工商业用电量大户，偷电问题是比较常见且不容易解决的用电异常问题。如何解决发现并解决工业用电和商业用电问题，应该困扰着不少企业。如果能够解决这方面的问题，能够为企业带来不小的经济效益。比如：某耐火材料的国企，通过解决用电异常问题，降低年用电成本30%。
严格意义上讲，“偷电问题”应该归属于用电异常，那么我们就一起来分析下如何发现用电异常的问题。
工商业企业用电情况较为复杂，用电管理一般是较为混乱，如何发现异常用电和“偷电”是比较让企业管理者头疼的问题。有些是因为设备故障，有些是因为特殊生产需求，而有很大一部分是人员习惯问题造成的。那么有没有什么好的方法能够快速确认异常用电呢？
下面我们列举一个案例，如何巧用能管掌中宝云平台中的“运行分析”功能，发现工商业企业用电在非工作时间的异常用电和“偷电”问题。
工商业用电异常及“偷电”分析步骤：
第一步：设置统计规则。根据工商业企业用电实际工作时间设定用能分析的不同时段（也可以根据实际需求建立多个设计统计规则）：
（上班时间设定为6点到24点，下班时间设定为0点到5点）
第二步：观察数据变化。在“能耗单元-运行分析”模块选择日数据观察近一周数据变化：
第三步：找到异常点。可以通过柱状图和图表，发现9月23日的下班时间能耗要大于一周的平均能耗：
第四步：沿途索骥。通过前后两天的能耗排名变化，确定异常用能部门。嵌入式组的用电排名，22号在第4位，23号升到第二位，多出了5kWh左右。通过对嵌入式组下一级的能耗对比发现为实验室用能比前一天多了6kWh左右，再进一步对实验室的下一级能耗分析，发现为实验室空调比前一日多了6kWh。可以初步确认是实验室的空调在非工作时间没有关机。
第五步：异常用能确认。根据“能源监控—历史数据分析”来进一步确认异常点的异常数据，9月23日的用能异常确实是“嵌入式组-实验室-空调”设备未关机造成的。拉取9月22日至9月23日数据，发现，该嵌入式研发实验室的空调在9月22日上午10点开机后，至次日9月23日下午17点35分左右关机，9月22日未关机。
9月23日电流数据
9月22日及9月23日电流数据
第六部：定人定责。发现该问题后，公司可根据相关管理制度，将相关责任落实到该实验室的相关负责人。
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