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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司营销服务中心;国家电网有限公司

摘要：本发明公开了一种基于随机森林法的窃电分析方法及其系统，包括获取数据，数据包括档案、用户用电量数据、低压台区损失电量数据、气温数据；筛选出气温数据出现突变区间、电变电量计量采集正常的低压台区；分析气温数据与用户用电量数据的相关性、用户所属低压台区损失电量与用户用电量的正相关性、用户所属低压台区损失电量与用户用电量的负相关性；通过随机森林法查找分析结果中的离群数据，离群数据所属的用户为窃电用户，通过窃电用户数据训练窃电分析模型；实地考察验证与模型优化。本发明可以根据气象发布的地区温度变化，结合模型提供的特征更加有针对性，有目的性的去定位窃电用户。

主权项：1.一种基于随机森林法的窃电分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取数据，所述数据包括档案、用户用电量数据、低压台区损失电量数据、气温数据；S2：对数据进行预处理：筛选出所述气温数据出现突变区间、电量计量采集正常的低压台区；S3：数据分析：分析所述气温数据与所述用户用电量数据的相关性、用户所属低压台区损失电量与用户用电量的正相关性、用户所属低压台区损失电量与用户用电量的负相关性；S4：根据步骤S3的数据分析结果，通过随机森林法查找分析结果中的特征数据，所述特征数据所属的用户为窃电用户，通过窃电用户数据训练窃电分析模型；S5：实地考察验证与模型优化；所述步骤S4包括对每个用户的窃电可能的期望进行计算：P＝P1×ξ1+P2×ξ2+P3×ξ31ξ1+ξ2+ξ3＝12其中，P为用户存在窃电行为的可能性，P1为气温数据与用户用电量数据的存在相关性时，用户存在窃电行为的可能性，P2为用户所属低压台区损失电量与用户用电量存在正相关时，用户存在窃电行为的可能性，P3为用户所属低压台区损失电量与用户用电量存在负相关时，用户存在窃电行为的可能性，ξ1为P1事件的加权系数，ξ2为P2事件的加权系数，ξ3为P3事件的加权系数，P的数值越接近1，用户存在窃电行为的可能性越大，当P大于0.8时，该用户被判断为窃电用户；所述窃电用户在夏季时的数据特征包括：所述窃电用户所属台区的负载率明显较春季要高；所述窃电用户所属台区的线损率较春季上升明显；还包括对所述窃电用户分类，所述窃电用户包括一直窃电用户和间歇窃电用户，所述一直窃电用户的数据特征包括：春季用电每天存在波动，夏季用电量比春季呈倍数增多；所述间歇窃电用户的数据特征包括：春季用电每天存在波动，夏季用电量较春季少且夏季用电量稳定。

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