# 电网AI防窃电智能检测系统设计方案
> 说明：本系统基于大模型+电力大数据分析，实现窃电行为识别、异常用电研判、嫌疑用户定位，属于电力业务辅助分析系统，输出为嫌疑告警，最终核查、取证、处置仍需供电工作人员现场确认。

## 一、项目概述
电网AI防窃电智能检测系统，面向电力公司营销、运检部门，依托**用电采集终端数据、台区总表、用户电表、档案数据、拓扑关系、线损数据**，结合大模型分析、时序异常算法、特征规则库，实现**线损异常分析、窃电嫌疑识别、非技术性损耗挖掘、疑似窃电用户预警、证据链生成、工单推送**一体化平台。
解决传统防窃电痛点：人工筛查效率低、窃电手段隐蔽（改表、旁路、私拉乱接、篡改计量装置）、线损原因难以定位、海量用户数据人工无法全覆盖筛查。

**应用场景**：地市供电局、区县供电公司、台区经理、反窃电稽查班组。
**核心目标**：降低台区线损，缩短窃电发现周期，减少电量流失，提升反窃电稽查工作效率。

## 二、整体技术架构（四层架构）
### 1. 数据接入层
对接电力现有业务系统，数据做清洗、脱敏、统一格式：
1. 用电信息采集系统：用户电表电压、电流、功率、日/小时用电量、抄表数据、事件记录（开盖、失压、失流）
2. 营销业务系统：用户档案、合同容量、报装信息、电价档案
3. 台区档案：台区拓扑、台区总表计量数据、户变关系档案
4. 线损系统：台区线损率、分线线损、日线损、月线损统计
5. 外部补充：历史稽查工单、历史窃电案例、现场核查结果
> 数据预处理：缺失值填充、异常脏数据过滤、户变关系校验，剔除档案错误带来的误告警。

### 2. AI模型算法层（核心）
包含传统机器学习 + 大模型分析双引擎
1. **时序异常检测算法**
对电压、电流、功率曲线做时序分析，识别：电流骤降、电压异常、用电突降突升、夜间异常用电、功率和用电量严重不匹配。
2. **规则+机器学习模型**
构建窃电特征库：失压失流、电表开盖事件、功率因数异常、台区线损偏高但用户用电量普遍偏低、同台区横向用电对比；使用XGBoost做嫌疑用户打分，输出窃电嫌疑度0‑100分。
3. **大模型研判模块（可接入DeepSeek等大模型）**
输入多维度原始数据，大模型综合推理：区分是**档案错误、表计故障、互感器故障、正常生产波动，还是窃电嫌疑**；生成嫌疑原因分析文字，输出核查建议，降低误报。
4. **知识图谱**
构建台区‑变压器‑用户‑电表关系图谱，定位线损缺口在哪一片用户，快速锁定嫌疑片区。

> 模型输出不是判定窃电，输出：**窃电嫌疑等级：高/中/低，嫌疑原因，建议核查项**。

### 3. 业务应用层（核心功能模块）
#### 模块1：台区线损全景监测
- 可视化展示各台区日线损、月线损；红色高亮高损台区；
- 自动区分：技术性损耗、档案错误损耗、疑似窃电带来的非技术损耗；
- 线损溯源：定位高损来自哪条线路、哪一批用户。

#### 模块2：AI疑似窃电用户智能告警
对全量用户打分，输出嫌疑清单：
- 高嫌疑：电表开盖、失压失流+台区高损+用电量断崖下跌；
- 中嫌疑：用电曲线异常，与同类型用户横向对比偏差大；
- 低嫌疑：轻微异常，需要进一步观察。
每条告警附带：异常数据片段、嫌疑特征、嫌疑分数。

#### 模块3：用户用电画像与曲线分析
单用户页面展示：电压、电流、功率、历史用电量曲线；对比同行业、同台区同类用户用电水平；
AI自动生成文字分析：“该用户近30天用电量大幅下降，但生产工况未发生变更，存在旁路窃电嫌疑；电表存在开盖事件记录，建议现场核查计量装置”。

#### 模块4：嫌疑工单自动生成与派发
AI分析完成后一键生成稽查工单，推送至台区经理、反窃电班组；工单携带全部证据材料：采集曲线、事件记录、线损数据。
支持现场移动端查看，现场核查后回传核查结果（确认窃电/表计故障/档案错误/无异常），核查结果回灌模型，持续优化模型准确率。

