【摘 要】
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窃电行为不仅会扰乱正常用电秩序，更会影响电网的供电质量和安全运行。针对窃电检测工作中所面临的用户正常用电行为与窃电行为多样化问题，本文提出一种基于多阶段递推数据分析的低压台区窃电检测方法。该方法第一阶段对嫌疑窃电台区进行了判定，针对当日线损不是明显激增的情况，提出了基于台区线损综合波动率、总分表电流差异率、线损和电流曲线的突变点时间重合度的三步分析法，为窃电嫌疑用户的检测提供了良好的条件；第二阶段
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51877145）；
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窃电行为不仅会扰乱正常用电秩序，更会影响电网的供电质量和安全运行。针对窃电检测工作中所面临的用户正常用电行为与窃电行为多样化问题，本文提出一种基于多阶段递推数据分析的低压台区窃电检测方法。该方法第一阶段对嫌疑窃电台区进行了判定，针对当日线损不是明显激增的情况，提出了基于台区线损综合波动率、总分表电流差异率、线损和电流曲线的突变点时间重合度的三步分析法，为窃电嫌疑用户的检测提供了良好的条件；第二阶段提出了基于最优特征集的时间序列相似性度量方法，基于欧氏距离度量曲线间数值特征，同时基于动态弯曲算法（Dynamic Time Warping Algorithm，DTW）度量曲线间的形态特征，实现窃电嫌疑用户筛选；第三阶段提出了基于核函数和惩罚参数优化的支持向量机二次深度检测模型（Optimize Kernel-function and Penalty-parameters Support Vector Machine，OKPSVM），其中惩罚参数采用综合改进的粒子群算法（Improved Particle Swarm Optimization，IPSO）。通过算例仿真和实际工程应用，整体优化后的支持向量机模型（IPSO-OKPSVM）能够提高深度窃电检测的精准性和适用性。
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