文章摘要:针对基于聚类、分类方式的用户窃电行为预警评分方法准确性低，不能综合考虑影响用户用电行为因素的问题，提出了一种基于数据驱动的用户窃电行为预警综合评分方法。首先，利用K-means将经过归一化的历史日负荷数据进行聚类，采用SVM建立日负荷分类模型，根据用户横向评分标准，对同一类用户给出横向评分；其次，基于Embedding-LSTM建立用户用电量超短期预测模型，根据用户纵向评分标准，评估用电行为，并且给出纵向评分；最后，根据国网甘肃省电力公司酒泉市供电公司实测线损，考虑窃电管理分级，对区域用户给定窃电权重，实现综合评分，算例表明所提预警评分方法对用户用电行为可以准确地定量评分，进而量化用户窃电行为。

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项目基金:文章来源：《心理与行为研究》 网址: http://www.xlyxwyj.cn/qikandaodu/2022/0108/1069.html