基于数据挖掘技术的窃电侦查方法

目前窃电侦查最主要是靠人工巡查的方法，而电力部门已经通过远程或人工抄表掌握了大量用户用电数据，通过对这些数据信息的挖掘分析可为窃电侦查提供更有效的途径。本文从对负荷数据进行挖掘分析的角度设计了一种窃电侦查方法。在对已有用户的历史数据进行聚类分析的基础上，通过用户与质心的偏差比较，缩小疑似窃电用户范围。再由现场侦查确定窃电和不窃电用户，并提取能够有效区分两种用户的特征量，建立一种决策树分类器，学习窃电分类规则，由此根据新用户的用电负荷预测其窃电行为。最后对窃电侦查分类器的准确性进行了计算和分析。