用电信息采集大数据分析的反窃电智能识别技术

• 作者: 燕跃豪 鲍薇
• 来源期刊: 电子世界
• 年，卷（期）: 2021,（5）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 154-155
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

针对目前电力系统窃电趋势不容乐观的现象,急需提升大数据反窃电水准,构建反窃电的智能识别模型,进而实现对不同窃电事件的精准分类与预测.面对如此严峻的形势,本文采用基于双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的滑动窗方法对用户日电量的变化特征进行提取分析,识别异常用电行为.将用户用电信息导入训练好的模型进行分析,实现基于用电信息采集大数据分析的反窃电智能识别.