值为0.81.该方法能为企业提供异常行为发生的时间段,为窃电行为的及时调查提供有力的依据.     

对当前反窃电工作的思考

近几年来,各地发现的窃电现象十分严重,造成了电力资源的严重损耗。中央及地方各级电力管理部门虽加大力度惩处了一批"电耗子",但窃电之风仍在蔓延,日益严重的窃电现象,不仅干扰了用户和供电企业的供用电秩序和安全,也直接危害电力企业经营机制和深化改革等工作,而法律规定缺位,对窃电现象的治理造成了巨大障碍。为此,研究分析违章、窃电用户目前的状况,正确运用法律武器,依法进行用电检查工作,严厉查处违章用电和窃电行为有非常重要的意义。     

浅析我国目前电网企业用电检查工作中存在的问题及防窃电对策

近年来,我国发生了多起和用电有关的纠纷案件,其主要表现在违章用电和窃电两个方面。用电检查的目的是保证我国电网正常运转,而在实际的用电检查工作中存在各种各样的问题。了解用电检查工作中存在的主要问题,能使工作人员的检查工作更好地完成。窃电的目的是无偿占用电能以获取利益,它的基本手段是使电表不计量或是少计量实际的用电量。工作人员应该掌握最常见的窃电方式和防窃电措施,依法打击窃电行为,进而保障人民的日常生活。