【摘 要】
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针对配电网线路时常发生窃电事故，造成电力企业经济损失的问题，考虑窃电事故发生时，配电线路的电气参数及用户侧计量数据发生明显变化，提出将灰色关联分析与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）理论相融合，对配电线路的特征参数和用户用电情况进行比例权重特征分析，结合季节性气象特征和社会经济等多源信息，提高模型输出结果的可靠性，从而精确判断是否发生窃电事故.最后，利用实例数据验
【机 构】
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国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心)
【基金项目】
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国家电网有限公司总部科技项目资助（5216A019000U）；
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针对配电网线路时常发生窃电事故，造成电力企业经济损失的问题，考虑窃电事故发生时，配电线路的电气参数及用户侧计量数据发生明显变化，提出将灰色关联分析与支持向量机（Support Vector Machine, SVM）理论相融合，对配电线路的特征参数和用户用电情况进行比例权重特征分析，结合季节性气象特征和社会经济等多源信息，提高模型输出结果的可靠性，从而精确判断是否发生窃电事故.最后，利用实例数据验证所提方法能够合理地对窃电线路和用户进行监控.
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