4月2日,从国网山西电力公司传出消息,一季度,该公司狠抓提质增效、堵漏增收工作,累计查处违约及窃电用户1085户,追补电量147.75万千瓦时,追补电费及违约使用电费4063万元其中违约使用电费3154万元。
国网山西电力通过运用大数据分析技术,多维度分析用电信息、表计状态、异常报警、线路线损等数据信息,快速定位异常用电客户,多措并举推进反窃查违工作。
1至3月份,国网山西电力挖掘表计数据,提取有效隐藏信息,生成表计运行状态辨识码,建立表计运行状态辨识库;采用“病毒搜索引擎”方式对异常数据进行筛查比对,实现对窃电嫌疑户的精准判定和高速定位;深入研究用电异常影响要素,辅以营配贯通数据进一步探索窃电规律,构建用电异常评价指标体系,形成专家样本库;开展数据对象预处理、模型构建、模型预测、模型评估工作,结合机器学习技术自动对模型进行优化重构调整,使反窃电诊断模型更智能、分析结果更精确,并对典型诊断方法持续修正、完善。
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4月2日,从国网山西电力公司传出消息,一季度,该公司狠抓提质增效、堵漏增收工作,累计查处违约及窃电用户1085户,追补电量147.75万千瓦时,追补电费及违约使用电费4063万元其中违约使用电费3154万元。
国网山西电力通过运用大数据分析技术,多维度分析用电信息、表计状态、异常报警、线路线损等数据信息,快速定位异常用电客户,多措并举推进反窃查违工作。
1至3月份,国网山西电力挖掘表计数据,提取有效隐藏信息,生成表计运行状态辨识码,建立表计运行状态辨识库;采用“病毒搜索引擎”方式对异常数据进行筛查比对,实现对窃电嫌疑户的精准判定和高速定位;深入研究用电异常影响要素,辅以营配贯通数据进一步探索窃电规律,构建用电异常评价指标体系,形成专家样本库;开展数据对象预处理、模型构建、模型预测、模型评估工作,结合机器学习技术自动对模型进行优化重构调整,使反窃电诊断模型更智能、分析结果更精确,并对典型诊断方法持续修正、完善。