Содержание

Официальный сайт Володарского муниципального района Нижегородской области

29.12.2021

С 28 декабря 2021 г. по 9 января 2022 г. на территории Нижегородской области устанавливается особый противопожарный режим.

28.12.2021

Сведения о незастроенных земельных участках и территориях, которые можно быстро вовлечь в оборот граждане и предприниматели могут получить посредством электронного сервиса «Земля для стройки».

28.12.2021

Памятка безопасность детей в Интернете

28.12.2021

Памятка охрана труда несовершеннолетних работников

27. 12.2021

В Отделе по вопросам миграции ОМВД России по Володарскому району прошло необычное торжественное мероприятие, посвященное вручению российских паспортов юным жителям района

27.12.2021

Памятка при дистанционном мошенничестве

27.12.2021

По состоянию на 27.12.2021 года отмечены следующие тенденции на рынке труда Володарского района:

26.12.2021

По данным ФГБУ «Верхне-Волжское УГМС», в ближайшие 1-3 часа 26 декабря 2021 г. местами по Нижегородской области и г. Нижнем Новгороде ожидается усиление южного, юго-западного ветра порывами 15-18 м/с с сохранением ночью и в первую половину дня 27 декабря 2021 г

24. 12.2021

По данным ФГБУ «Верхне-Волжское УГМС», днем 25 декабря 2021 г. местами по Нижегородской области и в г. Нижнем Новгороде ожидаются сильный снег, порывы южного ветра 14-19 м/с с сохранением вечером и в первую половину ночи 26 декабря.

23.12.2021

Концерт начнется 1 января в 17.00 на официальной странице шоу в соцсети

23.12.2021

При изучении причин возникновения пожаров в электроустановках жилых домов, необходимо заострить внимание на то, что чаще всего пожары возникают в результате коротких замыканий, перегрузок электросети, искрения и нагрева контактных соединений

22.12.2021

В целях предупреждения дорожно-транспортных происшествий с участием юных пассажиров сотрудники отделения ГИБДД Отдела МВД России по Володарскому району 22 декабря 2021 года, провели профилактическую акцию «Главный пассажир!»

22. 12.2021

Печное отопление продолжает оставаться достаточно распространенным не только в садовых товариществах и сельских населенных пунктах, но и в городской черте

22.12.2021

Отделение государственной инспекции безопасности дорожного движения по Володарскому муниципальному району Нижегородской области напоминает о необходимости соблюдения Постановления Правительства РФ от 23.09.2020 года №1527 “Об утверждении правил организованной перевозки групп детей автобусами”

21.12.2021

С 20 декабря 2021 по 15 января 2022 года Госавтоинспекция Нижегородской области совместно с Министерством образования, науки и молодежной политики проводит информационно-профилактическое мероприятие «Зимние каникулы».

21. 12.2021

По данным ФГБУ «Верхне-Волжское УГМС», ночью и утром 22 и 23 декабря 2021 г. местами по Нижегородской области и в г. Нижнем Новгороде ожидается мороз -30…-32°С

21.12.2021

ИНСТРУКЦИЯ ПО ПРИМЕНЕНИЮ ГРАЖДАНАМИ БЫТОВЫХ ПИРОТЕХНИЧЕСКИХ ИЗДЕЛИЙ

Как рассчитывается размер штрафа за самовольное подключение к электросети в Украине в 2018 году

За потребление электроэнергии без учета предусмотрены штрафные санкции и уголовная ответственность.

В нынешнем году, расчет размера штрафа за самовольное подключение к электросети регламентируется постановлениями НКРЭКУ и кабинета министров Украины, а также Уголовным кодексом Украины (УКУ).

Портал Domik.ua сообщает, какая ответственность предусмотрена за безучетное потребление электрической энергии в 2018 году.

В правилах пользования электрической энергией значится, что электроустановки бытового потребителя должны быть обеспечены прибором учета электроэнергии для расчета за потребленный энергоресурс. Документ утвержден постановлением кабинета министров Украины №1357 от 26.07.1999. В ст. 48 правил прописано: «Бытовой потребитель несет ответственность согласно законодательству за хищение электрической энергии в случае самовольного подключения к электрическим сетям и потребления электрической энергии без средств учета».

При выявлении фактов самовольного подключения к электросети составляется акт. Документ подписывает представитель компании-поставщика электроэнергии с бытовым потребителем. Потребитель вправе внести в акт свои замечания или не подписать его. Если потребитель отказывается подписать документ, в акт вносится соответствующая отметка. Акт будет действительным, если его подпишут три представителя энергосберегающей компании.

На основании акта рассчитывается объем электроэнергии, которая потреблялась без учета. Формула расчета объема и стоимости электричества, которое потреблялось с нарушениями правил, утверждена согласно постановлению НКРЭКУ №562 от 04. 05.2006. Основные составляющие формулы — период несанкционированного использования электроэнергии и пропускная способность в точке подключения.

Расчет объема и стоимости электричества, которое потреблялось с нарушениями правил, выполняется:

  • по тарифам для потребителей соответствующей группы и класса напряжения, которые действовали во время нарушения;
  • по величине расчетного суточного потребления электрической энергии;
  • по количеству дней, в течение которых потребление электрической энергии осуществлялось с нарушением требований.

При выявлении нарушения потребителю придется заплатить не только штраф, но и возместить убытки компании.

Читайте также: Особенности переноса квартирного счетчика электроэнергии

Уголовная ответственность за самовольное подключение к электросети

За потребление электроэнергии без приборов учета начисляется штраф в размере от 100 до 200 необлагаемых минимумов доходов граждан.

В 2018 году размер штрафа составляет от 1700 до 3400 грн. Вместо штрафных санкций возможно наказание в виде исправительных работ на срок до двух лет или ограничение свободы на срок до трех лет. Такая норма прописана в ст.188-1 УКУ. При повторном нарушении правил потребления электроэнергии предусмотрены санкции в виде лишения свободы сроком до 3-х лет.

Размер штрафа за самовольное подключение к электросети рассчитывается индивидуально

Обсудить правила потребления электроэнергии в жилых помещениях и поделиться мнением по данному вопросу можно на форуме все о ЖКХ в Украине.

Башэлектросбыт провёл рейд по выявлению случаев самовольного подключения к электроэнергии

Клиентский офис *

Абзелиловский клиентский офисАльшеевский клиентский офисАскинский клиентский офисАургазинский клиентский офисБаймакский клиентский офисБакалинский клиентский офисБалтачевский клиентский офисБелебеевский клиентский офисБелокатайский клиентский офисБелорецкий клиентский офисБелорецкий клиентский офис г. Межгорье ( работает 1 раз в неделю) Бижбулякский клиентский офисБирский клиентский офисБлаговарский клиентский офисБлаговещенский клиентский офисБуздякский клиентский офисБураево-Балтачевский клиентский офисБурзянский клиентский офисг. Кумертауг.СалаватГафурийский клиентский офисДавлекановский клиентский офисДуванский клиентский офисДюртюлинский клиентский офисЕрмекеевский клиентский офисЗианчуринский клиентский офисЗилаирский клиентский офисИглинский клиентский офисИлишевский клиентский офисИшимбайский клиентский офисКалтасинский клиентский офисКараидельский клиентский офисКармаскалинско-Архангельский клиентский офисКигинский клиентский офисКугарчинский клиентский офисКушнаренковский клиентский офисКуюргазинский клиентский офисМелеузовский клиентский офисМечетлинский клиентский офисМишкинский клиентский офисМиякинский клиентский офисНефтекамский клиентский офисНуримановский клиентский офисОктябрьский клиентский офис с 13.12.2019 г.Салаватский клиентский офисСибайский клиентский офисСтерлибашевский клиентский офисСтерлитамакский клиентский офисТатышлинский клиентский офисТуймазинский клиентский офисУфа, Демский (Западный клиентский офис) Уфа, Затонский (Западный клиентский офис) Уфа, Кировский (Юго-Восточный клиенткий офис)Уфа, Ленинский клиентский офис Уфа, Сипайловский (Центральный клиенткий офис)Уфа, Центральный (Восточный клиентский офис)Уфа, Черниковский (Северный клиентский офис) Уфа, Шакшинский (Северный клиентский офис)Уфимский клиентский офисУфимское территориальное отделение (УТО)Учалинский клиентский офисФедоровский клиентский офисХайбуллинский клиентский офисЧекмагушевский клиентский офисЧишминский клиентский офисШаранский клиентский офисЯнаульский клиентский офис

Что произойдет, если вас поймают на краже власти? – SidmartinBio

Что произойдет, если вас поймают на краже власти?

И тот, кто пользуется украденным электричеством, тоже совершает преступление. В случае судебного преследования за преступление могут быть наложены крупные штрафы и тюремное заключение. Кооперативы сталкиваются со случаями, когда потребители вмешиваются в работу счетчика или переключают питание в другое место, чтобы снизить или избежать оплаты счетов за электричество.

Кража электроэнергии является преступлением?

Кража электричества – это преступная практика хищения электричества.Это преступление и карается штрафом и / или инкарнацией. Он относится к потерям нетехнического характера.

Что будет, если украсть в Калифорнии?

В соответствии с законодательством штата Калифорния (Уголовный кодекс 495.5) открытие открытого бизнеса с намерением украсть имущество на сумму менее 950 долларов США является кражей в магазине. Кража в магазине обычно рассматривается как проступок – если у вас нет серьезных ранее судимостей – наказывается полугодовым тюремным заключением в графстве и штрафом до 1000 долларов.

Какое наказание за кражу в Калифорнии?

Мисдиминор в крупном размере кражи влечет за собой базовое наказание в виде трех лет неофициального испытательного срока, до шести месяцев тюремного заключения, штрафа в размере 1000 долларов или того и другого. Кража в особо крупном размере может быть наказана тюремным заключением на срок 16 месяцев, 2 или 3 года. Обвинения в краже часто основываются на слабых доказательствах, которые необходимо тщательно оспорить.

Можно ли украсть электричество на законных основаниях?

Кража энергии дает право на тюрьму. Будь то для личного использования или для стороннего потребителя, тот, кто выполняет незаконные подключения и / или использует энергию, незарегистрированную в счетчиках энергии, наказывается лишением свободы на срок от 1 до 5 лет.

Кража электричества в Калифорнии считается уголовным преступлением?

Штрафы за ПК 591 Обрыв телефонных, кабельных или электрических линий является правонарушением вобблером в соответствии с законодательством Калифорнии.Воблер означает, что он может быть привлечен к уголовной ответственности либо как уголовное преступление, либо как проступок. Точный характер вашего преступления.

Мелкое воровство считается преступлением в Калифорнии?

Мелкая кража, как правило, является правонарушением, которое может повлечь за собой наказание в виде тюремного заключения на срок до шести месяцев, судебный штраф, реституцию и постановление о невыезде. Некоторые органы прокуратуры уменьшат обвинение в мелкой краже до нарушения в соответствии с разделом 490.1 PC Уголовного кодекса Калифорнии.

У вас могут быть проблемы, если ваш друг украл в магазине?

У вас будут проблемы? Как правило, нет, если только вы не помогали планировать кражу, вы поощряли своих друзей совершить кражу или помогали им в этом.Присутствие при совершении преступления не обязательно означает, что вы подстрекаете к его совершению другого человека.

Сяду в тюрьму за мелкое воровство в Калифорнии?

Мелкая кража обвиняется в правонарушении в Калифорнии. Преступление карается: тюремным заключением в окружной тюрьме на срок до шести месяцев и / или. максимальный штраф в размере 1000 долларов США.

Какая сумма в долларах считается крупной кражей в Калифорнии?

950 $
Что такое «Великая кража в Калифорнии»? В соответствии с разделом 487 Уголовного кодекса Калифорнии крупная кража – это незаконное присвоение любого из следующих предметов с намерением украсть: Деньги, труд или имущество на сумму более 950 долларов.

Каковы наказания за мелкие кражи в Калифорнии?

Возможные штрафы. Мелкая кража: это преступление может быть наказано штрафом в размере до 1000 долларов, лишением свободы на срок до 6 месяцев или обоими способами. В случае мелкой кражи имущества на сумму менее 50 долларов прокурор может по своему усмотрению предъявить обвинение в совершении преступления как проступок или правонарушение, повлекшее за собой штраф в размере до 250 долларов.

Какие штрафы за кражу электроэнергии?

Наказания и правонарушения, связанные с кражей электроэнергии, регулируются Частью XIV Закона об электроэнергии 2003 года.Этот закон был принят с целью: – Разработка правил и положений, регулирующих производство, передачу, распределение и использование электроэнергии. Развитие электроэнергетики; и усиление конкуренции в нем.

Кража электроэнергии является правонарушением?

В целом кража электроэнергии – это преступная практика хищения электроэнергии. Это преступление и наказывается штрафом или наказанием в виде инкарнации. Это относится к нетехническим потерям. Нетехнические потери – это потери, вызванные действием вне энергосистемы.

Какое наказание за кражу огнестрельного оружия в Калифорнии?

Наказание за кражу огнестрельного оружия является уголовным преступлением, наказуемым государственным тюремным заключением на срок 16 месяцев, два года или три года. Во всех остальных случаях крупная кража является воблером и может быть обвинена как проступок или уголовное преступление.

