一种低压窃电电户排查管理方法及系统

技术领域

本发明涉及窃电排查技术领域，具体涉及一种低压窃电电户排查管理方法及系统。

背景技术

随着我国社会经济建设的快速发展，各行各业对电力的需求也显著增高，但在经济高速增长的背后社会上窃电问题变得越来越突出。近年来，虽然供电企业在反窃电方面做了大量工作，但现在违法、违约用电活动仍然呈蔓延和扩大趋势，且窃电行为逐步向多元化发展，不仅损害国家和电力企业的经济利益，而且危害电网运行的安全。

目前，对窃电用户排查的方法是通检查人员到现场检查是否存在乱接乱拉行为进行逐一排查，不仅工作难度大，增加排查成本，而且，窃电电户针对这种排查都有应对措施，排查人员来了就停止窃电，排查人员走了又继续窃电，而且，针对一些高科技窃电手段，检查人员现场检查是排查不出来的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种低压窃电电户排查管理方法及系统，解决上述提到的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种低压窃电电户排查管理方法，所述方法包括如下步骤：

S1、通过采集模块实时采集电网内所有供电传输线路的温度T、电压U、电流I和线损P；

S2、通过数据处理模块对采集到的供电传输线路参数进行分析处理，对用电异常的线路进行识别：

当分析符合要求时，则为正常供电传输线路；

当分析不符合要求时，则为不正常供电传输线路，立即通过预警模块预警，并进入步骤S3；

S3、通过采集模块采集不正常供电传输线路上的所有台区一段时间内的用电量；

S4、通过数据处理模块对所述所有台区一段时间内的用电量进行分析处理，对用电异常的台区进行识别：

当分析符合要求时，则为正常用电台区；

当分析不符合要求时，则为不正常用电台区，立即通过预警模块预警，并进入步骤S5；

S5、通过采集模块获取不正常供电台区每个电户的电表铅封处图像数据；

S6、通过数据处理模块对所述电表铅封处图像数据进行处理分析，对窃电电户进行快速识别：

当分析符合要求时，则表明电表未被打开过，进行步骤S7；

当分析不符合要求时，则电表被打开过，并立即通过预警模块进行预警；

对于电表被打开过的电表，分别获取火线和零线处电流I

S7、通过采集模块获取电表铅封处图像数据正常的每个电户一段时间内的三相电压U

S8、通过数据处理模块对所述三相电压U

通过上述技术方案，本发明通过先对电网内所有供电传输线路进行排查获得用电异常的供电传输线路，然后，再对用电异常的供电传输线路内所有供电台区进行排查获得用电异常的供电台区，然后，再对用电异常的供电台区内所每个电户的电表铅封处进行排查，获取电表铅封处异常的电户，快速识别出这些电户可能存在窃电行为，然后，再对电表铅封处正常的电户的三相电压和三相电流进行排查，排查出其他等不需要破坏铅封就能进行窃电的高科技行为。

作为本发明方案的进一步描述，所述步骤S2中对供电异常的线路进行识别的具体过程为：

将S1中采集的温度T、电压U、电流I和线损P代入公式，得出线路用电异常指标率K：

K＝α

其中，其中α

将线路用电异常指标率K与预设的线路用电异常指标率阈值K

否则，则判断为正常供电传输线路。

通过上述技术方案，本发明将温度T、电压U、电流I和线损P代入公式得出线路用电异常指标率K，通过比较线路用电异常指标率K与预设的线路用电异常指标率阈值K

作为本发明方案的进一步描述，所述步骤S4中对用电异常的台区进行识别的具体过程为：

将S3中采集的不正常供电传输线路上的所有台区的所有台区一段时间内的用电量与预先设定好的台区用电异常阈值进行比较，得出用电量小于用电异常阈值的台区；

将用电量小于用电异常阈值的台区的用电量从小到大进行排序，输出排序靠前并与其他台区用电量差距较大的台区，并判断为这些台区为不正常用电台区，并通过预警模块进行预警。

通过上述技术方案，本发明所有台区一段时间内的用电量与预先设定好的台区用电异常阈值进行比较，得出用电量小于用电异常阈值的台区，然后通过排序，排除因为停电或电路故障出现在阈值附近的电户，对供电异常的台区进行识别。

