终检评审通过 创新训练 520计算机科学技术 智能制造校级

电是我们生活中的必需品。电力损失一般可分为技术损失和非技术损失。其中一个主要的非技术损失就是窃电。本团队的研究领域主要是深度学习的卷积神经网络、循环神经网络和时间序列模型等方面。研究过程中以某台区所有电表连续半年观测期内的用电数据为依据，分析每个用户的指标数据，评估其窃电嫌疑。现阶段基于神经网络的用户窃电检测与分析,模型的分类能力和准确率均有待提高, 对模型进行训练和完善，将窃电行为模式的识别准确率提高到目前研究的基线水平以上，对电网的窃电行为监测起到辅助作用。