Наказаний за кражу электроэнергии в Индии – iPleaders

В этой статье Richa Goel из Banasthali Vidyapith обсудили наказания за кражу электроэнергии в Индии и различные другие действия, которые равносильны хищению электроэнергии.

Существует много других причин передачи и коммерческих потерь электроэнергии, но основной причиной считается кража или кража электроэнергии. Многие штаты предприняли усилия по предотвращению кражи электричества, приняв строгие законы, предусматривающие наказание за различные действия, равносильные хищению электричества. Воровство электроэнергии – большая проблема в Индии. Чтобы регулировать и контролировать хищение электроэнергии, был принят Закон 2003 года об электроэнергии.Он предусматривает сдерживающее наказание, так что количество краж электроэнергии и других правонарушений, связанных с электроэнергетикой, сокращается. В части XIV Закона говорится о штрафах и правонарушениях.

Значение кражи электроэнергии

В целом кража электроэнергии – это преступная практика хищения электроэнергии. Это преступление и наказывается штрафом или наказанием в виде инкарнации. Это относится к нетехническим потерям. Нетехнические потери – это потери, вызванные действием вне энергосистемы. Он состоит из неоплаты счета, ошибки в учете или учете, хищения электроэнергии.

Раздел 135 говорит о действиях, составляющих кражу электроэнергии.

Что составляет хищение электроэнергии

Согласно этому разделу, любое лицо, совершающее кражу электроэнергии путем прослушивания проводов, повреждения счетчика, взлома счетчика или несанкционированного использования электроэнергии, его действия будут приравниваться к краже.

Для того, чтобы привлечь лицо к ответственности по этому разделу, необходимо доказать два элемента: –

1) Психологический элемент (Mens rea): – В этом разделе используется слово «нечестность», что означает, что лицо, совершающее действие, должно иметь недобросовестное намерение.Но это очень сложно доказать, поскольку фактическая поставка линий находится в пределах помещения арендатора.

Раздел 135 также гласит, что всякий раз, когда используется какой-либо искусственный метод или какой-либо другой несанкционированный метод для получения электроэнергии, будет считаться, что человек действовал нечестно.

2) Actus reus: – Физическое действие необходимо, поскольку в разделе описан «акт», который приравнивается к хищению электроэнергии.

Наказание

Он описывает максимальное наказание, которое налагается на лицо, совершившее кражу электроэнергии, в зависимости от количества украденного груза и количества повторений нарушения.

Объем загрузки

Первая судимость

Второе и последующие правонарушения

Менее 10 Вт

Не менее трехкратной финансовой выгоды

Не менее шестикратной финансовой выгоды

Более 10 Вт

Не менее трехкратной финансовой выгоды

Тюремное заключение: – не менее 6 месяцев, которое может превышать 5 лет, и штраф: – не менее 6-кратного размера финансовой выгоды.

Нажмите здесь

Кризис кражи электроэнергии

Воровство электроэнергии – серьезная проблема. Несколько невиновных людей были обмануты, когда у них украли электричество. Кража электроэнергии широко распространена не только в сельской местности, но и в городах. Согласно отчету Times of India, городские трущобы являются центрами интенсивных краж энергии. Calcutta Electricity Supply Corporation в 2002 году сообщила, что большая часть хищений электроэнергии совершается в престижных районах.Был проведен рейд, после которого выяснилось, что большинство украденных потребителей принадлежат к элитным жилым районам, таким как Алипор, Парк-стрит, Шекспир Сарани и т. Д. Несмотря на все усилия, правительству не удалось решить проблему воровства электроэнергии. .

Энергетический сектор Индии ежегодно теряет около 16,2 миллиарда долларов из-за краж, по данным исследования Northeast Group. Президент Северо-восточной группы заявил, что «Индия теряет больше денег из-за кражи электроэнергии, чем любая другая страна в мире.Махараштра, в которую также входит Мумбаи, также теряет 2,8 миллиарда долларов в год. общенациональные потери при передаче и распределении приближаются к 23%, а в некоторых штатах могут достигать 50% потерь.

По оценкам Всемирного банка, воровство электроэнергии снижает ВВП Индии на 1,5%. Согласно недавнему исследованию, было обнаружено, что 40% электроэнергии остается неоплаченной, а около четверти произведенной электроэнергии либо теряется при передаче, либо крадется. Эксперт по дискам и электроэнергии заявляет, что Дели ежегодно теряет 150 крор рупий из-за кражи электроэнергии электронным рикшей.Электронных рикш существует несколько, но только четверть из них зарегистрирована в Индии.

Для получения дополнительной информации щелкните здесь.

Почему воровство электроэнергии в Индии – сложная проблема

В 2014 году был выпущен документальный фильм на хинди, основанный на городе Канпур, который когда-то гордился как «Манчестер Востока», а сегодня это заброшенный город с нехваткой электричества и людьми. столкнувшийся с трудностями. В этом случае Лоха Сингх воровала электроэнергию с целью обеспечения людей, не имевших доступа к электричеству. Он утверждал, что обслуживает электричество, когда правительство этого не делает.

Случаев наказания правонарушителей

Известен ряд случаев, когда к нарушителям применялись тюремное заключение и крупный штраф. Вот несколько из них:

  1. Мужчина был приговорен к тюремному заключению сроком на 2 года и был наложен штраф в размере 81 лакха за то, что был пойман на краже электроэнергии путем подключения к основной услуге, предоставляемой BSES.
  2. В 2017 году правительство штата Джаркханд создало специальную следственную группу для расследования случаев кражи электроэнергии.Они обнаружили, что 3000 крор рупий были понесены правительством штата из-за кражи электроэнергии. Не думаете ли вы, что если бы эти деньги не были потрачены на кражу, они бы пошли на пользу общественному благосостоянию?
  3. В 2014 году компания Madhya Pradesh Poorva Khestra Vidyut Vitran наложила штраф в размере 1,62 рупий на компанию Welspun Energy Pvt Ltd за кражу электроэнергии.
  4. В 2017 году компания Brihanmumbai Electric Supply and Transport наложила штраф в размере 4,85 крор на владельца ресторана за предполагаемую кражу электроэнергии.

Закон, регулирующий кражу электроэнергии

Наказания и правонарушения, связанные с кражей электроэнергии, регулируются Частью XIV Закона об электроэнергии 2003 года.

Настоящий Закон введен в действие с целью: –

  • Разработка правил и положений, регулирующих производство, передачу, распределение и использование электроэнергии.
  • Развитие электроэнергетики; и усиление конкуренции в нем.
  • Предотвращение несанкционированного использования электроэнергии
  • Распределение электроэнергии по всем районам.
  • Учет тарифа на электроэнергию
  • Конституция органов, занимающихся данным вопросом.

Закон об электроэнергии 2003 года считается важной вехой в реформировании электроэнергетики Индии. Этот закон привел к реформированию электросети и фонда в Индии. Этот закон был разработан с целью регулирования электроэнергетики в Индии.

В разделах 135–150 говорится о штрафах.

Раздел 136 – Наказание за кражу электрических материалов или проводов

Каждый раз, когда человек завладевает проволокой, уносит проволоку или материал из одного места в другое или использует проволоку без разрешения поставщика, он несет ответственность за наказание.

Наказание : –

Первая судимость

Тюремное заключение на срок до трех лет или штраф, либо то и другое одновременно

Второй и последующий приговор

Лишение свободы от шести месяцев до пяти лет

Или не менее 10000 рупий, или оба

Раздел 137 – Наказание за получение похищенного имущества

Если лицо нечестным путем получает украденный электрический материал или провод, он подлежит тюремному заключению на срок до 3 лет, или штрафу, или тому и другому.

Раздел 138 – Наказание за недобросовестное намерение

Всякий раз, когда лицо имеет намерение выполнить подключение, повторное подключение, починку или повреждение провода или электрического материала без согласия поставщика, наказывается –

Лишение свободы: не более 3 лет

Штраф: не более 10000 рупий

И В случае продолжения правонарушения ежедневный штраф до 500 рупий.

Раздел 139 – Работы по повреждению или поломке по неосторожности

Любой, кто по неосторожности травмирует, ломает, портит или бросает какой-либо предмет, связанный с источником электроэнергии, подлежит наказанию в виде штрафа в размере не более 10 000 рупий.

Раздел 140 – Штраф за умышленное причинение вреда работам

Кто имеет намерение отключить электричество или причинить вред, или пытается отключить или повредить электричество или подачу электроэнергии, подлежит наказанию в виде штрафа в размере не более 10 000 рупий.

Раздел 141 – Снос общественных фонарей

Если человек ломает общественные фонари, он подлежит наказанию в виде максимального штрафа в размере 2 000 рупий.

Раздел 142 – Штраф за невыполнение указаний соответствующей комиссии

За невыполнение приказа соответствующей Комиссии лицо подлежит уплате штрафа в размере не более 1 лакха за каждое нарушение в виде штрафа. А если отказ продолжается, то дополнительно взимается штраф до 6000 рупий за каждый день в течение периода, в течение которого он продолжается после первого нарушения указаний.

Раздел 146 – Наказание за невыполнение указаний или приказов

Если какое-либо лицо не выполняет указания или распоряжения, данные в соответствии с настоящим Законом в течение установленного времени, или нарушает, подстрекает или пытается нарушить положения настоящего Закона, оно подлежит наказанию в виде тюремного заключения на срок до 3 месяцев или штрафа. а в случае продолжающегося нарушения может быть наложен дополнительный штраф в размере до 5000 рупий за каждый день, в течение которого нарушение продолжается после осуждения за правонарушение в первый раз.

Этот раздел не распространяется на инструкции, приказы или указания, данные в соответствии с разделом 121.

Раздел 148 – Штраф за работу, принадлежащую Правительству

Действия, наказуемые в соответствии с настоящим Законом, также применимы, когда электроэнергия поставляется правительством или предприятия принадлежат государству.

Раздел 149 – Правонарушения компаний

Когда преступление совершается компанией, каждое лицо, руководившее компанией на момент совершения преступления, будет привлечено к ответственности и понесет наказание.

Если суд убедится, что такое действие было совершено с согласия или сговора или из-за халатности, вызванной директором, секретарем, должностным лицом или другими должностными лицами, в таком случае директор, менеджер, должностное лицо будут рассмотрены и будут нести ответственность за наказание.

Статья 150 – Когда лицо подстрекает к совершению преступления

  • Когда какое-либо лицо подстрекает, вступает в сговор или вступает в сговор с любым другим лицом для совершения преступления, оно несет ответственность за наказание в соответствии с настоящим Законом.
  • Когда член Совета по электричеству или поставщик заключает соглашение об ограничении или сокрытии некоторой информации, связанной с кражей электроэнергии, подлежит наказанию в виде тюремного заключения до трех лет или штрафа или и того, и другого.
  • Если какое-либо лицо, действующее в качестве надзирателя, рабочего или подрядчика по электрике, будет способствовать совершению правонарушения, его лицензия будет аннулирована в случае его осуждения.

Кто должен признать правонарушение

Суд признает правонарушение, если жалоба подана в письменной форме:

  • Соответствующее правительство
  • Соответствующая комиссия
  • Или любое другое должностное лицо, назначенное ими
  • Главный электротехник
  • Инспектор-электрик
  • Лицензиат
  • Генерирующая компания

Особый суд может принять к рассмотрению правонарушение без предоставления возможности быть заслушанным обвиняемым.

Раздел 151A: Сотрудник полиции имеет все полномочия, предусмотренные главой XII Уголовно-процессуального кодекса, для целей расследования.

Раздел 151B: Правонарушения, указанные в статьях 135-140 или 150, не подлежат освобождению под залог и признаются правонарушениями.

Раздел 152 – Состав преступления

Любое лицо, которое предположительно совершило преступление, может выплатить компенсацию в виде составления преступления любому уполномоченному должностному лицу в соответствии с Законом.

Иллюстрации: –

Серийный номер

1

2

3

4

Характер услуги

Промышленная служба

Коммерческая служба

Сельскохозяйственная служба

Прочие услуги

Составление суммы

20000 рупий

10 000

2000 рупий

4000 рупий

Любое лицо, находящееся под стражей, производит выплату офицеру, должно быть освобождено, и против такого лица не будет возбуждено никакого уголовного или другого дела.

Толкование слова «должен»

Если мы пройдемся по положениям, мы обнаружим, что используется слово «должен», что означает, что, если лицо совершает преступление, подпадающее под действие каких-либо положений, суд обязан наказать в соответствии с наказанием, назначенным в соответствии с этим положением.

Суд не может использовать свои дискреционные полномочия для наказания за правонарушение, но может действовать в соответствии с размером наказания.

Обнаружение кражи электроэнергии необходимо для принятия мер против кражи электроэнергии и защиты от потери электроэнергии.

1-й метод

Взлом электросчетчика или провода можно обнаружить по простой конструкции фотодиода и ИК-светодиода.

