本教程為您介紹如何通過DataWorks配合機器學習的方式,實現竊電用戶的自動識別,保障用戶的安全用電。
傳統的識別竊電或計量裝置故障的方法包括定期巡檢、定期校驗電表、用戶舉報竊電等,對人的依賴性較強,且查找竊電漏電的目標不明確。
目前,很多供電局的營銷稽查、用電檢查和計量工作人員,利用計量異常報警和電能量數據查詢功能來在線監控用電情況。通過采集電量異常、負荷異常、線損異常、終端報警、主站報警信息,建立數據分析模型,工作人員可以實時監測竊漏電情況并發現計量裝置故障。根據報警事件發生前后,客戶計量點有關的電流、電壓和負荷等數據情況,構建基于指標的用電異常分析模型,檢查是否存在竊電、違章用電及計量裝置故障等情況。
雖然上述防竊電漏電的查詢方法可以獲得用電異常信息,但由于終端誤報或漏報過多,無法真正快速精確地定位竊電漏電用戶。同時,采用上述方法建模時,需要專家根據其知識和經驗,來判斷模型各輸入指標權重,主觀性較強。
現有的電力計量自動化系統,能夠采集到各項電流、電壓、功率等用電負荷數據及用電異常等終端報警信息。此外,稽查工作人員還可以通過在線稽查系統和現場稽查,查找竊電漏電用戶數據并錄入系統。
通過上述數據信息,提取出竊電漏電用戶的關鍵特征,構建竊漏電用戶的識別模型,即可自動判斷用戶是否存在竊電漏電行為,降低稽查工作人員的工作量,并保障用戶的正常、安全用電。
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