【摘 要】
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电力是当今社会不可或缺的资源之一,与人们的日常生活、生产研究息息相关。然而,日新月异的窃电行为却屡禁不止,成为一直困扰电力行业的难题,给国家带来了巨大经济损失,为电网安全埋下隐患,严重侵害了供电公司与合法用户的权益。因此,探究基于用电信息采集数据的用电异常检测方法势在必行。本文针对电力系统检测窃电效率低下的问题,应用了计算机分类、决策树等算法,解决了通过用电异常来预测潜在窃电对象的问题。首先通过对
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电力是当今社会不可或缺的资源之一,与人们的日常生活、生产研究息息相关。然而,日新月异的窃电行为却屡禁不止,成为一直困扰电力行业的难题,给国家带来了巨大经济损失,为电网安全埋下隐患,严重侵害了供电公司与合法用户的权益。因此,探究基于用电信息采集数据的用电异常检测方法势在必行。本文针对电力系统检测窃电效率低下的问题,应用了计算机分类、决策树等算法,解决了通过用电异常来预测潜在窃电对象的问题。首先通过对窃电手段原理的探究以及对当今用电异常检测方法的横向比较,总结其缺陷与不足;然后从计量原理的角度,探究并归纳出当今常见的窃电方式,通过其窃电现象,绘制窃电鱼骨图,挖掘电气特征参量与用电异常检测方法的关联关系,建立窃电本质特征模型及相关特征参量集合;接着依托用电信息采集系统的平台,对种类繁多的数据进行科学分类;利用相关技术对其进行降维、补缺等预处理,构建用电异常分类模型与预测模型,形成基于用电信息采集数据的用电异常检测方法;最后通过采集的数据预测并验证了潜在窃电对象。本文方法的合理性和准确性,为电力系统的窃电稽查提供有效的方法渠道和技术基础,保障了电力系统和用电秩序的健康运作,维护了国家电网的安全,促进了社会的和谐稳定。
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