应用大数据技术的反窃电分析

发布时间：2017-08-02 18:27

  本文关键词：应用大数据技术的反窃电分析

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【摘要】：目前窃电现象严重且窃电手段先进,但反窃电手段仍以人工稽核为主,存在工作量大、取证困难和缺乏针对性等问题。为了解决上述问题,利用供电企业积累的大量客户档案数据和历史用电数据,通过二阶聚类分析窃电用户的定性特征,用深度学习和CHAID决策树分类评估用户的窃电嫌疑概率,根据异常值分析手段为疑似窃电行为取证提供依据。实践表明,本方案缩小了窃电嫌疑用户范围,减少了防窃电的工作量,提高了稽核针对性,且为供电单位进行窃电侦查提供了依据,从而减少了供电企业财务损失,保障电网运行安全。
【作者单位】： 国网重庆市电力公司;北京中电普华信息技术有限公司;
【关键词】： 反窃电 二阶聚类 深度学习 CHAID决策树 异常分析
【分类号】：TM73;TP311.13
【正文快照】： 1引言 在电力的供应与使用过程中,用电客户以减 少计量电能和降低缴纳电费为目的,采用欠压法、欠流法、移相法和扩差法等手段进行电能盗窃,给供电单位造成巨大经济损失,而且还会带来一系列 的用电安全隐患和社会问题。因此,利用一些智能化硬件设备和科学技术手段开展反窃电，

本文编号：610677