- 文献综述（或调研报告）：
管理线损，主要是由于管理不严出现的漏洞，产生的原因主要有: 抄表人员的估抄、漏抄、错钞、错计等; 电能计量装置的误差、故障、错误接线等; 站内电压、电流互感器故障造成的失压、失流等; 用户违章用电和窃电; 运行设备绝缘老化、设备接触不良造成的漏电损失[1]。管理线损也称为非技术损耗，用户违章用电和窃电非技术损耗的主要部分。用户窃电造成的非技术损耗包括以下活动:
- 篡改电表以降低电表显示的耗电量；
- 旁路抄表或建立非法联系；
- 通过贿赂抄表员制造虚假读数；
- 利用低开账单、调整账单小数点位置、忽略未付账单等手段，在内部员工的帮助下安排账单违规。
1、非技术损耗的管理措施与检测思路
在所阅读的文献中，为减少电力诈骗行为的发生，采取的措施可分为两大类。一方面，可以提高电力公司对管理线损异常的识别率；另一方面，可以通过对电力系统增加部分装置或改进运行方式减少诈骗行为。孟加拉国工程科技大学提出了一种预付费的电能计量系统来减少电力偷窃[2]。在这个系统中，每个用户单元安装了智能电能表并在服务供给侧含一名供给员。此外，仪表和服务器均配有全球通信系统(Global System for Mobile Communications, GSM)模块，可利用现有的GSM基础设施实现双向通信，消费者可以通过短信向服务器发送隐藏在刮刮卡中的PIN码为电表充电。其中采用短讯服务(Short Messaging Service, SMS)实现双向GMS通信保证了这些措施的有效性，把拟议的措施与预先缴付的电表计划一并纳入协议内将大大减少电力欺诈行为的发生。除这种预缴费的方式以外，还有其他诸多方式，如采用先进测量技术设施（Advanced Metering Infrastructure, AMI）的电力偷窃控制机器[3]、防止并联偷窃终端电能表[4]等等。
本课题的重点是识别异常的管理线损，对这些降低电力盗窃的具体方式不做过多描述，课题的重点是提取出管理线损的特征指标，确定样本特征集合并识别异常点。在管理线损异常分析分析时，常包括以下步骤[5]：初始化系统数据，查询线损统计供售电量明细，核清站线变户关系，核实上月转供电或负荷割接情况；分析供售电量组成与初步判断是否存在电量异常，核查抄见电量、换表电量、退补电量等；检查计量、业扩等业务工单引起的用户基础档案变化或电量变化；开展用电检查、计量装置现场检查等；分析、确认生产技术类原因并报相关部门处理；检查系统原因及其他。
在通过用户的用电特征来分析窃电行为时，文献[7]介绍了窃电行为识别方法的总体设计构思和窃电行为识别方法的建设过程。总体思想构思是指建设科学合理并且有效的鉴别模型。在此模型录入相关特征时，要想迅速得到和此行为有关的数据以及反常数据，不但要采用过滤式算法挑选窃电特征数据信息，而且还要利用专家经验布置动态数据异常鉴别阈值和要求，进而提升模型录入特征信息的准确性。然后采用逻辑回归算法，建设窃电行为辨别模型，录入相应的样本特征信息，输出样本划分的形式针对窃电行为展开判断，总体利用一种闭环作业的反窃电诊断体制，符合准确鉴别重点窃电嫌疑人的业务要求。
这个模型的建立过程主要由以下八个步骤组成：第一，从销售业务应用体系内收集用户档案、无窃电常规样本、窃电样本等等，在用电信息搜集体系中开发客户计量指标信息，数据样本集由常规样本数据和窃电样本组成；第二，以窃电样本为基础，按照典型窃电实例的要求对其展开精简，建设相应的专家样本库；第三，逆向剖析此种实例，采用过滤式的算法挑选所需的特征数据，搭建满足窃电行为的数据库；第四，在特征数据项的基础上录入相关信息，筛选出不同时间域的用电动态曲线；第五，结合用户异常数据种类与基础特征数据项考虑，采用逻辑回归法建设窃电行为判断模型，完成对窃电行为的鉴别，如果判断准确率逐渐减少，那么把信息数据传递到上一步骤中，进而重新建设新特征异常种类；第六，抽查一段时间内的用户数据建设检验数据样本集，包括检测其判断方法；第七，参照检验输出的窃电嫌疑人制作出窃电排查工作单，展开现场监测取证，在此过程中针对排查认定的窃电人员，确定其偷电行为和使用的手段；第八，当场校对结果同时将其传输到销售业务应用体系中，选取具有代表性的窃电数据作为实例引进专家样本库内，优化窃电行为判断指标系统，按照提供的窃电实例针对窃电行为的判断方法进行改正和完善。同时，文献[8]中描述了窃电行为识别方法的建设过程，这个部分可分为采用过滤式算法挑选窃电特征数据项和通过规则鉴别动态用电反常特征数据两类。
2、管理线损的数据特征
线路运行过程中可以提取出诸多数据，这些数据中可以选取出部分特征。这里主要结合文献[6][11]中的提及的特征做简要叙述。
- 平均线损率：
平均线损率表示的馈线上供电量与售电量之差占据供电量的比例。
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