【摘 要】
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针对目前专变大用户窃电手法多样化,而传统的防窃电技术可行性较低。基于国内外研究现状,提出一套基于多特征融合的异常用电智能分析模型的实施方案。通过对异常用电的表现行
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针对目前专变大用户窃电手法多样化,而传统的防窃电技术可行性较低。基于国内外研究现状,提出一套基于多特征融合的异常用电智能分析模型的实施方案。通过对异常用电的表现行为进行特征提取,基于每个特征采用机器学习方法学习用电异常的判决阈值,针对每一个具体特征均进行了独立的异常检测后,采用多特征融合的方法对独立的检测结果进行融合,获得综合的结果。将该结果通过异常指数分析模型计算异常指数,最后通过异常阈值筛选出异常用电户。通过该方法,基本能够做到将用电行为异常的窃电用户筛选出来。
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