在国家智能电网建设中,反窃电是其中不可或缺的基础建设环节。伴随着反窃电技术与方式趋于科技化与信息化的发展,其隐蔽性大大提升,致使以往的诸多反窃电手段与方式受到了越来越多的挑战。随着计量设备不断升级,计算机网络技术的高速发展,利用计算机网络的海量数据云存储能力,依托大数据分析平台,建立基于数据挖掘技术的窃电嫌疑分析方法是新时期反窃电最新技术手段。在数据分析中,以河北省公司数据库为基础,采集其中包含的用户用电信息、用电营销信息等相关指标数据来进行分析。本文通过对大数据分析的算法研究,使用逻辑回归模型与高斯分布作为大数据分析算法,将大数据分析方法应用于反窃电工作中。从数据收集、数据清洗、数据转换、特征提取和模型构建到结果评价,成功构建了反窃电模型,最终实现了对疑似窃电用户的定位和疑似窃电概率指数的预测。通过数据可视化技术,将反窃电结果生动直观展示出来,更加有利于用户进行观察和分析。基于用电信息采集系统的海量数据,从采集电量数据和用户基本信息等特征出发,建立反窃电分析模型,采集窃电查处实践中所产生的各种异常运行数据进行分析,以此可以实现自动化预警与告警,大大提升了查处窃电的效率与精准度,达到了遏制用户的窃电行为发生,保障电网安全,提高公司效益的目的。本文利用大数据技术手段,通过反窃电模型进行智能分析判断疑似窃电用户,对模型结果进行多方位展示,取得了一些有价值的完成成果,对窃电用户发现和窃电行为遏制方面起到了一定的促进作用。