基于数据驱动的窃电行为预警综合评分方法

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针对基于聚类、分类方式的用户窃电行为预警评分方法准确性低,不能综合考虑影响用户用电行为因素的问题,提出了一种基于数据驱动的用户窃电行为预警综合评分方法。首先,利用K-means将经过归一化的历史日负荷数据进行聚类,采用SVM建立日负荷分类模型,根据用户横向评分标准,对同一类用户给出横向评分;其次,基于Embedding-LSTM建立用户用电量超短期预测模型,根据用户纵向评分标准,评估用电行为,并且给出纵向评分;最后,根据国网甘肃省电力公司酒泉市供电公司实测线损,考虑窃电管理分级,对区域用户给定窃电权重,实现综合评分,算例表明所提预警评分方法对用户用电行为可以准确地定量评分,进而量化用户窃电行为。
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