摘要
本发明公开了一种基于逻辑回归的窃电检测方法及智能量测开关,属于电力窃电检测技术领域,步骤如下:获取量测开关的所有下挂电表的电表读取数据,并对电表读取数据进行预处理,得到窃电分析数据集;提取窃电分析基准日时用户档案数据对应的用电量下降趋势指标、线损指标和告警次数指标;将提取的三类指标与用户窃电标签结合,构建窃电识别样本数据集;基于窃电识别样本数据集对窃电分类预测模型进行训练和测试,得到训练好的窃电分类预测模型;获取待窃电分析用户的待窃电分析特征,并基于训练好的窃电分类预测模型对待窃电分析特征进行窃电分类识别,得到窃电检测结果。本发明解决了现有窃电检定方法准确率不足导致的错漏报问题。
技术关键词
分类预测模型
电表
指标
电力窃电检测技术
样本
逻辑回归模型
表达式
线损
台区拓扑图
数据通信模块
线路
数据储存模块
终端
白名单
数据项
开关
标签
系统为您推荐了相关专利信息
车联网客户端
差分隐私
蒸馏
联邦学习方法
噪声参数
地物要素
变化检测模型
样本
变化检测方法
半监督学习
二维快速傅里叶变换
分析模块
客观评价指标
门控循环单元
集成变换器