Когда использовали

При использовании обычных электромеханических счетчиков энергии:

Процесс

Фотодиод расположен на валу вращающегося диска измерителя и облучается ИК-излучением прямо от ИК-светодиода. Могут возникнуть две ситуации:

В обычном случае выход фотодиода выдает на микроконтроллер сигнал низкого логического уровня.Принимая во внимание, что когда измеритель подделывает, то есть когда крышка измерителя снята или вращается диск, возникает препятствие между фотодиодом и ИК-светодиодом, что приводит к высокому логическому сигналу для микроконтроллера. Микроконтроллер обнаруживает изменение логического сигнала и передает сообщение в GSM-модем через переключатель уровня. Затем модем GSM передает сообщение в распределительную сеть о взломе электросчетчика в определенном месте. И соответственно принимаются соответствующие меры.

Какие действия следует предпринять

Прекращена подача электроэнергии в дом организации или возможна замена счетчика.

2-й способ

Идентификация ответвлений мощности: их можно идентифицировать, сравнивая мощность, распределенную по линии, и мощность, фактически потребляемую нагрузкой.

Как это делается

При установке электронного счетчика электроэнергии на стороне нагрузки и показания счетчика передаются в распределительный блок. Показания принимаются беспроводным приемником, и производится сравнение с фактической мощностью, подаваемой на нагрузку. Разница в показаниях счетчика указывает на ошибку, и эта ошибка передается контроллеру, который, в свою очередь, приводит к вторичному напряжению трансформатора, в результате чего трансформатор прекращает подачу электроэнергии.

Новые технологические разработки

С развитием технологий необходимо внедрять новую технологию для обнаружения кражи энергии.В 2018 году компания Tata Delhi Distribution Power Limited (TDDPL), отвечающая за поставку электроэнергии в Дели, анонсировала решение, основанное на искусственном интеллекте, для обнаружения и проверки кражи электроэнергии. Он разработал технологии с помощью SAP Technologies, глобального поставщика корпоративных приложений, который занимается восстановлением потерь и вычислением интеллектуальной работы.

Применима ли статья 379 МПК

Раздел 379 Уголовного кодекса Индии говорит о краже движимого имущества. Это общий закон, который применяется во всех случаях кражи. но он не будет применяться к хищению электроэнергии, поскольку существует специальный закон, например, Закон об электроэнергии 2003 года, который касается кражи электроэнергии.

Мосмат Сваран @ Сваран Манро против штата Бихар

Высокий суд Патны постановил, что «кража электроэнергии не считается движимым имуществом». Это не кража по смыслу статьи 379 Уголовного кодекса Индии 1860 года.

Бисванат Патра против инженера отдела (E) S и LP и штата

Высокий суд Калькутты постановил, что «всякий раз, когда существует специальный закон, касающийся кражи электроэнергии, общие положения статьи 379 Уголовного кодекса Индии не применяются».

Сайед Якуб Сайед Масуд против штата Махараштра и Анр

Высокий суд Бомбея постановил, что статьи 378 и 379 Уголовного кодекса Индии касаются кражи движимого имущества; электричество не является движимым имуществом, но это энергия.

Важная судебная практика

Главный инженер против рисовой мельницы M / s Sri Seetaram

Верховный суд постановил, что mens rea является важным фактором для привлечения лица к ответственности в соответствии с разделом 135 Закона.Это правонарушение подпадает под сферу действия уголовной юриспруденции, и намерение законодательного органа состоит в том, чтобы возбудить дело о злоупотреблении служебным положением и несанкционированном использовании электроэнергии в рамках статьи 135 Закона.

Электрическая плата MP против Harsh Woods : –

Верховный суд постановил, что «всякий раз, когда лицензиат prima facie обнаруживает, что потребитель совершил кражу электроэнергии, лицензиат без предоставления возможности быть услышанным или без какого-либо уведомления отключает линию, и линия восстанавливается только после того, как потребитель компенсирует лицензиат.”

Torrent Power AEC Ltd против Gayatri Intermediaries Pvt Ltd .

Высокий суд Гуджарата постановил, что «специальный суд, созданный в соответствии с разделом 153 или подразделом (5) статьи 154, уполномочен определять размер гражданской ответственности в случае кражи энергии».

Суреш Ганпати Халванкар против штата Махараштра

Верховный суд постановил, что «вмешательство в работу электросчетчика в соответствии с разделом 138 Закона об электроэнергии 2003 года является составным правонарушением.Верховный суд также дал указания.

Можно подойти к ближайшим офисам Электроэнергетического Совета или Корпорации, созданным в их штатах. Поскольку у каждого из них есть свой собственный совет по электричеству и корпорация, способ подачи жалобы отличается от штата к штату. Электрощит в Джайпуре известен как Электроэнергетический совет штата Раджастхан.

Для подачи жалобы необходимо заполнить следующие данные: –

  • Имя
  • Адрес
  • Этаж и строительный номер
  • Номер счетчика / Соседний счетчик №
  • Ваш район подозреваемого
  • Любая другая соответствующая информация.

Теперь необходимо заполнить реквизиты информатора. Данные информатора включают: –

  • Имя
  • Адрес
  • Электронная почта
  • Контактный №
  • Краткое описание жалобы
  • Загрузите файл (не обязательно).

Жалобу может подать любое лицо, независимо от того, потерпел ли он ущерб. Подать жалобу может потерпевший, а также человек, который видит, что совершается кража электроэнергии. В некоторых штатах есть возможность отследить вашу жалобу.Вам будут предоставлены детали вашего заявления.

Также предусмотрена льгота для лица, сообщившего информацию о хищении энергии, с целью включения убытков, понесенных Советом. Совет по электричеству Мумбаи, известный как The Brihanmumbai Electric Supply, предоставляет денежную выгоду в размере 1% (максимум = 50000 рупий) после получения информации и 5% после получения информации.

Предложения

Существует множество стратегий, которые можно адаптировать для минимизации хищений электроэнергии в интересах развивающихся стран. Их:

  1. Следует принять технологию смарт-карт.
  2. Принятие строгих мер к обвиняемому путем наложения более строгого наказания.
  3. Должен быть организован мониторинг потребления энергии по классам, по секторам и географическим условиям, а также должна быть выполнена статистическая оценка счетчика.
  4. Для обеспечения минимизации нетехнических потерь посредством статистической оценки необходимо провести усовершенствование счетчиков электроэнергии до соответствия стандартной точности.
  5. Техническое обучение обслуживающего персонала.
  6. В некоторых случаях требуется реструктуризация прав собственности на энергосистему и законы.
  7. Информирование людей об использовании электричества, несанкционированном использовании, краже электроэнергии, куда подавать жалобу и т. Д.
  8. Установка умного счетчика. В настоящее время правительства Пудучерри, Нью-Дели, Андхра-Прадеш, Карнатака инициировали процесс установки интеллектуальных счетчиков.

Число случаев кражи мощности увеличивается и стало серьезной проблемой.Необходимо постоянно прилагать усилия, чтобы обуздать проблему, иначе мы окажемся в точке, где у нас не будет электричества или минимального количества электроэнергии для потребления. В современном мире многие люди не имеют доступа к электричеству, особенно в сельской местности. Это порождает порочный круг. Энергетические компании терпят убытки ⇒ рост тарифов на электроэнергию ⇒ больше нагрузки на пользователя ⇒ приводит к появлению более неэтичных способов взлома электросчетчика. Как Индия подчеркивает концепцию устойчивого развития, электроэнергию следует также экономить для наших будущих поколений.

BSES и Управление юридических услуг Дели учредили специальный суд в суде Каркардума с целью урегулирования споров о хищении энергии.

Список литературы

  1. https://blog.ipleaders.in/electricity-theft-india/
  2. https://www.elprocus.com/power-theft-prevention-techniques/
  3. https://www. advocatekhoj.com/library/bareacts/electricity/index.php?Title=Electricity%20Act,%202003
  4. https://indiankanoon.org/

Специальный суд по электроэнергетике постановил арестовать собственность за кражу электроэнергии

Нью-Дели: Специальный суд в Дели по электричеству приказал арестовать собственность 21 потребителя электроэнергии, которые похитили электроэнергию, но не уплатили штрафы.

Все эти объекты были опечатаны в период с 21 августа по 9 сентября 2019 г., когда обвиняемые не уплатили штрафы за кражу электроэнергии. Эти объекты недвижимости расположены в районах Каравал Нагар, Харш Вихар, Нью-Усманпур, Гокалпур, Бхаджанпура, Приветственная колония, Силампур, Кхаджори Кхас, Анклав GTB и т. Д. В Дели, говорится в заявлении, опубликованном BSES Delhi Discoms.

21 случай привел к хищению около 550 кВт электроэнергии, и, согласно руководящим принципам, были наложены штрафы в размере около 6,2 крор рупий. Из них в 16 случаях электричество было украдено путем прямого хищения, а в 5 – путем подделки счетчиков.


В случае Баблу (Гали № 9, Харш Вихар) постановления ASJ, Специального суда по электричеству в Каркардуме Девендра Кумар Шарма гласят: «… Похоже, что он не намерен производить платеж … обстоятельства, пусть проверяемое помещение будет пристроено / опломбировано ИО с помощью руководителя группы / члена группы в случае неуплаты суммы урегулирования / предполагаемого постановления и соответствующего SHO направлено на предоставление достаточных полицейских сил для опечатывания проверенных помещений……. А ордера на арест выдается против JD с упоминанием его номер мобильного телефона через заинтересованного SHO с учетом обстоятельств данного дела».

Аналогичные приказы были приняты и по другим делам.

В заявлении говорится, что, хотя технические и коммерческие потери, в основном из-за кражи энергии, сократились в Дели более чем на 50%, есть места, где это продолжает представлять угрозу. Местные злоумышленники часто препятствуют попыткам групп по устранению неисправностей проверить наличие нарушений.

Некоторые неавторизованные поселения сопротивляются даже попыткам навести порядок в сети. В нем говорится, что всякий раз, когда инспекционные группы прибывают туда, недобросовестные элементы района не позволяют им проверять свои помещения.

Представитель BSES: «Мы призываем наших потребителей использовать электроэнергию на законных основаниях и ни в коем случае не заниматься кражей электроэнергии. Потребителей также просят помочь дискомфорту в его крестовом походе против кражи электроэнергии, что является наказуемым преступлением в соответствии с Законом об электроэнергии 2003 года. Честные потребители страдают из-за этого.Кража энергии влечет за собой крупное наказание и тюремное заключение сроком до 5 лет ».

Высокая цена, которую нужно заплатить сейчас за Power Theft, поскольку новый закон вступает в силу – FrontPageAfrica

МОНРОВИЯ – Лица и организации, пойманные в краже власти, теперь будут сидеть в тюрьме на годы и платить штрафы в размере до десяти тысяч долларов США после того, как президент Либерии Джордж Маннех Веа подписал Закон о краже электроэнергии 4 октября 2019 года после его принятия в закон Законодательного собрания.

Каждый год, 62% электроэнергии, производимой LEC, теряется в результате кражи электроэнергии, что составляет 51 миллион долларов США, что побудило правительство принять этот закон

Настоящий Закон вносит поправки в главу 15 Уголовного кодекса, отменяя Закон об электроэнергии 2015 г. Либерия и добавление Раздела 15.88, который устанавливает систему остановки питания кражи и предусматривает штрафы за кражу электроэнергии

Он определяет преступление хищения электричества как «незаконных подключений, подделки метров, передача и распределение линий и кражи активов, в том числе фонарные столбы, провода и трансформаторы, как гласит закон, остаются самыми особая проблема для работы и поддержания эффективного общественного коммунальная система в Либерии ».

Это заставили «тариф на электроэнергию в Либерии оставаться одним из самых высоких тарифов в мире, что приводит к высокой себестоимости продукции, что не стимулирует инвестиций и препятствует экономическому развитию », – говорится в законе, и Либерия Электроэнергетическая корпорация (LEC) ежегодно теряет миллионы долларов в результате краж.

Кража энергии рассматривается как тяжкое преступление второй степени, и физическое лицо или учреждение виновным в этом преступлении «сознательно и умышленно» фальсификация передачи и распределительные линии и вмешательство или разрушение электросчетчика и / или неправильное его использование.

Если найден виновные в суде, нарушители подлежат строгому наказанию в размере от двух лет до десяти тюрем и штрафов в размере от 400,00 до 10 000,00 долларов США в зависимости от тяжести правонарушения.

У разных уровня, человек (-а) может быть наказан за кражу энергии, которую он / она вызывает или подстрекает или помогает во вмешательстве в линии электропередач или счетчик LEC путем поиска, принятия, используя, пытаясь получить или соглашаясь на получение для себя или других электрических ток через незаконные средства, либо подключение, либо повторное подключение.

Например, Раздел 3 d Закона о краже электроэнергии гласит: «Любое лицо, которое было осуждено тяжкого преступления второй степени за фальсификацию средств передачи электрического власть подлежит наказанию в виде лишения свободы на определенный срок, который не может быть менее 3 (трех) лет, но не более 5 (пяти) лет, и быть приговоренным к уплате штрафа в размере одной тысячи долларов США (1000 долларов США. 00) или удвоить прибыль, полученную от совершения преступления ».

