电力电网大数据驱动的反窃电分析

本文研究了基于大数据的电力电网反窃电系统的设计与实现。国网山西省电力公司通过安装智能电表和传感器,实时采集电流、电压和功率等数据。系统采用了数据清洗、标准化处理和时间序列变换等预处理方法,确保数据的质量和一致性。基于多种机器学习算法(如随机森林、支持向量机)和深度学习算法(如长短期记忆网络),系统构建了反窃电模型,能够准确识别异常用电行为。通过高性能计算环境和专门的软件工具进行仿真验证,结果显示系统具有高效性和可靠性,能够及时预警窃电行为,提高电力公司的管理效率和电网运行的安全性。