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从窃电用户数据的波动形态角度出发,提出一种基于典型窃电用户相似性检索的窃电行为检测方法.首先,利用动态时间弯曲对窃电用户的用电数据进行相似性量度,得到窃电相似度矩阵.其次,结合窃电相似度矩阵,利用近邻传播聚类方法对其进行聚类划分,实现窃电用户自动聚类,并利用簇中心作为典型窃电用户.最后,利用典型窃电用户在电力数据库中的相似性检索出与典型窃电用户的用电行为相似的用户,结合人工经验分析判别出嫌疑窃电用户.利用中国国家电网某省电力公司提供的数据进行算例分析,验证了所提方法的可行性与适用性.