Кроме того, суровый штрафы также предусмотрены законом для промышленных, коммерческих предприятий или другие организованные группы или синдикаты, уличенные в краже власти прямо или путем пособничества и подстрекательства к этому преступлению.

Участок 6 г Закона гласит: «Любая промышленная, коммерческая организация или организованная группа или синдикат, который был осужден за преступление второй степени за фальсификацию линии передачи и распределения, или вмешательство, или ненадлежащее использование электросчетчик лицензиата, наказывается штрафом в размере Десяти тысяч рублей. Доллары США (10 000 долл. США.00) или удвоить выигрыш от совершение преступления ».

При этом время, закон гласит, что преступная группа или синдикат, уличенные в хищении энергии, будут, в дополнение к уплате штрафа в размере десяти тысяч долларов США, должен быть произведен арест конфискация имущества, связанного с преступлением, включая транспортные средства, имущество и банковские счета, принадлежащие синдикату и каждому из сотрудников и их сотрудники, которые сознательно разрешили, не смогли предотвратить или иным образом участвовал и нес ответственность за его совершение », Раздел 6i Закона.

Техасских преступлений воровства: объяснение

Большинство краж преступлений в Техасе объединены в одно преступление в Уголовном кодексе, которое называется просто Кража . Кража по законам Техаса описывается как « незаконное присвоение собственности с намерением лишить владельца этой собственности ». Однако это обманчиво простое объяснение, потому что оно просто переориентирует нас на то, является ли «присвоение» «незаконным». Перейдите вниз, чтобы узнать больше о «незаконном присвоении»

ЧАВО ПО КРАЖАМ ПРЕСТУПНОСТИ

Были ли вам предъявлены обвинения в краже в Техасе? Позвоните адвокату по уголовным делам Полю Сапуто по телефону (888) 239-9305 , чтобы обсудить юридическое представительство.

Закон штата Техас о кражах был изменен на законодательных сессиях в 2015 и 2017 годах. Изменения 2015 года увеличили максимальную стоимость украденного имущества для каждого уровня кражи проступка и тяжкого преступления. Изменения 2017 года включали усиление уголовного наказания за кражу контролируемых веществ. См. Новые диапазоны наказаний

Исторически в соответствии с законодательством штата Техас преступления воровства были разделены на различные преступления. Примеры включали в себя: кража под ложным предлогом, обращение хранителя, кража у человека, кража в магазине, приобретение имущества путем угрозы, мошенничество, мошенничество с использованием бесполезных чеков, растрата, вымогательство, получение или сокрытие присвоенного имущества, а также получение или сокрытие украденного имущества.Теперь все эти правонарушения объединены, но по-прежнему существуют некоторые специализированные кражи, в том числе Кража услуг , Кража коммерческой тайны , Организованная кража розничной торговли и Несанкционированное получение или передача определенной финансовой информации .

Что такое

текущий закон о краже в Техасе?

Кража – преступление штата Техас, описанное в разделе 31. 03 (a) 1 Уголовного кодекса штата Техас следующим образом:

Лицо совершает преступление, если оно незаконно присваивает собственность с намерением лишить ее собственности.

Незаконное присвоение также определено в Законе о кражах, и мы объясняем это в разделе ниже.

Что такое «

незаконное присвоение »?

Присвоение описывается в законе о краже как «передача или предполагаемая передача правового титула или иной неимущественной доли собственности, будь то субъекту или другому лицу», либо приобретение или иное осуществление контроля над имуществом, кроме недвижимого. имущество. 2 Вы можете думать об этом как о взятии чего-то, что вам сейчас не принадлежит.Это не обязательно неправильно или незаконно – например, вы берете что-то, что вам не принадлежит, когда вы покупаете что-то в магазине. Как только вы платите им деньги, вы теперь владеете ими на законных основаниях, но передача называется «присвоением» в целях закона о краже . Итак, поскольку не все «ассигнования» являются незаконными, следующий вопрос заключается в том, какие ассигнования являются незаконными.

Раздел 31.03 (b) Уголовного кодекса Техаса описывает три способа, которыми «присвоение» является «незаконным»:

(b) Присвоение имущества является незаконным, если:

(1) оно происходит без вступления в силу согласие;

(2) собственность украдена, и субъект присвоил собственность, зная, что она была украдена другим лицом; или

(3) собственность, находящаяся на попечении любого правоохранительного органа, была явно представлена ​​каким-либо агентом правоохранительных органов субъекту как украденная, и субъект присваивает собственность, полагая, что она была украдена другим лицом. 3

Термин «действующее согласие» широко определяется в законе:

«Действующее согласие» включает согласие лица, имеющего законные полномочия действовать от имени владельца. Согласие не имеет силы, если:

(A) вызвано обманом или принуждением;

(B) предоставлено лицом, которого, как известно актеру, не имеет юридических полномочий действовать от имени владельца;

(C), выданный лицом, которое по причине молодости, психического заболевания, дефекта или интоксикации известно актеру неспособным разумно распоряжаться имуществом;

(D) выдано исключительно для выявления совершения правонарушения; или

(E), выданный лицом, которое в силу преклонного возраста известно действующему лицу как имеющее ограниченную способность принимать информированные и рациональные решения относительно разумного распоряжения имуществом. 4

В целом, действительное согласие обычно означает, что владелец собственности согласился на присвоение и не был вовлечен в соглашение.

Сколько

тюремного заключения раз я могу получить за кражу? Какие категории краж? Какой штраф за кражу?

Раздел 31. 03 (e) Уголовного кодекса Техаса описывает наказания за кражу в соответствии с законодательством штата Техас. Штрафы будут более суровыми по мере увеличения стоимости украденного имущества.В 2015 году схема штрафов за кражу была изменена путем увеличения пороговых значений для каждой категории штрафа. 5

За правонарушения, произошедшие 1 сентября 2015 года или после этой даты, преступление Кража наказывается по следующей схеме: 6

  • Кража на сумму менее 100 долларов США является проступком класса C (наказывается штраф до 500 долларов).
  • Кража на сумму от 100 до 750 долларов является проступком класса B (наказывается тюремным заключением на срок до 180 дней и штрафом в размере 2000 долларов).Если стоимость украденного имущества составляет менее 100 долларов США, это все равно является кражей класса B, если вы ранее были осуждены за кражу или если украденное имущество было удостоверением личности, например, водительскими правами.
  • Кража на сумму от 750 до 2 500 долларов США является правонарушением класса А, наказуемым тюремным заключением на срок до одного года и штрафом в размере 4000 долларов США.
  • Кража на сумму от 2500 до 30 000 долларов является тяжким преступлением в тюрьме штата. Также наказуемо как уголовное преступление в виде тюремного заключения штата: 1) кражи огнестрельного оружия , 2) судимости за третье кражу (даже если стоимость украденного имущества по третьему делу менее 2500 долларов), 3) любая кража на сумму менее 20000 долларов если кража металла , включая алюминий, медь, латунь и медь , 4) официальный избирательный бюллетень, 5) кража из могилы и 6) определенные кражи домашнего скота.
  • Кража на сумму от 30 000 до 150 000 долларов является уголовным преступлением третьей степени. Некоторые кражи скота также относятся к третьей степени. Кроме того, начиная с 2017 года, некоторые кражи контролируемых веществ также являются уголовными преступлениями третьей степени.
  • Кража на сумму от 150 000 до 300 000 долларов США является уголовным преступлением второй степени. Кроме того, кража банкоматов является тяжким преступлением второй степени, даже если его стоимость не превышает 300 000 долларов США.
  • Любая кража на сумму более 300 000 долларов США является уголовным преступлением первой степени.

Как можно повысить обвинение в краже

?

Наказание за кражу может быть ужесточено при определенных условиях. Среди них:

  • Кража государственного служащего или государственного служащего, который использовал свой статус государственного служащего или должностного лица для совершения кражи 7
  • Кража у правительства государственным подрядчиком 8
  • пожилой человек или некоммерческая организация 9
  • Кража у государства поставщиком Medicare 10
  • Кража, совершенная, когда человек «1) вызвал срабатывание сигнализации пожарного выхода или иным образом сработал; (2) отключили или иным образом предотвратили срабатывание сигнализации пожарного выхода или детектора кражи в магазине; или (3) использовали экранирующий или дезактивирующий инструмент для предотвращения или попытки предотвратить обнаружение преступления детектором краж в розничной торговле » 11

Каковы особые правила

для ломбардов, покупки автомобилей, скота, утилизация транспортных средств или пестициды?

Существуют особые правила для ломбардов , описанных в уставе как лиц, «занимающихся покупкой и продажей бывшего в употреблении или бывшем в употреблении личного имущества или ссуды денег под залог личного имущества, переданного на хранение актеру», 12 предприятия по утилизации автомобилей , описываемые как люди, «занимающиеся получением брошенных или разбитых автомобилей или частей брошенных или разбитых автомобилей для перепродажи, утилизации, лома, ремонта, восстановления, сноса или другой формы утилизации», 13 покупателей автотранспортных средств , описанных в уставе как «покупают или получают подержанные или подержанные автомобили», 14 покупателей пестицидов 15 и покупателей домашнего скота . 16

Что такое кража

коммерческой тайны ?

Уголовный кодекс Техаса описывает преступление Кража коммерческой тайны следующим образом: 17

Лицо совершает преступление, если без эффективного согласия владельца оно сознательно:

(1) крадет коммерческую тайну ;

(2) делает копию изделия, составляющего коммерческую тайну; или

(3) сообщает или передает коммерческую тайну.

Действующее согласие обсуждается выше в разделе о незаконном присвоении.
Перейти к обсуждению эффективного согласия

Кража коммерческой тайны – тяжкое преступление третьей степени, наказуемое штрафом до 10 000 долларов и тюремным заключением на срок от 2 до 10 лет. 18

В чем разница между кражей и нарушением договора

?

Если вы пообещаете кому-то, что окажете услугу, и в конечном итоге не окажете эту услугу, можете ли вы быть привлечены к ответственности за кражу? Допустим, вас наняли, чтобы починить крышу домовладельцу, и вы в конечном итоге не ремонтируете крышу. Могут ли вас арестовать за кражу?

Ответ на оба эти вопроса – да.Признание вас в конечном итоге виновным в краже обычно зависит от того, сможет ли государство доказать присяжным, что вы обманули домовладельца (или того, кто заплатил за услугу), чтобы получить их деньги. 19

Как государство может это доказать? Они могут доказать это разными способами, но, например, одним из способов является то, что государство может использовать окружающие обстоятельства в качестве доказательства. 20 Однако невыполнение обещания без других доказательств преступного намерения или знания не является достаточным доказательством того, что исполнитель не намеревался выполнить или знал, что обещание не будет выполнено. 21

Один суд постановил, что если договор частично или в значительной степени выполняется, то намерение совершить кражу путем обмана не подтверждается доказательствами. 22 Но другой суд установил, что преступный умысел может быть обнаружен в схеме или схеме, установленной четырьмя аналогичными сделками, когда ответчик принял деньги заявителей, начал строительство, а затем прекратил работы, в результате чего каждому заявителю оставалось недостроенное здание. 23

Итак, когда дело считается гражданским нарушением договорного иска, а когда дело рассматривается как уголовное дело о краже? Все зависит от того, будут ли поверенные штата утверждать, что вы намеревались обмануть человека, который заплатил деньги.Конечно, большинство людей, которые чувствуют себя обделенными, будут жаловаться на то, что вы намеренно ввели их в заблуждение и никогда не собирались выполнять ту работу, которую обещали сделать. На самом деле мы знаем, что многие вещи могут затруднить или даже сделать невозможным выполнение вашей части сделки, включая споры с клиентами и другие неизвестные или непредвиденные проблемы. Даже если вы решите прекратить работу после того, как изначально на нее согласились, это все равно не означает кражи. Но будьте осторожны – существуют и другие виды преступлений, которые могут применяться при определенных обстоятельствах.И даже если вас не привлекут к ответственности за кражу, всегда есть вероятность быть привлеченным к ответственности за мошенничество.


Юридические справки:

1 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (a)

2 Уголовный кодекс штата Техас §31.01 (4)

3 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (b)

4 Уголовный кодекс штата Техас, §31.01 (3)

5 HB 1396, 84-й законодательный орган, раздел 10

6 Уголовный кодекс штата Техас, §31.03 (e)

7 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (f) (1)

8 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (f) (2)

9 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (f) ( 3)

10 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (f) (4)

11 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (f) (5)

12 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (c) (3)

13 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (c) (6)

14 Уголовный кодекс штата Техас §31.03 (c) (7)

15 Уголовный кодекс штата Техас §31. 03 (c) (8)

16 Уголовный кодекс штата Техас, §31.03 (c) (9)

17 Уголовный кодекс штата Техас, §31.05 (b)

18 Уголовный кодекс штата Техас, §31.05 (c)

19 «Согласие» не имеет силы, если оно вызвано обманом. См. Уголовный кодекс Техаса, §31.01 (3) (a). Обман, помимо прочего, означает многообещающее исполнение, «которое актер не намеревается играть или знает, что не будет исполнен». Уголовный кодекс Техаса, §31.01 (1) (E). См. Jacobs v. State , 230 S.W.3d 225, 229 (Техасское приложение, 14-й округ Хьюстона, 2006 г.).

