【摘 要】
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近年来,由于用电用户窃电手段智能化、多样化、隐蔽化,直接造成供电公司和社会经济的巨大损失,但因目前侦测用户窃电的手段相对落后,因此急需能高精度侦测和预测用电用户窃电
【机 构】
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国网北京市电力公司电力科学研究院; 广州数钻数据科技有限公司;
【基金项目】
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国家电网公司科技项目(No.52020116000J)
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近年来,由于用电用户窃电手段智能化、多样化、隐蔽化,直接造成供电公司和社会经济的巨大损失,但因目前侦测用户窃电的手段相对落后,因此急需能高精度侦测和预测用电用户窃电行为的方法。在基于数据驱动的原理结合算法建模的基础上,将多来源的明细数据引入用户窃电分析中,提取多方面的关键特征,发掘窃电行为发生的规律,并构建了最优模型——决策树(卡方),该模型精准度高达99%以上并揭示了不同行业间的窃电关键因素不同:小学教育是否窃电与检查周期和城乡类别关系密切,农业排灌和农业生产是否窃电与电量和电费关系密切,商业、普通工业、非工业、大工业和非居民照明中与小行业的关系密切且商业、普通工业、非工业与电费和检查周期的关系也极为密切,具有极高的推广应用价值。
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