摘要
讨论了基于Hadoop的窃电预测平台及模型构建的过程,利用Hadoop开源工具建立整套电力大数据预测解决方案,着重研究大数据对窃电行为预测的效果。基于自主搭建的Hadoop大数据平台收集电力企业内部客户用电行为模式相关数据,研究客户用电行为与窃电行为之间的关系。用2014—2015年查处的窃电案例作为资料在Hadoop平台上运用神经网络算法进行训练建模,用2016年的最新案例做效果检验,结果证明,对比随机抽样该方法可以获得较为明显的窃电查处提升率,且自主搭建的Hadoop大数据平台能很好地解决实际问题。
