赵子慧

电力行业变革与用电环境复杂，传统稽查手段难满足需求，本文探究基于大数据分析的用电稽查定位法，构建多源数据整合机制，融合电力营销、计量自动化及智能电表数据。借数据挖掘和机器学习算法，建立用电行为分析与异常识别模型，阐述数据采集、预处理、模型搭建及算法优化流程。以典型案例验证该方法可靠性，研究显示其能大幅提升用电稽查准确率与效率，定位窃电、违约用电行为，为电力企业减损、维护用电秩序、实现可持续发展提供技术支持。

大数据分析；用电稽查；精准定位；数据挖掘；机器学习

[1] 叶方彬,陈政波,何清源,等.浅谈基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警体系建设[J].机电信息,2020,(35):130-131. [2] 王玮.基于用电信息采集系统大数据分析的反窃电平台应用研究[D].河北科技大学,2020. [3] 许伟强.基于大数据分析的营销稽查防窃电分析预警应用[J].通信电源技术,2020,37(06):79-82. [4] 柴雨峰,党明慧.基于营销信息数据分析应用的供电企业稽查管控能力提升路径研究[J].企业改革与管理,2018,(24):39-40. [5] 吴远超.基于大数据分析的窃电行为识别方法及全方位防窃电系统的研究[D].武汉大学,2018.

点击下载PDF