【摘 要】
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为提高电力用户行为分析效率以及窃电检测准确率，提出了一种将无监督学习和有监督学习相结合的窃电检测模型。首先，基于Wasserstein距离、相似性约束和真实约束，训练生成对抗网络，生成符合窃电特征的高精度测量数据。其次，为了提高相似性度量的有效性，在相似性度量过程中综合考虑了数值特征和形态特征，并采用动态时间扭曲（DTW）度量形态特征的相似性。最后，综合考虑待测曲线的数字特征、形态特征以及特征曲线
【基金项目】
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广东电网有限责任公司科技基金资助项目（GDKJXM20200123）；
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为提高电力用户行为分析效率以及窃电检测准确率，提出了一种将无监督学习和有监督学习相结合的窃电检测模型。首先，基于Wasserstein距离、相似性约束和真实约束，训练生成对抗网络，生成符合窃电特征的高精度测量数据。其次，为了提高相似性度量的有效性，在相似性度量过程中综合考虑了数值特征和形态特征，并采用动态时间扭曲（DTW）度量形态特征的相似性。最后，综合考虑待测曲线的数字特征、形态特征以及特征曲线，将平衡数据集带入模型进行训练，从而准确识别非法窃电用户。在试验阶段，以某电力公司提供的电力数据为例，对所提模型进行验证。试验结果表明，所提模型可以有效提高算法的分类效果和迭代时间。该模型为电力部门分析用户用电行为以及窃电检测提供了借鉴。
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