20 См. Coronado v. State , 508 S.W.2d 373, 374 (Tex. Crim. App. 1974).

21 Уголовный кодекс Техаса §31.01 (1) (E); см. Также Филлипс против государства , 640 S.W.2d 293, 294 (Tex. Crim. App. [Panel Op.] 1982). В деле Phillips ответчик заключил с истцами договор на строительство пристройки к их дому и принял в качестве первоначального взноса 6 930,33 доллара США. Деньги выплачены добровольно.

22 Бейкер против государства , 986 S.W.2d 271, 275 (Tex. App. – Texarkana 1998, pet. Ref’d).

23 Райли против государства , 312 S.W.3d 673 (Tex. App. Houston 1st Dist. 2009, pet. Ref’d). В деле Riley суд постановил, что «жюри может найти доказательства намерения заявителя совершить кражу путем обмана на основе выводов из окружающих обстоятельств».

Последние результаты дела

  • 2019 Невиновен в округе Коллин DWI> 0.15
  • 2019 Невиновен в округе Даллас Непристойное поведение с ребенком
  • Устный аргумент в Федеральном апелляционном суде 5-го округа США по иску прокуратуры о неправомерном поведении, вытекающему из Северного округа Техаса
  • 2018 Невиновен в Мартине Округ Нападение с применением смертоносного оружия при отягчающих обстоятельствах на сотрудника службы охраны правопорядка
  • Невиновен в 2018 году Округ Даллас DWI Судебный процесс
  • Клиент оправдан в полиции Далласа Расстрел неправомерного обвинения
  • Результаты приговора федерального закона с отклонением от 905 за 10 лет Руководство по вынесению приговоров в 2018 году
  • Невиновен Вердикт присяжных для клиента, первоначально обвиненного в убийстве в интоксикации
  • Дело прекращено после выбора присяжных по делу о сексуальном посягательстве на ребенка при отягчающих обстоятельствах в 2017 году
  • Прокурор США отклонил обвинение клиента Эль-Пасо Федер Суд по делу о хранении детской порнографии
  • ВСЕ ОБВИНЕНИЯ СНИМАЮТСЯ против нашего клиента по делу Твин Пикс Уэйко Байкер
  • Клиент «не выставлен счет» большим жюри расследует дело о смерти в результате стрельбы
  • Покрытие дела с участием учитель Уэйко отправка сообщения ученику
  • Судья возвращает направленный оправдательный приговор по делу с участием тренера профессиональных спортсменов
  • Редкий вердикт о невиновности в округе Рокволл DWI
  • 2016 г. Дети
  • Дело об отмывании денег в округе Хилл Отклонено и возвращены активы, конфискованные по гражданским активам
  • Покрытие клиента-подростка Льюисвилля, обвиняемого в гибели наездом и бегством
  • Два округа Монтегю Непристойное поведение с ребенком дел Отклонено

Границы | Обнаружение кражи электроэнергии в данных о потреблении энергии на основе рекуррентной нейронной сети с адаптивной настройкой

Введение

С увеличением масштаба энергосистемы потребление энергии растет с каждым годом.Людей беспокоит экономическая эксплуатация энергосети, экономия электрических ресурсов, сокращение потерь в сетях и структурная оптимизация энергопотребления (Dileep, 2020). Однако поведение потребителей в отношении кражи электроэнергии постоянно проявляется. Это нарушение серьезно повлияло на нормальную работу энергосистемы и экономические выгоды энергетических предприятий (Li et al. , 2019; Zhang et al., 2020). Уровень хищения электроэнергии в развивающихся странах достигает 30%, и это также сильно повлияло на энергоснабжение и потребление в социальных сетях.По приблизительным статистическим данным, энергетические предприятия Китая ежегодно теряют до 20 миллиардов юаней из-за кражи электроэнергии. Поэтому энергетические предприятия должны проводить эффективную работу по борьбе с хищениями электроэнергии, чтобы гарантировать разумное энергоснабжение и рациональное использование электроэнергии, тем самым максимально снижая экономические потери (Арянежад, 2019).

Традиционные методы обнаружения хищений электроэнергии в основном основываются на запланированных операциях технических специалистов, работающих на предприятиях электроснабжения.Операция включает считывание показаний счетчика электроэнергии, а затем запись, подсчет и выполнение ручного анализа и расчета. Что касается аппаратного обеспечения, существуют многогранные операции, которые могут предотвратить кражу энергии, например, установка специализированного блока учета электроэнергии в ватт-часах, установка своего рода проводника, который закрывает низковольтную розетку на измерительное устройство, чтобы добавить защиту от воров. функции счетчика ватт-часов, а также для повышения скорости подачи электроэнергии системой сбора данных (Jokar et al., 2016). Однако большинство этих традиционных методов обнаружения кражи сосредоточены на улучшении силовых устройств. Отсутствуют достаточные алгоритмы защиты от похищения энергии для анализа массивных исторических данных о потреблении энергии, поэтому трудно найти характеристики энергопотребления у пользователей, похищающих мощность, и обнаружить поведение похищения мощности, реализуемое с помощью передовых средств атаки (Ахмад и др. др., 2015). Следовательно, развитие электроэнергетики должно способствовать развитию нового искусственного интеллекта, а также информационных технологий и технологий автоматизации.В связи с постоянным совершенствованием технологии динамического мониторинга и сбора данных о потреблении энергии пользователями энергосистемы, большое инженерное значение имеет изучение интеллектуального алгоритма защиты от кражи мощности, основанного на больших данных о потребляемой мощности, для определения поведения кражи энергии. (Ren et al., 2020; Zhang et al., 2021).

В настоящее время наиболее популярной схемой является создание архитектуры и инфраструктуры интеллектуального обнаружения электросетей, затем сбор данных о потреблении энергии и их загрузка в централизованный центр обработки данных через терминальный интеллектуальный счетчик, а затем – централизованные данные. могут быть дополнительно проанализированы интеллектуальными алгоритмами обнаружения кражи электроэнергии.Распространенные алгоритмы интеллектуального анализа данных для предотвращения кражи мощности включают кластеризацию, нейронную сеть BP и алгоритм обнаружения локальных выбросов (Al-Dahidi et al., 2019; Li Y. et al., 2021). Многие практические эксперименты были изучены в предыдущих исследованиях. Типичная кривая нагрузки извлекается из данных энергопотребления путем применения алгоритма адаптивной кластеризации K-средних для реализации прогнозирования нагрузки и управления нагрузкой (Zhu et al., 2016). Ситуация обнаружения аномальных точек была предложена на основе нечеткой нейронной сети для работы с различными данными, что дает новую идею для извлечения аномальных данных из записей энергопотребления (Mozaffar et al. , 2018). Метод обнаружения и анализа фактора аномалии полета был исследован для обнаружения аномалии полета счетчика электроэнергии (Li et al., 2016). Новый метод обнаружения кражи энергии был построен на основе одноклассного алгоритма SVM. Калибровочная модель была создана путем анализа большого количества исторических данных. Если текущие данные не соответствуют модели, считается, что существует вероятность кражи энергии (Dou et al., 2018). Кроме того, для обнаружения хищения электроэнергии была предложена нейронная сеть RBF, которая использовала характеристики данных напряжения, тока и коэффициента мощности для обнаружения хищения электроэнергии, чтобы сделать положительное обнаружение хищения электроэнергии (Cao et al., 2018).

Из-за широкой разводки электросети крупномасштабное развертывание интеллектуальных счетчиков должно потреблять много ресурсов. Чтобы снизить энергопотребление распределенных оконечных узлов и уменьшить передачу несущественных данных, необходимо изучить современные технологии интеллектуального анализа данных в интеграции с алгоритмами машинного обучения (Wang et al. , 2020; Li Z. et al. ., 2021). Применение косвенного обнаружения аномалий данных, а также некоторых технологий предварительной обработки и анализа крайне необходимо для обнаружения кражи энергии в режиме онлайн.Однако обнаружение кражи мощности на основе данных – это особый тип обнаружения аномалий, который имеет серьезную проблему классового дисбаланса (Avila et al., 2018). На самом деле количество пользователей с нормальным энергопотреблением намного больше, чем количество пользователей с нормальным энергопотреблением. Присущий им дисбаланс данных повлияет на производительность традиционных методов машинного обучения. До сих пор лишь в нескольких исследованиях рассматривалась несбалансированность категорий при обнаружении краж мощности (Zhang et al., 2019). Решения этих работ в основном выполняются с использованием методов передискретизации и передискретизации в аспектах алгоритма анализа данных.Они стремились одновременно реализовать методы случайной передискретизации и недостаточной выборки, чтобы выбрать лучший эффект обнаружения путем тестирования различных соотношений выборки. В противном случае они сосредотачиваются на увеличении затрат на ошибочную классификацию ненормальных пользователей, чтобы повысить уровень обнаружения хищений электроэнергии, путем установки параметров штрафа за ошибочную классификацию машины вектора поддержки нормальных и ненормальных пользователей (Hu et al., 2019).

Как правило, данные мониторинга краж электроэнергии представляют собой данные временного ряда.Сложность анализа данных заключается в том, как найти аномальные данные из постоянно обновляемого динамического потока данных, чтобы точно предсказать кражу пользователей. Тот факт, что данные крайне несбалансированны, является в первую очередь аналитической трудностью. Многие эксперименты доказали, что передискретизация – это решение проблемы дисбаланса категорий. По сути, метод случайной передискретизации увеличивает вес в наборе выборки путем случайного копирования нескольких выборок. Это не увеличивает точность классификации, но легко может вызвать чрезмерную подгонку (He and Garcia, 2019). Метод синтетической передискретизации меньшинства (SMOTE) – это метод несбалансированного вызова данных, который является улучшенным по сравнению с методологией вычисления линейной интерполяции. Он использует местную априорную информацию о распределении выборок, чтобы повысить точность выборок из меньшинств и решить проблему дисбаланса данных (Zhu et al., 2017). Кроме того, рекуррентная нейронная сеть (RNN) представляет собой эффективный метод интеллектуального машинного обучения, который особенно эффективен для мониторинга и анализа потока динамических данных временных рядов.RNN является производным от традиционной модели полносвязной нейронной сети (FCNN). Его основная операция состоит в том, чтобы вычислить результат каждого нейрона не только на основе его входных данных (аналогично FCNN), но и на основе исторических переменных из его предыдущих вычислений (отличных от FCNN). Модель RNN широко используется при решении задач последовательной обработки данных (Liu et al., 2020). Работа структуры RNN заключается в создании выходного сигнала нейрона путем комбинированного слияния данных текущего состояния с данными предыдущего состояния системы. RNN может автоматически изучать временную корреляцию входных данных без указания каких-либо запаздывающих наблюдений (Cossu et al., 2021). Хорошо известно, что традиционные методы анализа временных рядов (такие как автокорреляция) должны определять сезонность и стабильность на основе данных временных рядов. Эффективность идентификации может варьироваться в зависимости от структуры сети и скорости вычислений, и ее необходимо корректировать для каждого моделирования (Chen et al., 2018; Farjaminezhad et al., 2021). Характеристика RNN состоит в том, чтобы создать вычисление с обратной связью в скрытом слое, которое формирует циркулирующую адаптивную модель для захвата внутренних скрытых характеристик исторического состояния путем итеративного обновления, и, таким образом, для завершения процесса накопления уровня ошибок в этап обучения. Фактически, модель RNN применяется для адаптации накопления ошибок и повышения устойчивости модели (Ståhl et al., 2019).

Эта статья направлена ​​на разработку управляемой данными архитектуры RNN (TSRNN) с адаптивной оптимизацией параметров для интеллектуального машинного обучения для решения проблемы ненормального мониторинга энергопотребления. Архитектура TSRNN с адаптивной стратегией обучения построена путем мониторинга, сбора и анализа наблюдаемых данных этапа. Затем нелинейные особенности наблюдаемых данных могут быть извлечены путем разработки режима гиперпараметрической оптимизации RNN в сочетании с SMOTE-решением дисбаланса данных. На этой алгоритмической основе похищающие власть пользователи с аномальными характеристиками идентифицируются в большом количестве выборок опытных пользователей. В структурных деталях поиск по сетке разработан для выбора параметра весов связывания RNN, а также для оптимизации параметров на этапе обучения с обратной связью принят механизм итераций отказоустойчивости, чтобы контролировать накопление ошибок при прогнозировании модели, поэтому для повышения устойчивости модели.Таким образом, предлагаемая интеллектуальная архитектура TSRNN с управляемой данными адаптивной оптимизацией параметров проверяется путем обучения и прогнозирования данных. Оптимизированная модель эффективна для точного извлечения характеристик данных поведения кражи энергии. Ожидается, что создание интеллектуальной модели TSRNN позволит преодолеть дорогостоящие, трудоемкие и требующие много времени проблемы, связанные с традиционными методами мониторинга хищений электроэнергии. Возможно ускорить обнаружение ненормальных терминалов счетчика ватт-часов и точную идентификацию пользователей, похищающих электроэнергию.Предлагаемый метод способствует развитию искусственного интеллекта и технологий анализа информации в области эксплуатации и обслуживания электрических сетей.

