智能电表数据和监督学习检测非技术损失的研究

为提高智能电表数据融合检测能力,提出基于监督学习的智能电表数据检测非技术损失评估方法,在智能电表检测非技术损失阵列中进行智能电表损失数据采集,构建大数据挖掘的统计分析模型,采用监督学习检测方法检测智能电表数据的非技术损失数值,实现智能电表检测非技术损失数据快速提取,根据特征提取结果实现智能电表数据融合和损失检测。仿真结果表明,采用该方法进行智能电表数据融合和监督学习检测的准确性较高,信息融合度较高,提高了智能电表非技术损失的评估和状态监测能力。