1(山东大学软件学院 济南 250100);2(山大地纬软件股份有限公司 济南 250100);3(国网山东省电力公司 济南 250001) (shiyuliang@sdu.edu.cn)
出版日期: 2018-08-01基金资助:山东省泰山产业领军人才工程专项经费(tscy20150305);山东省重点研发计划(2016GGX101008,2016ZDJS01A09);山东省自然科学基金重大基础研究项目(ZR2017ZB0419) This work was supported by the TaiShan Industrial Experts Programme of Shandong Province (tscy20150305), the Primary Research and Development Plan of Shandong Province (2016GGX101008, 2016ZDJS01A09), and the Major Basic Research Project of Natural Science Foundation of Shandong Province (ZR2017ZB0419).Stealing Behavior Recognition Method Based on Electricity Characteristics Analysis
Shi Yuliang1,2, Rong Yiping3,Zhu Weiyi31(School of Software, Shandong University, Jinan 250100);2(Dareway Software Co., Ltd., Jinan 250100);3(State Grid Shandong Electric Power Company, Jinan 250001)
Online: 2018-08-01摘要/Abstract
摘要： 反窃电工作是实现电力企业用电管理不可或缺的环节.针对山东省用电用户数量多、分布面积广、窃电现象逐年上升、检测人员不足等特点，对获取的用户窃电行为数据进行合理的分析、处理，提出一种基于用电特征分析的窃电行为识别方法，实现对窃电嫌疑用户的筛查.该方法首先基于采集样本，以过滤式算法和规则阈值设定的方式，实现采集样本数据的特征提取，从而提高采集数据的有效性；随后以逻辑回归算法构建用户窃电行为诊断模型，实现对窃电嫌疑用户的判定；此外，采用推送、排查、处理和反馈的闭环工作机制不断优化模型，并以国网山东省电力公司用电信息采集系统、营销业务应用系统提供数据进行算例分析，验证了所述方法的可行性与适用性.
参考文献
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