新时代下,繁华美好的世界背后往往离不开电力的保障。保护电力资源作为“十三五”能源规划发展纲要的组成部分,是我国经济高速发展的重中之重,我国是一个电力资源不富裕的国家。并不能完全实现“电力自由”。然而随着中国经济腾飞的同时窃电问题日益严重,其原因是因为经营者为了降低用电成本获取巨大经济利润。同时随着窃电方式隐蔽化、高科技化,我国每年电网线损远远高于其他发展中国家。据调查,私营企业加工厂、电解金属、餐饮、集体企业等传统行业窃电情况严重,并且随着金融和IT互联网的结合衍生出诸如区块链、比特币“挖矿”、期货交易等暴利行业,这些行业都是窃电的“大头”。这些行业在给国家造成严重的电力资源损失的同时,也为国家电网的安全埋下了隐患。传统的反窃电方法一般分为防止破坏计量端装置措施和通过分析窃电数据进行窃电识别,防止破坏计量端装置措施一般有将计量电表进行密封,规范电表安装接线,强化辅助计量设备等措施。而窃电数据的采集一般是通过人工查表和侵入式电力监测系统来获取,这种反窃电方式在系统的成本、复杂度、智能化、稳定性方面有所不足和欠缺。本文在结合中外对非侵入式电力监测和反窃电的研究基础上,提出将非侵入式电力监测算法应用在反窃电技术上。该应用由于是采用非侵入式装置,改变了原来需要在每一家用户家中电表上安装采集传感系统,仅通过对总线入口处的电流、电压、功率及谐波等负荷特征进行测量、分析,便可精准的识别分析窃电行为,解决了采集端和识别端的简约化智能化的问题。本文的研究内容有如下4点:1.本文研究总结了传统窃电原理和手段,并对诸如高频干扰窃电和光伏窃电这些利用高科技手段的窃电方式进行研究,此外还对窃电行为特征包括电流、电压、功率、相位、线损等常规用电特征参数提取进行了研究。2.对非侵入式反窃电算法进行了研究,主要涉及到非常规用电特征参数谐波检测算法,包括采用非侵入式谐波特征提取,主成分分析降维,模糊C均值聚类离群点检测分析,引入隶属度和模糊度的概念分析谐波异常数据。3.根据前面的分析研究设计出一套非侵入式反窃电自动识别系统,该系统可以对电流、电压、功率、相位等常规用电特征参数进行提取,并利用非侵入式反窃电算法对谐波这种特殊特征参量进行采集和处理。主要通过互感器和ATT7022B计量电路对电流、电压、功率、相位、谐波等用电特征参数采集提取,接着采用简化、降维、小波等方法对特征数据进行预处理,构建出一套可以识别窃电行为的分析模型,最后根据窃电识别模型识别诊断出用户异常用电结果,来判断窃电用户嫌疑。4.对系统的核心元器件互感器和ATT7022B计量芯片进行调试,并采用NI Multisim及Matlab等工具分别对窃电行为时的电流电压特征及模糊C均值聚类谐波离群点进行仿真分析。本文通过对非侵入式反窃电算法和系统的研究,改变了以往只能通过人工查表和侵入式电力检测系统获取窃电数据的模式,有效地将非侵入式电力监测应用到反窃电工作中去,节约了反窃电成本和人力物力,提升了电网计量系统的稳定性和可靠性,改善窃电识别的预测精度,为以后例如通过非侵入式电力监测识别一些常见的用电异常特征提供很好的借鉴思路。