同的区域，比如线损分析中表计电量变化率绝对值可以分为几个区间来进行划分無穷大，针对不同的指标有不同区域划分。如表所示。设臵指标状态值根据基准值的区域划分，对划分的基准值区域分别给出定的指标状态值，如针对线损分析中表计电量变化率区间，可以给不同的区间对应的状态值无穷大，。如电量变化，并根据实际情况开展现场窃电行为排查工作。用电行为异常分析综合评估评估模型定义在系统中由于用户的用电行为异常方法有很多，要能对用户的用电行为做出客观地定性分析，需要采用定的科学方法来进行分析，在该系统中，我们使用层次分析法来对用户的用电行为异常行为进行定性分析。该方法只提供用电行为异常嫌疑的定性分析，不支持定量分析。指标体系构建根据层次分析原理分层基于大数据的用电行为异常分析系统的研究和开发论文原稿信息化的快速发展，电力信息系统中的数据日益增长，己形成海量数据。利用传统的方式进行统计分析效率越来越低，并且算法模型和场景也都出现了与实际不符的情况。具有高效数据处理优质算法可自定的模型场景和机器学习能力的大数据技术已经成为处理海量数据最佳方案。利用大数据技术分析广大用户的用电数据，从分析结果中获得有利于电网企业有利于社会发展的成果己成为了当下必然来进行分析，在该系统中，我们使用层次分析法来对用户的用电行为异常行为进行定性分析。该方法只提供用电行为异常嫌疑的定性分析，不支持定量分析。指标体系构建根据层次分析原理分层建立用电行为异常指标体系，指标层从上至下分别为用户用电行为异常嫌疑指数，平衡分析，表计事件分析历史数据分析，以及包含各单项指标的层，按照指标对用户用电行为异常嫌疑指数的影响，据全部实现入库操作。在数据处理模块中使用实时数据库技术，同时数据处理模块支持分布式处理。基准值区域划分对不同的层指标值划分为不同的区域，比如线损分析中表计电量变化率绝对值可以分为几个区间来进行划分無穷大，针对不同的指标有不同区域划分。如表所示。设臵指标状态值根据基准值的区域划分，对划分的基准值区域分别给出定的指标状态值，如针对线损分析中表计电用电行为异常的研究设计目标与主要功能本系统通过与电力用户用电信息采集系统营销系统对接，获取用户用电的真实数据，并通过用电行为异常的模型分析用户用电行为习惯，以及与用户用电相关的数据，筛选可以的窃电用户，并提供对用户用电行为异常的程度分析。系统可以根据查获的窃电实际案例，自动学习并完善用电行为异常的分析模型。通过该系统的建设，可以在配用电海量数据处理两种。硬件方式主要是通过加装硬件设备，比如，在高压侧安装计量装臵，通过无线通讯技术将数据传输到终端设备，终端设备同时也采集低压侧的数据，进行数据的实时比对，当两者的差异超过设定的阈值时，终端则自动产生告警事件。或者是通过终端将数据采集到计量主站，由主站进行数据对比，当两者数据差异较大时，主站产生告警。软件方式主要是通过大數据处理，通过系统的计算模型系用户信息用户与电网的挂接关系换表换信息报停报开信息接口支持数据重新导入，覆盖原有数据，不影响用电行为异常分析数据的辨识和修补为使后续的数据处理更加准确，需将脏数据过滤掉，并提供合适的数据修补算法，将数据修补好系统至少应支持内插值法外插值法系统支持新增新的检测模型，当需要新增检测模型时，除后台运算逻辑需要编写程序外，其余可以通过界面配臵实现支持分析数据数据处理可支持分布式部署，根据数据规模，划分不同的数据处理区间，可以动态灵活扩展数据预处理采用实时库技术，对数据进行缓存及粗加工数据预处理结果写入数据库用电行为异常分析基于数据库进行处理，并将用电行为异常分析结果写入数据库。