面向工程应用的数据驱动窃电检测方法

《面向工程应用的数据驱动窃电检测方法》是一篇针对电力系统中窃电行为进行识别与防范的学术论文，全文共28页。该文旨在通过数据驱动的方法，提升电力系统在实际工程应用中的窃电检测能力，为电力企业提供了有效的技术手段。

文章首先介绍了窃电行为的危害及其对电力系统安全稳定运行的影响，指出传统的窃电检测方法存在效率低、准确率不高等问题，难以满足现代电力系统的管理需求。因此，作者提出了一种基于大数据分析和机器学习的数据驱动窃电检测方法。

该方法通过对电力用户的历史用电数据进行建模和分析，提取出能够反映异常用电行为的关键特征。利用监督学习和无监督学习算法，构建了窃电检测模型，并通过实际案例验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法在检测精度和响应速度方面均优于传统方法。

此外，文章还探讨了数据预处理、特征选择以及模型优化等关键技术问题，强调了数据质量对检测效果的重要影响。同时，针对工程应用中的实际问题，提出了相应的解决方案，如数据采集的实时性、模型的可扩展性等。

本文不仅具有理论研究价值，更具备较强的实践指导意义，为电力行业提供了可行的数据驱动窃电检测方案，有助于提高电力系统的智能化管理水平。