基于多源数据融合的智能电表异常用电行为识别方法
2025.12.14点击：
摘要：<正>智能电网的快速发展为电力系统带来了海量数据资源，但同时也面临着异常用电行为识别的重大挑战。传统的单一阈值规则方法在实际应用中存在较高的误报率，难以适应复杂多变的用电场景，尤其针对间歇性过载、改装电表等隐蔽性窃电行为，现有技术的识别效果较差。本文以某市高新技术开发区为例，探索构建了一套融合用电数据、地理信息、气象数据等多维特征的异常用电行为识别系统，旨在提升异常用电行为的识别准确率和响应速度。
专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑
专题： 电力工业;自动化技术
分类号： TP18;TM933.4
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