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防窃电就需要对计量设备进行科学化管理,而采用对锁封的电子化管理,就可以对锁封、电能表、互感器、计量箱等资产进行及时监控,最大程度防止窃电,并提高对计量设备的有效管理。 相似文献
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李丽 《中国新技术新产品精选》2012,(4):125-126
随着农村一、二期农网建设的顺利实施,电力体制改革深入开展,供电企业代行管理职能和权力逐步消失,农村违章用电、窃电现象日益泛滥,严重危害电网的安全稳定运行和电力企业的经济利益。加强农村防窃电工作是电能计量管理工作的可靠基础。为此,研究分析农村窃电方式、反窃电困难、窃电原因和反窃电措施有非常重要的意义。 相似文献
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在用电监察中,防窃电是一项很重要的工作。本文简要概括了电力系统的窃电现状,接着进一步分析了窃电的类型及手法,在这个基础上针对性地提出解决的技术措施,以供参考。 相似文献
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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。 相似文献
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我国多地出现了淡季电荒现象,窃电现象更是加剧了电力供应的紧张。智能防窃电在线监测系统中规约模型的分析显得尤为重要。IEC101规约的深入分析对于防窃电系统的应用至关重要,对于配电网故障定位也有很好的监测效果,保障了电网的安全运行。智能防窃电主站系统采用101规约与专变终端通讯。后台监测通过实时曲线图的更新、自动保存、实时告警等达到监测目的。性能稳定良好,在中国电力科学研究院测试中,各项指标均达到标准要求。 相似文献
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在电能量采集系统主站设计平台基础上,拓展档案管理、电能质量管理、主站防窃电及计量异常监测告警等重要功能,为电力营销管理提供科学的技术支持。 相似文献
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任小敏 《中国新技术新产品精选》2011,(22):161-162
本文作者通过对电能计量装置的窃电方式进行了分析,结合多年的工作实践,主要就电能计量装置改造过程中各种防窃电技术措施做了详细的阐述。 相似文献
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用电检查工作是电力企业电力管理工作中的重要组成部分。现阶段我国大多数电力企业在用电检查工作中还存在较多问题,尤其是对用户窃电和违约用电的管理。基于此,本文就用电检查中窃电与违约用电管理的对策进行探究,首先对用电检查的工作现状作简要阐述,然后分析用电检查中窃电与违约用电管理存在的问题,最后提出一些切实有效的解决策略。 相似文献
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三相三元件有功电能表防窃电技术 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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杜代兴 《中国新技术新产品精选》2012,(18):160-161
本文主要围绕低压智能化防窃电控制计量箱的技术特点以及低压智能化防窃电控制计量箱技术带来的经济效益等内容,对低压智能化防窃电控制计量箱的技术应用进行分析。 相似文献
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反窃电能力强、技术先进的设备是开展防窃电工作的基本技术保障。而计量设备的防窃电能力落后于窃电手段的快速发展,无法有力地遏制窃电行为的发生,加之目前窃电技术越趋科技化、智能化、隐蔽化发展,故在用电检查现场需要一款现场快速的窃电检查装置,能快速定位计量装置的异常情况,提高用电检查的精准性、快速性、全面性。对此,介绍了常用的窃电方式,并对现有的窃电手段进行分析,基于此研究了基于电子式电能表的现场快速校验设备设计思路及窃电分析模型。 相似文献
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随着社会不断的发展以及电力行业的快速进步,生活供电量也在不断增加,装表接电逐渐成为保护电力系统稳定运行的主要技术,管理电能计量设备可以有效地保护电力系统安全运行。但是随着科学技术的不断发展,电力行业发展迅速的同时,也存在着很多的窃电行为,很大程度影响了电力系统的发展,也给国家带来了一定的经济损失,所以,就需要更加重视装表接电的管理以及防窃电技术体系的构建。 相似文献
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针对常见的窃电现象及方法,分析了窃电方法的本质特征;利用鱼骨图表示特征参量的方法建立了多维度电参量的相关特征参量集合,并构建了多维度电参量的窃电本质特征模型来揭示窃电方法、本质特征和特征参量三者的关联关系;提出了基于大数据的防窃电模型与方法,包括数据预处理、大数据的防窃电结构化模型;最后通过用电信息系统采集的数据验证了本文结构化防窃电模型与方法的有效性。本文研究成果可为解决大数据条件下窃电行为监控问题提供有效的途径和方法。 相似文献
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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. 相似文献
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