在我国,集中抄表系统的应用已基本覆盖到全部低压用户,该项工作旨在提高抄表质量、降低抄表工作量。然而实际采集的集抄数据常出现异常,并不能直接用来出账。建立科学的集抄异常数据甄别方法是提升集抄出账率、实现减员增益效果的关键所在。集抄数据异常判定包括消缺分析和失真判定两方面的问题,前者旨在发现表计故障、信道质量差等原因导致的数据缺陷(缺失/奇异值/总分不匹配),后者则甄别缺陷分析未能发现、或是由于用户窃电等原因造成的集抄电量相对实际用电情况的偏离。本文首先针对消缺分析中难以区分集抄失灵后冻结电量的异常突增与正常电量增长的问题,提出一种序列光滑性分析方法:先对冻结电量序列实施光滑比分析,搜索出疑似缺陷的数据序列;对这些序列进一步实施haar小波变换并求取Lipschitz指数,据Lipschitz指数是否接近于0辨别出异常突增缺陷。其次,针对目前月用电量环比波动率判据的不合理性,提出了一种基于用户用电模式分析的失真判定方法:先采用基于主成分分析的方法提取用户用电特征,实施用户用电模式稳定性分析;进而对用电模式稳定的用户采用灰色距离测度法估计月用电量合理区间,以此作为集抄电量异常判据。对失真判定环节判定为疑似窃电的用户,论文还提出了带追溯功能的多维离群点窃电侦查方法,找出待稽查、而不能直接出账的用户,进一步保障集抄数据用于出账的准确性。针对上海某供电公司的算例分析表明:与现有经验性判据相比,所提序列光滑性分析方法对集抄电量异常突增缺陷具有更强的挖掘能力;所提失真判定方法能降低气候变化或特殊用电模式造成的集抄数据失真误判,有效缩小核抄范围、降低核抄工作量;所提窃电侦查方法可在不显著增加误判率的同时提升窃电可疑用户搜索率,从而一定程度上克服集抄环境下的窃电隐蔽问题。