应用大数据技术的反窃电分析

目前窃电现象严重且窃电手段先进,但反窃电手段仍以人工稽核为主,存在工作量大、取证困难和缺乏针对性等问题.为了解决上述问题,利用供电企业积累的大量客户档案数据和历史用电数据,通过二阶聚类分析窃电用户的定性特征,用深度学习和CHAID决策树分类评估用户的窃电嫌疑概率,根据异常值分析手段为疑似窃电行为取证提供依据.实践表明,本方案缩小了窃电嫌疑用户范围,减少了防窃电的工作量,提高了稽核针对性,且为供电单位进行窃电侦查提供了依据,从而减少了供电企业财务损失,保障电网运行安全.