【摘 要】
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针对传统的人工现场稽查难以有效查出用户窃电行为的问题，文中在当前采集系统能有效获取用户用电信息的基础上，提出一种基于改进k-means算法和用电大数据的新型窃电识别模型。通过对采集系统得到的用电数据进行预处理，同时提取电量与电压的特征参数，从而建立用户的综合用电信息指标。最终，通过改进的k-means算法识别出高损台区的窃电用户。对某高损台区的仿真实验结果表明，新型窃电识别模型能够缩小窃电稽查范围
【基金项目】
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国网宁东供电公司技术开发项目（D052-300009470-00001）；
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针对传统的人工现场稽查难以有效查出用户窃电行为的问题，文中在当前采集系统能有效获取用户用电信息的基础上，提出一种基于改进k-means算法和用电大数据的新型窃电识别模型。通过对采集系统得到的用电数据进行预处理，同时提取电量与电压的特征参数，从而建立用户的综合用电信息指标。最终，通过改进的k-means算法识别出高损台区的窃电用户。对某高损台区的仿真实验结果表明，新型窃电识别模型能够缩小窃电稽查范围，且可更加精准、有效地识别出窃电用户，并有效提升窃电稽查的工作效率。
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