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申请/专利权人：国网安徽省电力有限公司营销服务中心;国网安徽省电力有限公司
摘要：本发明公开基于大数据分析的窃电行为检测系统及方法，涉及电力检测技术领域，包括数据获取模块、标差值获取模块、异常时段标记模块、异常分支标记模块、户用电量获取模块和异常用户识别模块；解决了无法准确对发生窃电行为的相应时段、分支线路和对应的用户进行针对性监测，影响对窃电行为检测的准确性和效率的技术问题；通过对各个异常时段内的异常线路中各个用户分别在监测时长L内每天对应的时段计电电量进行获取并进行分析，准确地找出异常用户，有利于对相关人员在对应的异常时段内对异常用户的用电情况进行针对性监测，提高了窃电行为检测的准确性和效率，有助于及时发现和解决窃电问题。
主权项：1.一种基于大数据分析的窃电行为监测系统，其特征在于，包括：数据获取模块，用于对电力系统的用电数据进行获取，包括输出电量和计电电量；标差值获取模块，用于将一天划分为多个标准时间段，对多个标准时间段在预设时间T内的历史用电数据进行分析，得到各个标准时间段内分别对应的标差值，T≥1；异常时段标记模块，用于对各个标准时间段内的标差值进行分析，进而对异常时段进行标记；异常分支标记模块，用于对电力系统各个分支线路在异常时段内的历史电力数据进行分析，找出异常分支；户用电量获取模块，用于对各个异常时段的异常线路中的用户进行分析，得到各个异常时段内的异常线路中各个用户分别对应的户用电量；异常用户识别模块，通过设置监测时长L，对异常时段中的用户在监测时长内的时段计电电量进行分析，对异常用户进行识别，L≥1。
全文数据：
权利要求：
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