作为本发明方案的进一步描述，所述S6中对窃电电户进行快速识别的具体过程为：

将S5中获取的每个电户的电表铅封处图像数据输入目标检测模型，所述目标检测模型输出防伪识别标记在所述电表铅封处图像中的初步定位；

对初步定位结果进行转换处理，对防伪识别标记进行矫正处理，避免因拍摄角度不同而导致地无法解码地情况；

对防伪识别标记进行解码处理，判断防伪识别标记的真伪，若防伪识别标记为真，则电表铅封未被启封过；

若防伪识别标记为假，则电表铅封被启封过，说明该电户存在窃电行为，并立即通过预警模块进行预警。

作为本发明方案的进一步描述，所述目标检测模型为经过训练的yolov5网络模型。

作为本发明方案的进一步描述，所述yolov5网络模型的训练方法为：

在不同场景下，收集不同大小、不同分辨率的大量所述电表图像数据；

将收集的训练数据集合按照9：1的比例划分为训练集与测试集；

创建基于yolov5的神经网络模型；

分别对神经网络模型进行训练和测试得到最终的yolov5网络模型。

通过上述技术方案，本发明对电表铅封处图像进行排查，通过对图像进行矫正处理，提高排查效率，对电表铅封处被启封过的电表进行识别。

作为本发明方案的进一步描述，所述S8中对窃电电户进行识别的具体过程为：

将S7中采集的电表铅封处图像数据正常的每个电户一段时间内的三相电压U

式中，maxU

将S7中采集的电表铅封处图像数据正常的每个电户一段时间内的三相电流I

式中，maxI

将ε

ρ＝β

式中，β

否则，则判断为正常电户。

通过上述技术方案，本发明将三相电压不平衡率ε

一种低压窃电电户排查管理系统，其特征在于，包括采集模块、数据处理模块和预警模块；

所述采集模块用于采集低压窃电电户排查时用到的各项参数；

所述数据处理模块用于对采集的参数进行处理转换，并对采集和转换的数据进行分析；

所述预警模块用于根据数据处理模块对数据分析出不符合要求时，发出预警信息。

有益效果：本发明通过先对电网内所有供电传输线路进行排查获得用电异常的供电传输线路，然后，再对用电异常的供电传输线路内所有供电台区进行排查获得用电异常的供电台区，然后，再对用电异常的供电台区内所每个电户的电表铅封处进行排查，获取电表铅封处异常的电户，快速识别出这些电户可能存在窃电行为，然后，再对电表铅封处正常的电户的三相电压和三相电流进行排查，排查出其他等不需要破坏铅封就能进行窃电的高科技行为，大大降低了排查成本，提高排查效率。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明提供的一种低压窃电电户排查管理方法部分流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种低压窃电电户排查管理方法，所述方法包括如下步骤：

