【摘 要】
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为了降低电网运行的技术损耗、预防用户窃电行为，文章从线损计算方法着手，分析用于窃电诊断的指标体系；基于Elman神经网络以及k-means聚类分析算法构建线损预测模型；基于高维随机矩阵构建窃电诊断模型，融合2个模型设计了电网线损与窃电预警平台。经过配电网实例数据预测与仿真，线损预测误差较小，窃电诊断定位准确，为降低损耗、预防窃电以及后续电网规划、策略优化提供了智能化分析手段。
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司
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为了降低电网运行的技术损耗、预防用户窃电行为，文章从线损计算方法着手，分析用于窃电诊断的指标体系；基于Elman神经网络以及k-means聚类分析算法构建线损预测模型；基于高维随机矩阵构建窃电诊断模型，融合2个模型设计了电网线损与窃电预警平台。经过配电网实例数据预测与仿真，线损预测误差较小，窃电诊断定位准确，为降低损耗、预防窃电以及后续电网规划、策略优化提供了智能化分析手段。
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