【摘 要】
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窃电活动不但会扩大供电的非正常线损,破坏电力企业的经营效益,而且还会损害社会正常的用电秩序。目前,供电企业已经实现了对用户用电数据的采集和储存,本文将研究一个通过大数据挖掘与分析,进行对窃电用户区域锁定、窃电时间区域锁定的窃电识别方法。本文的主要研究内容是对窃电行为识别和窃电量估算方法的基础理论进行研究,对基于大维随机矩阵的窃电行为识别方法进行研究,对基于改进LSSVR时间序列预测算法的窃电量估算
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窃电活动不但会扩大供电的非正常线损,破坏电力企业的经营效益,而且还会损害社会正常的用电秩序。目前,供电企业已经实现了对用户用电数据的采集和储存,本文将研究一个通过大数据挖掘与分析,进行对窃电用户区域锁定、窃电时间区域锁定的窃电识别方法。本文的主要研究内容是对窃电行为识别和窃电量估算方法的基础理论进行研究,对基于大维随机矩阵的窃电行为识别方法进行研究,对基于改进LSSVR时间序列预测算法的窃电量估算方法进行研究,对基于改进半监督学习时间序列预测的窃电量估算算法进行研究,主要工作内容如下:（1）窃电行为识别和窃电量估算方法的基础理论。通过了解电能测量基本原则,对窃电行为的电力特征进行分析,对供电非正常现状的判别,应用大维随机矩阵理论,通过使用大数据分析的多维随机矩阵来描述用户的用电情况,及应用时间序列预测算法理论,使用时间序列预测算法实现窃电量检测,为窃电行为识别和窃电量估算方法的研究奠定了理论基础。（2）基于大维随机矩阵的窃电行为识别方法。应用线、变、户异常程度对用户的窃电嫌疑进行定性评价,确定窃电时间区段定量判据,重点嫌疑用户用电异常的快速识别定量判据,基于大维随机矩阵理论的窃电行为识别方式与流程,窃电用户的窃电时间区段确定,实现窃电行为的识别。（3）基于改进LSSVR时间序列预测算法的窃电量估算方法。改进的半监督学习LSSVR时间的预测方法,基于改进半监督的时钟序列估计的窃电量估计算法,BP神经网络窃电建模,人工蜂群优化BP神经网络窃电模式,改进了窃电量估算方法。（4）基于改进半监督学习时间序列预测的窃电量估算算法。应用改进算法,通过对当前数据训练样本和历史同期数据训练样本间的分布距离的度量,建立了协同训练样本,使历史数据得到充分利用,并实现了多步预测,提高了窃电量估算的合理性和精确度。
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