S1、通过采集模块实时采集电网内所有供电传输线路的温度T、电压U、电流I和线损P；

S2、通过数据处理模块对采集到的供电传输线路参数进行分析处理，对用电异常的线路进行识别：

当分析符合要求时，则为正常供电传输线路；

当分析不符合要求时，则为不正常供电传输线路，立即通过预警模块预警，并进入步骤S3；

S3、通过采集模块采集不正常供电传输线路上的所有台区一段时间内的用电量；

S4、通过数据处理模块对所述所有台区一段时间内的用电量进行分析处理，对用电异常的台区进行识别：

当分析符合要求时，则为正常用电台区；

当分析不符合要求时，则为不正常用电台区，立即通过预警模块预警，并进入步骤S5；

S5、通过采集模块获取不正常供电台区每个电户的电表铅封处图像数据；

S6、通过数据处理模块对所述电表铅封处图像数据进行处理分析，对窃电电户进行快速识别：

当分析符合要求时，则表明电表未被打开过，进行步骤S7；

当分析不符合要求时，则电表被打开过，并立即通过预警模块进行预警；

对于电表被打开过的电表，分别获取火线和零线处电流I

S7、通过采集模块获取电表铅封处图像数据正常的每个电户一段时间内的三相电压U

S8、通过数据处理模块对所述三相电压U

通过上述技术方案，本发明通过先对电网内所有供电传输线路进行排查获得用电异常的供电传输线路，然后，再对用电异常的供电传输线路内所有供电台区进行排查获得用电异常的供电台区，然后，再对用电异常的供电台区内所每个电户的电表铅封处进行排查，获取电表铅封处异常的电户，快速识别出这些电户可能存在窃电行为，检查人员，再针对这些电户，突击检查，大大降低了排查成本，然后，再对电表铅封处正常的电户的三相电压和三相电流进行排查，排查出其他等不需要破坏铅封就能进行窃电的高科技行为。

所述步骤S2中对供电异常的线路进行识别的具体过程为：

将S1中采集的温度T、电压U、电流I和线损P代入公式，得出线路用电异常指标率K：

K＝α

其中，其中α

将线路用电异常指标率K与预设的线路用电异常指标率阈值K

否则，则判断为正常供电传输线路。

通过上述技术方案，本发明将温度T、电压U、电流I和线损P代入公式得出线路用电异常指标率K，通过比较线路用电异常指标率K与预设的线路用电异常指标率阈值K

所述步骤S4中对用电异常的台区进行识别的具体过程为：

将S3中采集的不正常供电传输线路上的所有台区的所有台区一段时间内的用电量与预先设定好的台区用电异常阈值进行比较，得出用电量小于用电异常阈值的台区；

将用电量小于用电异常阈值的台区的用电量从小到大进行排序，输出排序靠前并与其他台区用电量差距较大的台区，并判断为这些台区为不正常用电台区，并通过预警模块进行预警。

通过上述技术方案，本发明所有台区一段时间内的用电量与预先设定好的台区用电异常阈值进行比较，得出用电量小于用电异常阈值的台区，然后通过排序，排除因为停电或电路故障出现在阈值附近的电户，对供电异常的台区进行识别。

所述S6中对窃电电户进行快速识别的具体过程为：

将S5中获取的每个电户的电表铅封处图像数据输入目标检测模型，所述目标检测模型输出防伪识别标记在所述电表铅封处图像中的初步定位；

对初步定位结果进行转换处理，对防伪识别标记进行矫正处理，避免因拍摄角度不同而导致地无法解码地情况；

对防伪识别标记进行解码处理，判断防伪识别标记的真伪，若防伪识别标记为真，则电表铅封未被启封过；

若防伪识别标记为假，则电表铅封被启封过，说明该电户存在窃电行为，并立即通过预警模块进行预警。

所述目标检测模型为经过训练的yolov5网络模型。

所述yolov5网络模型的训练方法为：

在不同场景下，收集不同大小、不同分辨率的大量所述电表图像数据；

将收集的训练数据集合按照9：1的比例划分为训练集与测试集；

创建基于yolov5的神经网络模型；

分别对神经网络模型进行训练和测试得到最终的yolov5网络模型。

通过上述技术方案，本发明对电表铅封处图像进行排查，通过对图像进行矫正处理，提高排查效率，对电表铅封处被启封过的电表进行识别。

所述S8中对窃电电户进行识别的具体过程为：

将S7中采集的电表铅封处图像数据正常的每个电户一段时间内的三相电压U

式中，maxU

将S7中采集的电表铅封处图像数据正常的每个电户一段时间内的三相电流I

式中，maxI

将ε

ρ＝β

式中，β

否则，则判断为正常电户。

通过上述技术方案，本发明将三相电压不平衡率ε

一种低压窃电电户排查管理系统，包括采集模块、数据处理模块和预警模块；

所述采集模块用于采集低压窃电电户排查时用到的各项参数；

所述数据处理模块用于对采集的参数进行处理转换，并对采集和转换的数据进行分析；

所述预警模块用于根据数据处理模块对数据分析出不符合要求时，发出预警信息。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。