Методологии

В этом разделе мы обсуждаем базовую структуру архитектуры TSRNN и алгоритмический прогресс балансировки SMOTE. Модель обнаружения кражи энергии создана и дополнительно оптимизирована путем слияния TSRNN и SMOTE. А дискриминантные индикаторы вводятся на основе матрицы неточностей для квазикачественного распознавания аномальных пользовательских данных.

Принцип SMOTE

Алгоритм SMOTE – это метод передискретизации, основанный на синтетической выборке, предложенной Чавлой (Chawla et al. , 2002). В геометрическом смысле метод SMOTE сначала наблюдает за меньшими образцами и связывает их с партией окружающих их образцов. Затем он производит новые выборки путем случайной вставки на соединительных линиях. Операция соединения и вставки может уменьшить дисбаланс пространства для образцов и одновременно предотвратить явление чрезмерной подгонки за счет подавления слишком большого повторения исходных неосновных образцов (Fernández et al., 2018; Чен и др., 2021). Принципиальная схема генерации новых выборок с помощью алгоритма SMOTE показана на рисунке 1. В частности, процедуры генерации выборки SMOTE описаны в следующих шагах:

Шаг 1: Пусть {xi | i = 1,2…} будет выборки меньшинства и установите номер выборки r в соответствии с соотношением количества выборок большинства по выборкам меньшинства

Шаг 2: Найдите k выборок в окрестности образцов меньшинства, где k> r

Шаг 3: Случайным образом выберите r выборок из k выборки соседства, чтобы сформировать набор выборок соседства {y1, y2… yr}

Шаг 4: Чтобы сгенерировать набор новых выборок путем вычисления случайной линейной интерполяции, новые выборки обозначаются как {pj | j = 1, 2…}, где

pj = xi + rand (0,1) ∗ (yi − xi), i, j = 1,2… r, (1)

с rand (0,1), представляющим случайное число в интервал [0,1]. Тогда {pj} рассматривается как алгоритмическая реализация миноритарных выборок.

Шаг 5: Новые сгенерированные выборки {pj} рассматриваются как алгоритмическая реализация меньшинство выборок, добавленных к исходному набору выборок, чтобы сформировать совершенно новый набор обучающих выборок вместе с большинством выборок.

РИСУНОК 1 . Принципиальная схема алгоритма SMOTE.

Алгоритм SMOTE производит искусственный синтез неосновных выборок путем случайной интерполяции.По сравнению с традиционными методами случайной репликации, SMOTE сокращает избыточную информацию о вновь созданных выборках меньшинств и эффективно избегает явления чрезмерной подгонки в последующих процессах интеллектуального анализа данных. В алгоритме SMOTE показывает свою неопределенность в части выбора ближайшего окружения исходных выборок меньшинства, а именно, количество соседних выборок (то есть количество k) имеет большое влияние на производительность модели. Когда SMOTE встроен в слияние с архитектурой TSRNN, количество соседних выборок будет спроектировано как один из настраиваемых параметров для оптимизации сетевой модели.

Модель RNN временных рядов

Задача анализа временных рядов на основе данных теоретически описывается как общая обыкновенная дифференциальная модель (Li and Yang, 2021), сформулированная как

, где z∈Rd – текущее состояние системы. и x∈Rd представляет текущие входные данные. В здравом смысле модельная функция f неизвестна, но ее можно оценить путем моделирования по дискретному наблюдению текущего состояния z и мгновенного входа x. Таким образом, полносвязная нейронная сеть (FCNN) подходит для решения аналитических моделей, управляемых данными.

Модуль FCNN традиционно применяется как черный ящик для прямого преобразования входных данных в скрытый слой, а затем для получения выходных данных. Сгенерированные данные, полученные в каждом узле нейрона, описываются как zt + 1 = g (zt, xt), где функция активации g (⋅) обычно является разновидностью простого линейного преобразования, в то время как операция внутри FCNN не имеет физических интерпретаций. Модель черного ящика может быть не в состоянии зафиксировать подробный переход данных во временном ряду. Для решения этой проблемы предлагается TSRNN.

Архитектура TSRNN построена с вычислением циркуляции скрытого слоя. Чтобы развернуть циркуляционное кольцо, вводится структура TSRNN, как показано на рисунке 2. Как показано на рисунке 2, предполагается, что архитектура TSRNN строится по оси временного отклонения. В начале времени пользовательские данные о потребляемой мощности вводятся в сеть и доставляются на первый скрытый уровень ( H, 1 ), в то время как t = 1. Данные преобразуются и рассчитываются для извлечения первого уровня нейронных функций, а затем доставляются на следующий скрытый слой при изменении t.На каждом временном шаге результат вычисления каждого нейрона зависит не только от текущего входа, но и от результатов вычислений. Таким образом, TSRNN фиксирует взаимосвязь между продольными во времени параметрами и параметрами сечения. Таким образом, существует два эффекта веса связывания сети: один описывает прямой эффект от доставки сетевого уровня, а другой показывает косвенное влияние данных от циркуляции временных рядов скрытых уровней. Любое изменение прямых или косвенных весов вызовет изменение выхода в любой момент времени (Alkinani et al., 2021).

РИСУНОК 2 . Структурный дизайн архитектуры RNN временных рядов (TSRNN).

На рисунке 2 также представлена ​​простая структура ячеек TSRNN в момент времени t = t. Чтобы быть конкретным, клетка TSRNN на самом деле представляет собой единственный слой скрытых нейронов. Этот скрытый слой обозначается как H (t), и есть много скрытых нейронов для функциональных вычислений, то есть H (t) = {hi (t) | i = 1,2… m}. Предположим, что текущие входные данные – это X (t) = {xi (t) | i = 1,2… n} из пользовательских данных энергопотребления, рассматриваемых как прямой ввод.Входные данные с запаздыванием по времени получают из сетевых вычислений в скрытом слое H (t-1) в момент времени t-1, взятого в качестве косвенного входа. Затем H (t) работает как скрытый слой времени t для извлечения функций данных из прямых входов, а также из косвенных входов. На выход H (t) влияют как X (t), так и H (t − 1). Его можно сформулировать как

H (t) = f (W⋅X (t) + U⋅H (t − 1)), (3)

, где функция f (⋅) просто представляет сигмовидную функцию, которая строго ограничивает преобразованные функции в стандартном диапазоне переменных [−1,1].Параметры W и U представляют веса связывания для соединения для передачи данных и для соединения с отклонением от времени, соответственно.

Последовательно данные H (t), а именно набор данных характеристик, включенных в {hi (t)}, дополнительно доставляются в модуль softmax для вычисления дискриминанта. Таким образом, выходной сигнал нейронной сети в момент временного ряда t математически демонстрируется как

, где V представляет веса связи, включающие преобразование данных из H (t) в O (t), а функция K (⋅) управляет k – означает кластеризацию по расстоянию Махаланобиса

mah (Oi, Oj) = (oi − oj) TΣ − 1 (oi − oj) для i, j = 1,2… n.(5)

Расстояние Махаланобиса между любыми двумя из n образцов рассчитывается согласно формуле. 5, а затем получить матрицу расстояний KM в момент времени t, а именно:

KM (t) = [mah21mah22mah31mah32 ⋯ mah2n ⋯ mah3n ⋮⋮ mahn1mahn2⋱ ⋮ mahnn] ⋅ для t∈ [Tstart, Tend], ( 6)

, где mahij≜mah (Oi, Oj).

Наконец, результаты кластеризации k-средних на основе Махаланобиса данных характеристик, извлеченных из TSRNN, используются для дальнейшего вычисления дискриминантных индикаторов, таким образом, чтобы помочь идентифицировать ненормальных пользователей по всем данным о потреблении электроэнергии.

Дискриминантные индикаторы

Данные о потреблении энергии изначально несбалансированы, потому что обычные потребители электроэнергии намного крупнее, чем воры электроэнергии. Выявление ненормальных пользователей обходится дорого. В наших алгоритмических проектах SMOTE используется для уменьшения дисбаланса данных, а адаптивная модель TSRNN извлекает особенности данных энергопотребления для повышения точности дискриминации модели с помощью меры Махаланобиса k-средних. Модель следует оценивать с помощью количественных показателей.Матрица неточностей – это основной инструмент для оценки производительности модели (см. Таблицу 1). Затем показатели каждой модели проверяются на основе таблицы матриц.

ТАБЛИЦА 1 . Матрица неточностей для оценки моделей дискриминации / классификации.

По определению матрицы неточностей, пользователи с нормальным энергопотреблением выделяются как отрицательные записи, в то время как аномальные пользователи принимаются как положительные. Таким образом, маркеры таблицы интерпретируются со следующей информацией:

– TP указывает, что ненормальный пользователь (положительный) точно предсказывается как ненормальный (положительный),

– TN указывает, что нормальный пользователь (отрицательный) точно предсказывается как нормальный (отрицательный),

– FP указывает, что фактический нормальный пользователь (отрицательный) прогнозируется ложно как ненормальный (положительный),

– FN указывает, что фактический ненормальный пользователь (положительный) прогнозируется ложным как нормальный (отрицательный).

Несколько индикаторов дополнительно вычисляются в соответствии с матрицей неточности, например, точность классификации (ACC), частота истинных положительных результатов (TPR) и частота ложных тревог (FAR). Расчеты представлены следующим образом:

Эти индикаторы используются для оценки производительности модели архитектуры TSRNN с адаптивным параметрическим масштабированием. Это извлекается из формул. 7–9 видно, что чем выше TP и TN, тем лучше производительность модели.

Для отказоустойчивого анализа результаты прогнозирования модели можно отслеживать в каждый момент динамически изменяющегося временного ряда.При экспорте данных получается ряд результатов прогнозов, полученных для классификации моделей для нормальных и ненормальных пользователей. Затем частота выявления отклонений от нормы подсчитывается для каждого пользователя по всей оси временного ряда, таким образом, чтобы обеспечить дополнительное подтверждение прогнозов модели.

Анализ данных о потреблении энергии

В общей сложности с 1 января 2017 г. по 31 марта 2019 г. непрерывно отслеживались 929 потребителей электроэнергии / мощности, с минимальной единицей изменения времени – 1 день; Таким образом, мы зарегистрировали 820 мгновенных моментов в длинном временном ряду, охватывающем 25 месяцев. Их данные об использовании электроэнергии были собраны в разные периоды времени в соответствии с общим объемом потребления. Более подробно, электроэнергия, используемая в часы 00: 00–08: 00, называется данными внепикового периода (обозначается сокращенно OPE), в период с 08:00 до 12:00 как пиковые данные (PEA) в течение 18 часов. : 00–22: 00 как данные резкости (ARP), а в часы отдыха как данные плеча (SHO).

Если в качестве аналитических образцов взяты потребители электроэнергии, характеристики энергопотребления 929 образцов демонстрируются записанными данными OPE, PEA ARP и SHO.Для каждого пользователя существует 820 цифровых записей по разнице во времени. Поскольку максимальная запись превышает тридцать тысяч, а минимальная запись равна нулю, набор данных следует нормализовать перед анализом, применяя метод нормализации min – max (Jin et al., 2015). Затем мы статистически вывели распределение выборки, используя среднее потребление электроэнергии для 820 временных узлов (см. Рисунок 3). Как видно из рисунка 3, пользователи не используют электроэнергию все время; например, некоторое потребление электроэнергии оказывается высоким во время ARP, но низким или даже нулевым в SHO, а некоторое становится высоким в PEA, но нулевым в ARP или OPE.Чтобы быть конкретным, из под-рисунка OPE (синий график) видно, что только один пользователь из 929 продолжает использовать электроэнергию в течение периода времени OPE. Таким образом, с помощью статистических принципов признано, что свойство данных OPE вряд ли предоставляет информацию данных для распознавания аномальных пользователей. Затем данные OPE не участвуют в следующих процессах моделирования балансировки SMOTE и обучения TSRNN.

РИСУНОК 3 . Статистические описательные графики данных энергопотребления в различных временных разделах.

Балансировка данных с помощью SMOTE

Практически у нас есть априорный целевой индекс классификации для 929 доступных пользовательских выборок энергопотребления. Изначально имеется 882 нормальных образца и только 47 аномальных образцов. Нормальные образцы составляют большинство, а аномальные – меньшинство. Отношение дисбаланса нормального к ненормальному в значительной степени составляет около 19: 1. Распределение рассеяния 929 образцов представляет собой график на трехмерной оси, основанный на трех основных переменных ARP, PEA и SHO (см. Рисунок 4A).Чтобы облегчить состояние сильного дисбаланса, применяется алгоритм SMOTE для увеличения доли неосновных выборок с помощью линейной интерполяции. В соответствии с принципом моделирования SMOTE, представленным в The Principle of SMOTE , пакет виртуальных выборок генерируется путем интерполяции на исходных 47 аномальных выборках.

РИСУНОК 4 . Распределение пользовательских выборок энергопотребления (панель (A) предназначена для исходных 929 выборок, а панель (B) предназначена для SMOTE-сбалансированного выхода 1151 выборки).

