随着新能源发电行业不断兴起,近年来大大小小的光伏电站不断建成并网,极大推进了我国光伏产业的飞速发展。虽然我国分布式光伏发电项目发展迅猛、潜力无穷,但随之而来的问题也是日渐显著。自光伏发电量进行补贴政策实施以来,一些不法用户通过技术手段使得分布式光伏计量表记录下更多的发电量,以此从国家补助政策中骗取高额津贴。此类诈骗补贴的行为统称为光伏窃电。若广泛为之,不仅将造成国家财政收入流失,还会对光伏电站的并网运行带来潜在的安全隐患,极大地影响了光伏发电产业的良性发展。考虑到此类新型窃电手段的出现,电力公司亟需制定一套完善的分布式光伏窃电监管体系。因此,本文以保障电网光伏产业绿色健康发展为初衷,旨在监控光伏补贴实行下的非法骗补盈利行为,提出了基于组合预测模型的多时间尺度光伏窃电识别方法。首先,筛选出了对光伏出力影响较大的几个外界环境因素,利用历史发电数据进行逐个类比分析,得出天气类型指数。构建光伏出力组合预测模型对光伏发电功率值进行预测,并分析误差是否满足窃电筛选阈值。其次,对分布式光伏用户数据处理分析,建立了三层式光伏窃电筛选架构,同时界定了光伏窃电行为的判定指标,为整个光伏窃电识别流程提供了规范性定义。最后,提出了对实时、短期、中长期光伏窃电嫌疑的判定流程,以及对光伏用户窃电严重程度的定性考量。论文对光伏用户所存在的骗补问题进行研究,采取定量定性的分析方式以建立较完善的监管流程。作为一种新型窃电模式,未来或被不法用户广泛推广,为了维护新能源市场正常秩序和国家及电力企业的利益,反窃电工作将势在必行。