【摘 要】
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用户用电异常行为不仅对接入设备和用户本身产生影响，更会危及电网的正常运行，因此对用电异常行为的分析至关重要。基于大数据和机器学习技术，设计了一种用电异常行为分析系统，并提出了系统设计的总体框架和相关配置。所设计系统对用户用电的用电量、电压质量、负载及三相不平衡率、无功及功率因数等方面可以进行异常分析，并以可视化的方式向管理员和用户展示。同时，对高风险用户进行预警和跟踪处理，对窃电行为展开调查分析。
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用户用电异常行为不仅对接入设备和用户本身产生影响，更会危及电网的正常运行，因此对用电异常行为的分析至关重要。基于大数据和机器学习技术，设计了一种用电异常行为分析系统，并提出了系统设计的总体框架和相关配置。所设计系统对用户用电的用电量、电压质量、负载及三相不平衡率、无功及功率因数等方面可以进行异常分析，并以可视化的方式向管理员和用户展示。同时，对高风险用户进行预警和跟踪处理，对窃电行为展开调查分析。本系统可以有效分析用户用电异常行为及进行窃电预警，对电网稳定运行起到关键作用。
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