Теоретически одна виртуальная выборка генерируется из связующего края каждых двух выборок. 47 доступных выборок способны сгенерировать 1081 (то есть C472) новую выборку в целом, из которых мы случайным образом выбрали 222 выборки в качестве дополнения к балансу данных. С помощью моделирования SMOTE у нас наконец есть 1151 образец для анализа моделирования, из которых 269 являются аномальными образцами, а 882 – нормальными данными из оригинала. Распределение рассеяния показано на рисунке 4B. В этом случае соотношение баланса образцов составляет примерно 3: 1 для нормальных образцов по сравнению с аномальными образцами.

В дальнейшем 1151 образец балансировки SMOTE использовался для обучения модели TSRNN (определенной в модели Time-Series RNN Model ) для построения интеллектуальной сетевой архитектуры с адаптивной оптимизацией параметров сетки для точного распознавания аномального опытные пользователи, ворующие электроэнергию.

Дискриминация на основе обучения и тестирования TSRNN

Применимая модель дискриминации для обнаружения кражи электроэнергии была обучена с использованием архитектуры TSRNN на основе данных энергопотребления 1151 SMOTE-сбалансированных выборок. Записанные переменные ARP, PEA и SHO принимаются в качестве входных данных сети. Запись временного ряда данных составляет 820 дней.

Образцы данных были разделены на два набора для обучения и тестирования модели: 918 образцов (∼80%) для обучения и 233 (∼20%) для тестирования. Данные обучения использовались для проведения оптимизации машинного обучения на основе данных модели TSRNN. Модель была построена с тремя входными нейронами и одним скрытым нейроном для получения выходных результатов. Здесь у нас есть три веса связывания входных и скрытых (w1, w2 и w3) и один вес связывания между скрытыми и выходными данными (v), которые нужно настроить.Также существует связующий вес (u), чтобы помочь принять другой ввод данных с предыдущего момента времени итерации круга. С помощью операций машинного обучения эти веса связывания были адаптивно определены как их наиболее подходящие значения в процессе обучения модели, а затем данные тестирования использовались для проверки эффективности распознавания модели с использованием решающих параметров, управляемых данными.

В процессе, 918 обучающих выборок вводились на входной уровень в каждый момент времени, а затем доставлялись для вычисления скрытых переменных.Примечательно, что для архитектуры RNN характерен круг воспроизведения скрытого слоя. На скрытые переменные в момент t влияют как вход t-момента, так и скрытые переменные в момент t − 1, где t = 1,2… 820. Таким образом, в каждый момент времени из выходных слоев была получена серия результатов поэтапного дискриминанта. В частности, мы решили сделать сегментацию полного временного ряда с 1 января 2017 года по 31 марта 2019 года. Там мы установили пять временных маркеров (см. Таблицу 2), чтобы наблюдать пять результатов поэтапного моделирования для изучения прогресса модели. оптимизация.

ТАБЛИЦА 2 . Маркеры пяти специальных временных узлов для исследования работы модели TSRNN.

На основе 918 обучающих выборок модель TSRNN была обучена с итерацией параметров путем улучшения скрытых нейронов по кругу. Мы рассчитали дискриминантные индикаторы модели в каждый момент остановки фазы t1, t2, t3, t4 и t5 и построили кривые ROC (см. Рисунок 5). Цифры ROC показывают, что модель TSRNN постоянно улучшалась с продвижением временных рядов.В итоге оптимальная модель была получена при t = t5 = 820.

РИСУНОК 5 . Кривые ROC для оценки обучающих эффектов TSRNN на пяти выбранных временных маркерах на основе 918 обучающих выборок.

Чтобы изучить прогресс машинного обучения по оптимизации параметров, мы дополнительно исследуем выполняющиеся процедуры адаптивной настройки весов связывания TSRNN. Если веса связывания обозначены как комбинация (w1, w2, w3, v, u), мы инициализировали эту комбинацию как (100, 100, 100, 100, 1) для оптимизации модели с помощью сетевой итерации циркуляции временных рядов.Когда время меняется, все больше и больше данных о потребляемой мощности вводилось в сеть, и, таким образом, веса связывания корректировались для улучшения модели TSRNN. Изменяющиеся значения каждого веса связывания регистрировались с интервалом времени каждые 20 моментов, и, таким образом, мы получили тенденции изменения пяти весов связывания для оптимизации модели (см. Рисунок 6). Из рисунка 6 видно, что веса сети wi и v были представлены как общая тенденция к снижению с циклическими колебаниями восстановления, заканчивающимися оптимальными значениями, близкими к нулю.А параметр u (т.е. вес итерации временного ряда) показывает тенденцию сначала к падению, а затем к росту. В конце концов, оптимальное значение (w1, w2, w3, v, u) было признано как (2,763, 0,767, 0,821, 3,254, 0,564) после 820 итераций по временным рядам, при этом было отмечено, что u = 0,564 было для итеративного круга оптимизация с t = 819 до t = 820. Эти наблюдаемые оптимальные значения параметров показали, что оптимальная модель TSRNN была обучена иметь выражение линейной формулы с простыми весовыми коэффициентами, в то время как круговая итерация временных рядов вносит определенный вклад в сетевую модель.

РИСУНОК 6 . Обучение связыванию весов в структуре ЦРНН.

Прогностическая характеристика дискриминантной модели TSRNN с адаптивной настройкой весов сети была дополнительно оценена с помощью 233 тестовых выборок, которые считались «неизвестными», потому что они не участвовали в процессе обучения. Нам известно, что в наборе тестовых образцов было 53 аномальных образца и 180 нормальных образцов. Оптимальная модель TSRNN оценивается с относительно высокой точностью прогноза на основе количественных показателей показателей модели.Прогнозные ACC, TPR и FAR составили 89,3, 92,5 и 11,7% соответственно. Соответствующая матрица неточностей показана в Таблице 3.

ТАБЛИЦА 3 . Матрица неточностей различающих результатов, предсказанных оптимальной моделью TSRNN для 233 тестовых образцов.

Стремясь обнаружить кражу электроэнергии у пользователей, потребляющих реальную мощность, оптимальная модель выводит свои дискриминантные результаты для каждой выборки (показано на рисунке 7). Данные виртуального использования, полученные с помощью балансировки SMOTE, не предназначались для прогнозирования.Таким образом, необходимо отличать реальные аномальные данные от виртуальных аномальных данных. На практике мы использовали сплошные звезды, чтобы отметить 10 реальных аномальных образцов на рисунке, и только два из них были предсказаны как ложные. Результаты показали, что адаптивная архитектура TSRNN позволяет прогнозировать ненормальные случаи в ежедневных записях данных о потребляемой мощности.

РИСУНОК 7 . Дискриминация для каждого тестового образца по оптимальной модели TSRNN.

Кроме того, хорошо обученная архитектура TSRNN использовалась для мониторинга данных временных рядов с 1 января 2017 г. по 31 марта 2019 г., чтобы распознать пользователей энергопотребления, которые, вероятно, имеют поведение кражи электроэнергии.Идентификация реальных ненормальных пользователей приведена в таблице 4. Из таблицы 4 следует, что оптимальная модель TSRNN успешно идентифицировала 44 из 47 аномальных пользователей. Результаты показывают, что предлагаемая адаптивная архитектура TSRNN в сочетании с методом балансировки выборок SMOTE способна точно находить аномальные выборки на основе анализа данных энергопотребления, записанных во временном ряду, и таким образом распознавать поведение кражи электроэнергии.

ТАБЛИЦА 4 . Результаты дискриминации 47 реальных аномальных данных пользователей хищения электроэнергии.

Заключение

В этой статье была построена адаптивная архитектура TSRNN для обнаружения хищений электроэнергии на основе данных временного ряда о потребляемой мощности. Мониторинг записанных данных велся непрерывно с 1 января 2017 г. по 31 марта 2019 г. (всего 820 дней). При мониторинге данных ARP, PEA и SHO пользователи, подозревающие в краже электроэнергии, были обозначены как аномальные образцы, в то время как другие обычные пользователи были обозначены как нормальные.Там мы собрали данные 882 нормальных образцов и 47 аномальных образцов. Поскольку аномальные пользователи составляют меньшинство во всех записанных данных, алгоритм SMOTE был использован для уменьшения дисбаланса данных путем генерации 222 виртуальных аномальных выборок, чтобы соотношение нормальных и аномальных было примерно 3: 1.

Модель TSRNN была создана на основе 1151 пользовательской выборки за 820 моментов временного ряда. Базовая сеть была сформирована с тремя входными узлами для получения данных в трех переменных ARP, PEA и SHO, и с одним скрытым нейроном для извлечения характеристик данных.Затем выходной сигнал сети был вычислен как результат классификации k-средних, чтобы отличить образец как ненормальный или нормальный. Расчет классификатора k-средних производился на основе расстояния Махаланобиса. Что касается последовательного анализа непрерывных входных данных временных рядов, структура TSRNN была переформирована путем распространения этого вида базовой сети. Затем на каждый скрытый узел повлияли входные данные в текущий момент времени и доставка данных из скрытого узла с временным интервалом, и, таким образом, выходные результаты могут быть оптимизированы путем адаптивной настройки параметров сети в сочетании весов связывания ( w1, w2, w3, v, u).В нашем эмпирическом эксперименте наиболее оптимальные значения комбинации весов связывания наблюдались как (2,763, 0,767, 0,821, 3,254, 0,564) после 820 итераций по временным рядам. Там мы получили дискриминантную модель с высокой точностью прогноза ACC = 95,1%. Оптимальная модель TSRNN была оценена как очень эффективная на 233 тестовых образцах с ACC = 89,3, TPR = 92,5 и FAR = 11,7%. Таким образом, адаптивная модель TSRNN, наконец, была использована для предсказания 47 реальных аномальных выборок, и результаты различения весьма полезны: только три образца предсказаны как ложные.Точность прогноза составила 93,6%.

Результаты экспериментов показали, что предлагаемая адаптивная архитектура TSRNN в сочетании с методом балансировки SMOTE может использоваться для извлечения данных для мониторинга аномального поведения воровства электроэнергии. В перспективе эта методология будет использоваться для онлайн-мониторинга анализа больших данных для крупномасштабного потребления электроэнергии.

Заявление о доступности данных

Исходные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительные материалы, а дальнейшие запросы можно направить соответствующему автору.

Вклад авторов

YL разработал идею и руководил работой. GL и SH выполнили методологию. GL и HW визуализировали результаты. HW был вовлечен в формальный анализ. SH и ZN исследовали данные. ZN проверил данные, GL и HF написали первоначальный черновик. HF обработал данные и запустил программное обеспечение. XF и SH просмотрели и отредактировали статью. XF получил ресурсы.

Финансирование

Это исследование финансировалось проектом, поддержанным Китайской южной электросетевой корпорацией (грант №GDKJXM20185800).

Конфликт интересов

Автор HW работал в Zhanjiang Power Supply Bureau of Guangdong Power Grid Co., Ltd.

Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые можно было бы истолковать. как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно относятся к их аффилированным организациям или заявлению издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Источники

Ахмад Т., Хасан Д. К. У. и Зада С. (2015). Проблемы обнаружения, предотвращения и подавления нетехнических потерь для AMI в Smart Grid. Ijser 6 (3), 217–228. doi: 10.14299 / ijser.2015.03.001

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Аль-Дахиди, С., Аяди, О., Адиб, Дж., И Лузазни, М.(2019). Оценка алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей и наборов обучающих данных для прогнозирования производства солнечной фотоэлектрической энергии. Фронт. Energ. Res. 7, 1–18. doi: 10.3389 / fenrg.2019.00130

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Алкинани, Х. Х., Аль-Хамиди, А. Т. Т. и Данн-Норман, С. (2021). Модель рекуррентной нейронной сети, управляемая данными, для прогнозирования скорости проникновения. Upstream Oil Gas Techn. 7, 100047. doi: 10.1016 / j.upstre.2021.100047

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Арянежад, М.(2019). Новый подход к обнаружению и предотвращению хищений электроэнергии через распределительные сети. Внутр. J. Electr. Power Energ. Syst. 111, 191–200. doi: 10.1016 / j.ijepes.2019.04.005

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Авила, Н. Ф., Фигероа, Г., и Чу, К.-К. (2018). Обнаружение NTL в системах распределения электроэнергии с использованием дискретного вейвлет-пакетного преобразования с максимальным перекрытием и повышения случайной недодискретизации. IEEE Trans. Power Syst. 33, 7171–7180.doi: 10.1109 / tpwrs.2018.2853162

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cao, M., Zou, J., Wei, L., Zhao, X., Zhang, L., and Li, P. (2018). Обнаружение поведения кражи мощности распределительной сети на основе нейронной сети RBF. J. Yunnan Univ. Nat. Sci. Эд. 40 (5), 872–878. doi: 10.7540 / j.ynu.20170426

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чавла, Н. В., Бойер, К. В., Холл, Л. О., и Кегельмейер, В. П. (2002). SMOTE: Техника передискретизации синтетического меньшинства. jair 16, 321–357. doi: 10.1613 / jair.953

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chen, H., Liu, X., Jia, Z., Liu, Z., Shi, K., and Cai, K. (2018). Стратегия комбинирования случайного леса и сети обратного распространения для выбора переменных в спектральной калибровке. Chemometrics Intell. Лаборатория. Syst. 182, 101–108. doi: 10.1016 / j.chemolab.2018.09.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Chen, W., Chen, H., Feng, Q., Mo, L., and Hong, S.(2021 г.). Гибридный метод оптимизации для разделения выборки в ближнем инфракрасном диапазоне. Spectrochimica Acta A: Mol. Biomol. Spectrosc. 248, 119182. doi: 10.1016 / j.saa.2020.119182

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cossu, A., Carta, A., Lomonaco, V., and Bacciu, D. (2021). Непрерывное обучение для рекуррентных нейронных сетей: эмпирическая оценка. Нейронные сети 143, 607–627. doi: 10.1016 / j.neunet.2021.07.021

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дилип, Г.(2020). Обзор технологий и приложений Smart Grid. Обновить. Energ. 146, 2589–2625. doi: 10.1016 / j.renene.2019.08.092

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Dou, J., Liu, X., Lu, J., Wu, D., and Wang, X. (2018). Исследование метода предотвращения кражи электроэнергии на основе сбора информации о потреблении электроэнергии и больших данных. Elec. Измер. Instrum. 55 (21), 43–49.