#### 模块5：证据链管理
归档全部原始采集数据、AI分析记录、工单、现场照片，形成完整证据链，满足稽查取证要求。

#### 模块6：统计分析与报表
统计：高损台区数量、嫌疑告警数量、现场查实窃电户数、追回电量、挽回经济损失；输出月度反窃电分析报表。

#### 模块7：大模型智能问答
稽查人员自然语言查询：
> “XX台区本月线损18%，帮我分析可能原因，列出Top10嫌疑用户”
> “筛选近一月工业用户中存在失流事件的高嫌疑用户”

大模型调用后台数据与算法，返回分析结果。

### 4. 展示与安全层
- Web管理后台 + 移动端H5（台区经理现场使用）；大屏可视化展示全局反窃电态势。
- 权限管控：分管理员、稽查人员、台区经理角色；操作日志全留存；电力数据内网运行，禁止数据外泄；模型告警可配置阈值，支持人工干预调整。

## 三、系统完整业务流程
1. 系统定时拉取采集、营销、线损系统数据，做数据清洗校验；
2. 时序算法、机器学习批量计算用户窃电嫌疑分数；
3. 大模型综合研判，过滤因档案错误、表计故障造成的误报警；
4. 输出嫌疑用户清单，产生告警，生成稽查工单；
5. 工单派发给现场工作人员；工作人员携带证据到现场核验；
6. 现场回传核查结果：查实窃电 / 表故障 / 档案问题 / 无异常；
7. 核查结果反馈训练集，迭代优化AI模型，降低后续误报率；
8. 所有数据、告警、工单归档，用于统计考核。

## 四、系统核心优势
1. **多维度综合研判**：不只依靠单一事件，结合线损、用电曲线、户变关系，区分故障和窃电，减少大量误告警；
2. **大模型做推理过滤**：解决传统规则系统误报高的痛点，自动输出可阅读的分析报告，降低稽查人员门槛；
3. 兼容现有电力系统，不需要替换原有采集终端，以新增软件平台形式对接；
4. 闭环迭代：现场核查结果反向优化AI，越用识别准确率越高；
5. 完整证据链，适配电力稽查业务流程，直接支撑现场作业。

## 五、主要风险与约束
1. AI输出仅为**嫌疑预警，不能直接判定窃电**，法律上窃电认定必须依靠现场人员取证。
2. 数据质量高度影响效果：户变档案错误、采集终端故障会带来大量误告警，系统必须包含档案校验模块。
3. 新型窃电手段会躲避算法，需要持续更新特征库，迭代模型。
4. 全部电力业务数据在内网运行，满足电力网络安全、等保要求。

## 六、部署实施步骤
1. 需求调研：对接电力各业务系统接口，梳理台区、用户、采集数据；
2. 环境部署：内网服务器部署，时序数据库存储海量用电曲线；部署机器学习推理服务 + 大模型私有化服务；
3. 数据对接与校验，清洗历史数据；
4. 模型训练：基于历史窃电案例训练异常识别模型，配置特征规则；
5. 试点试运行：选择部分区县试点，统计误报率、查实率；
6. 根据试点反馈调优阈值、特征库、大模型prompt；
7. 全区域推广上线，建立常态化模型迭代机制。

## 七、简易Python示例（大模型研判调用）
```python
from openai import OpenAI

# 内网私有化大模型服务
client = OpenAI(base_url="http://内网大模型地址/v1", api_key="xxx")

system_prompt = """
你是电网反窃电分析助手，根据提供台区线损、用户电表采集数据、电表事件，分析窃电嫌疑。
输出：嫌疑等级【高/中/低/无嫌疑】，嫌疑原因，现场核查建议。
注意区分：表计故障、档案错误、生产用电波动，不能直接断定窃电，输出标注：AI嫌疑分析，仅供工作人员现场核查参考。
"""

def anti_electric_theft_analysis(user_data:str,台区_data:str):
    resp = client.chat.completions.create(
        model="deepseek‑r1",
        temperature=0.2,
        messages=[
            {"role":"system","content":system_prompt},
            {"role":"user","content":f"台区数据：{台区_data}\n用户采集数据：{user_data}"}
        ],
        max_tokens=1200
    )
    return resp.choices[0].message.content
```

## 八、拓展方向
1. 融合图像识别：结合现场摄像头识别私拉乱接、计量表箱异常开箱；
2. 接入物联网感知数据：互感器、计量箱状态传感器；
3. 细分行业模型：工业大用户、商业用户、居民用户分别定制识别特征；
4. 预测潜在高损台区，做到提前预警。