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因为现阶段的供电系统存在的窃电情况比较严重，亟需显著提升基于大数据技术的反窃电能力，设立反窃电工作的智能型识别系统，可以达成针对各类窃电活动的类型划分以及评估预测。本文为了应对严峻的问题形势而使用根据双向长短时神经记忆网络 （BiLSTM）中的滑窗模式方法针对客户每天的用电变化情况的数据进行提取和研究，捕捉异常用电行为。分析客户用电信息，实现大数据分析基础上的反窃电识别智能化。