Google Scholar

Фарджаминежад, Р., Сафари, С., и Могхадам, А.М. Э. (2021). Модели рекуррентных нейронных сетей для анализа одиночных и множественных переходных отказов в комбинационных схемах. Microelectronics J. 112, 104993. doi: 10.1016 / j.mejo.2021.104993

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фернандес А., Гарсия С., Эррера Ф. и Чавла Н. В. (2018). SMOTE для изучения несбалансированных данных: прогресс и проблемы, к 15-летнему юбилею. jair 61, 863–905. doi: 10.1613 / jair.1.11192

CrossRef Полный текст | Google Scholar

He, H., и Гарсия, Э.А. (2019). Учимся на несбалансированных данных. IEEE Trans. Знай. Data Eng. 21, 1263–1284. doi: 10.1109 / tkde.2008.239

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Hu, T., Guo, Q., and Sun, H. (2019). Нетехническое обнаружение потерь на основе составного некоррелированного автоэнкодера и машины опорных векторов. Автом. Elec. Power Syst. 43 (1), 119–127. doi: 10.7500 / AEPS20180630013

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джин, Дж., Ли, М., и Джин, Л. (2015). Нормализация данных для ускорения обучения линейной нейронной сети для прогнозирования следов тропических циклонов. Math. Пробл. Англ. 2015. doi: 10.1155 / 2015/931629

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Джокар П., Арианпу Н. и Люнг В. К. М. (2016). Выявление хищений электроэнергии в АМИ по моделям потребления. IEEE Trans. Smart Grid 7, 216–226. doi: 10.1109 / tsg.2015.2425222

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Li, S., Хан, Ю., Яо, X., Инчэнь, С., Ван, Дж., И Чжао, К. (2019). Обнаружение хищений электроэнергии в электрических сетях с помощью Deep Learning и случайных лесов. J. Electr. Comput. Англ. 2019, 4136874. doi: 10.1155 / 2019/4136874

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ли, С., Янг, Ю. (2021 г.). Платформа рекуррентной нейронной сети с адаптивной стратегией обучения для долгосрочного прогнозного моделирования нелинейных динамических систем. J. Звуковая вибрация 506, 116167. doi: 10.1016 / j.jsv.2021.116167

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Li, Y., Hao, G., Liu, Y., Yu, Y., Ni, Z., and Zhao, Y. (2021a). Многоцелевая реконфигурация распределительной сети с помощью алгоритма оптимизации с глубоким обучением с подкреплением. IEEE Trans. Power Deliv. , 1. doi: 10.1109 / tpwrd.2021.3107534

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Li, Y. , Song, W., Peng, F., Ding, N., and Wang, F. (2016). Интеллектуальный анализ аномалии тренда счетчика электроэнергии на основе алгоритма LOF. Elec. Измер. Instrum. 53 (18), 69–73.

Google Scholar

Li, Z., Li, Y., Liu, Y., Wang, P., Lu, R., and Gooi, H. B. (2021b). Плотно подключенная сеть на основе глубокого обучения для прогнозирования нагрузки. IEEE Trans. Power Syst. 36, 2829–2840. doi: 10.1109 / tpwrs.2020.3048359

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю, Л., Финч, А., Утияма, М., и Сумита, Э. (2020). Соглашение о целевых двунаправленных рекуррентных нейронных сетях для последовательного обучения. jair 67, 581–606. doi: 10.1613 / jair.1.12008

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Mozaffar, M., Paul, A., Al-Bahrani, R., Wolff, S., Choudhary, A., Agrawal, A., et al. (2018). Прогнозирование на основе данных многомерной тепловой истории в процессах направленного отложения энергии с помощью рекуррентных нейронных сетей. Manufacturing Lett. 18, 35–39. doi: 10.1016 / j.mfglet.2018.10.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ren, H., Hou, Z.Дж., Вьякаранам, Б., Ван, Х., Этингов, П. (2020). Классификация и локализация событий энергосистемы с помощью сверточной нейронной сети. Фронт. Energ. Res. 8, 1–11. doi: 10.3389 / fenrg.2020.607826

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Столь, Н., Матиасон, Г., Фалькман, Г., и Карлссон, А. (2019). Использование рекуррентных нейронных сетей с вниманием к обнаружению проблемных форм плит при прокатке стали. Прил. Математика. Модель. 70, 365–377. DOI: 10.1016 / j.apm.2019.01.027

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wang, H., Cai, R., Zhou, B., Aziz, S., Qin, B., Voropai, N., et al. (2020). Прогнозирование солнечной радиации на основе нейронной сети с прямым объяснением. Энерг. Беседы. Manag. 226, 113487. doi: 10.1016 / j.enconman.2020.113487

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhang, C. , Xiao, X., and Zheng, Z. (2019). Обнаружение кражи электроэнергии для клиентов в электроэнергетике на основе реальной сети глубокого убеждения. Power Syst. Техн. 43 (3), 1083–1091.

Google Scholar

Zhang, K., Zhou, B., Or, S. W., Li, C., Chung, C. Y., and Voropai, N. I. (2021). Оптимальное скоординированное управление системой производства многократных возобновляемых источников в водород для водородных заправочных станций. IEEE Trans. Ind. Applicat. , 1. doi: 10.1109 / TIA.2021.3093841

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhang, Y., Ai, Q., Wang, H., Li, Z., and Zhou, X. (2020). Обнаружение кражи энергии в пограничном центре обработки данных с помощью порогового детектора отклонений. Внутр. J. Electr. Power Energ. Syst. 121, 106162. doi: 10.1016 / j.ijepes.2020.106162

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhu, L., Lu, C., Dong, Z. Y., and Hong, C. (2017). Оценка краткосрочной стабильности напряжения энергосистемы на базе машины с обучением дисбалансу. IEEE Trans. Ind. Inf. 13, 2533–2543. doi: 10.1109 / tii.2017.2696534

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zhu, W., Wang, Y., Luo, M., Lin, G., Cheng, J., and Kang, C. (2016).Алгоритм распределенной кластеризации для понимания характеристик потребления электроэнергии крупными потребителями. Автом. Elec. Power Syst. 40 (12), 21–27. doi: 10.7500 / AEPS20160316007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Редакционная | Нет воровству энергии, нет коллективному наказанию | Комментарий

JAMAICA PUBLIC Service (JPS), компания по производству света и электроэнергии, справедливо обеспокоена постоянным хищением значительной части электроэнергии, которую она предлагает для продажи.Но отключение электричества от целых сообществ, включая потребителей с хорошей репутацией, не может быть способом решения проблемы. Это коллективное наказание.

Управление по регулированию коммунальных предприятий (OUR), таким образом, руководствовалось твердыми моральными соображениями, когда приказало JPS прекратить установку интеллектуальных трансформаторов, которые отключают питание, когда они определяют, что потребление электроэнергии превышает прогнозируемые уровни потребления его абонентами в целевые области. Предположение JPS состоит в том, что избыточный «спрос» крадется, что, вероятно, верно.

Проблема для JPS заключается в том, как решить, с точки зрения ее отчетов о прибылях и убытках, бизнес-проблему, которая слишком долго гноится в ущерб ее акционерам. С точки зрения политиков, кража электроэнергии – это политическая и социальная дилемма. В том, что пытались сделать JPS, вряд ли удастся найти устойчивое решение. И уж точно не в том, как это было сделано. Тем не менее, мы надеемся, что действия JPS, какими бы неуклонными и провокационными они ни были, помогут сконцентрировать умы на необходимости добросовестных усилий для окончательного решения этой болезненной проблемы.

JPS вырабатывает электричество. Он также имеет монополию на передачу и распределение электроэнергии на Ямайке. В прошлом году, лоббируя OUR для новых тарифов, JPS сообщила, что в 2019 году потери электроэнергии нетехнического характера составили 18,13%. Более 10% потерянной электроэнергии, по подсчетам компании, было украдено – или, как любит JPS. выражаясь словами, “нелегальные пользователи / не клиенты”. Эта кража была оценена в 90 миллионов долларов США, что, согласно данным, приведенным в финансовой отчетности за 2019 год, составляет примерно 28 процентов от 319 долларов США.45 миллионов это было получено от продажи электроэнергии бытовым потребителям.

Ни один серьезно управляемый бизнес не потерпел бы и вряд ли смог бы пережить такой уровень воровства, если бы оно происходило на постоянной основе. Если только он не смог покрыть убыток за счет увеличения цены на оставшуюся продукцию, воры не взяли. Компания JPS десятилетиями боролась с этой проблемой, что приводит к относительно высокой цене, которую потребители Ямайки платят за электроэнергию.

Как и в случае любой компании – но в большей степени монополии – обязательство по устранению этой проблемы, чтобы стать эффективным и экономичным поставщиком товаров, которые она предлагает для продажи, лежит в первую очередь на JPS.Это может включать в себя инвестиции в технологии, ограничивающие возможность людей незаконно извлекать электроэнергию.

Это то, что JPS скажет, что он сделал. За исключением того, что компания, похоже, отменила свои обязанности по двум направлениям – требование, за исключением обстоятельств форс-мажора , поставлять электроэнергию потребителям по контракту, и ее юридическое обязательство как монополия информировать регулирующий орган о любых существенных изменениях. в договорных стандартах, которые он намеревается навязать своим клиентам.

Что касается первого, то, когда потребитель заключает договор с JPS на поставку электроэнергии, он или она, если в соглашении не указано иное, ожидает, что мощность по запросу будет оплачиваться при ее использовании. Какие бы симпатии вы ни испытывали к JPS в отношении кражи электроэнергии, платящие клиенты не должны подвергаться наказанию в виде потери обслуживания из-за действий других. Это, по мнению этой газеты, является грубым нарушением контракта и грубым применением коллективного наказания.

Более того, НАШ настаивает на том, что действие JPS было односторонним – что компания фактически изменила условия своих соглашений без консультации с регулирующим органом. Несмотря на заявления об обратном со стороны одного члена совета директоров JPS, назначенного правительством, компания не представила убедительного опровержения обвинения регулирующего органа. JPS может настаивать на том, что он был в пределах своих прав проводить в жизнь свою новую политику, и пытаться юридически оспорить попытку НАШЕЙ сдержанности. Не должно. Потому что есть более фундаментальная проблема, которую нужно решить, и может быть окно возможностей для ее серьезного рассмотрения – текущий парламентский пересмотр Закона об электроэнергии.

Кража электроэнергии, широко распространенная во многих городских районах, на Ямайке терпима по двум причинам: это рассматривается как неофициальная, неофициальная социальная помощь; во-вторых, в сообществах, где правоохранительные органы и социальные санкции слабы, политики предпочитают закрывать глаза на практику, которая в случае нарушения может стоить им голосов. В то же время, несмотря на более низкую стоимость минимального «жизненно необходимого» потребления электроэнергии, многие люди по-настоящему неспособны платить за электроэнергию или позволить себе провести проводку в своих домах и получить официальное разрешение на электроснабжение.

Электроэнергетическая бедность реальна. В современном мире электричество и доступ к нему имеют решающее значение не только для функционирования экономики, но и являются основными социальными услугами. В условиях Ямайки решение проблемы хищения электроэнергии полезно не только для JPS и национальной экономики, но и для социальной сплоченности и верховенства закона. Поэтому достижение политического консенсуса против хищения электроэнергии должно быть в центре парламентской дискуссии по Закону об электроэнергии.

Ранее в этом году Филип Полуэлл, министр теневой энергетики, предложил правительству в течение пяти лет предоставить 200 000 домов в общинах, где незаконное проникновение в систему JPS широко распространено, солнечными батареями, способными вырабатывать 200 кВт / ч электроэнергии. Он утверждал, что это по существу решит проблему незаконного забора без финансового ущерба для JPS. Скорее, этот переход из сети, в основном со стороны потребителей, которые не платят, сэкономит компании деньги и повысит эффективность JPS.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.