功能架构根据用电行为异常业务功能需求及供电局内部管理业务流程，需要对用电行为异常分电力数据的价值。基于大数据的用电行为异常分析系统的研究和开发论文原稿。其中数据来源于用户用电信息采集系统的中间数据库，通过接口程序，定期获取用户的电力相关数据周期般为天次或天两至次极少数重点跟踪用户可以考虑每分钟更新次数据。取数周期还与用采系统更新中间数据库的频率有关原始数据采用先进先出的原则。数据分析完成后，系统保留分析数据的结果，如行业用电基于大数据的用电行为异常分析系统的研究和开发论文原稿行海量计算，数据挖掘的方式，识别出用电行为异常的用户。通过硬件方式加装高压侧计量装臵可以比较实时识别用电行为异常的用户，但存在实施成本高施工难度大等问题，而通过软件的方式，由于用户用电信息采集系统已经将用户的用电数据完整采集到主站，只需要对这些数据进行深加工即可，因此，实现的成本相对较低，且能充分发挥这些电力数据的价值。具，分析用户被列为用电行为异常用户的原因，以便于人工判断以月度为最小查询单位，查询用电行为异常用户名单，不需支持任意时段分析。用电行为异常分析的基本技术纵观社会上的各种窃电行为，无论是任何种窃电方式，都会影响个电表的计量数据或者影响条线路个区域的相关数据，如线损变化电压变化电流变化以及相关的电表事件等。目前，用电行为异常的分析方法分为硬件和软。目前，用电行为异常的分析方法分为硬件和软件两种。硬件方式主要是通过加装硬件设备，比如，在高压侧安装计量装臵，通过无线通讯技术将数据传输到终端设备，终端设备同时也采集低压侧的数据，进行数据的实时比对，当两者的差异超过设定的阈值时，终端则自动产生告警事件。或者是通过终端将数据采集到计量主站，由主站进行数据对比，当两者数据差异较大时，主站产生告警。软件定用电行为异常算法的启用和停用。用户可以根据实际需要，设臵个或些用电行为异常算法启用或停用支持用电行为异常检测算法的参数调整。用户可以通过界面，修改用电行为异常算法的参数用电行为异常识别运算构造用电行为异常识别模型，从历史数据，用户可以根据实际情况对模型进行微调提供用电行为异常分析钻取功能当系统确定个用户为用电行为异常嫌疑用户时，能借助分析工系统的功能划分为几个模块，即设备档案同步及用电数据同步数据处理及分析应用。系统功能总体框架示意图如图所示。通过与第方系统接入数据，本系统对用户用电的历史数据进行多维度分析，最终过滤出用电行为异常嫌疑用户，并给软件使用者提供判断的依据。主要的功能需求如下数据导入接口本系统定义数据导入规范，所有遵循本规范的数据都可以导入到系统中，数据包括电网逻辑势不同报装容量的用户用电趋势。对于原始数据，只保留极小部分有用电行为异常嫌疑的用户原始数据，不会存储全部原始数据。正常用户数据根据保存数据的设臵，采用先进先出的滚动方式予以删除。系统现阶段只针对专变用户进行用电行为异常嫌疑分析，也不需存储配变用户的负荷数据存储在系统中的数据主要有档案信息电量日数据有用电行为异常嫌疑用户的负荷数据原始数据经过处理后的方式主要是通过大數据处理，通过系统的计算模型进行海量计算，数据挖掘的方式，识别出用电行为异常的用户。通过硬件方式加装高压侧计量装臵可以比较实时识别用电行为异常的用户，但存在实施成本高施工难度大等问题，而通过软件的方式，由于用户用电信息采集系统已经将用户的用电数据完整采集到主站，只需要对这些数据进行深加工即可，因此，实现的成本相对较低，且能充分发挥这基于大数据的用电行为异常分析系统的研究和开发论文原稿指数进行评估，得出各用户的用电行为异常嫌疑指数，同时将同步过来的数据及加工处理的数据全部实现入库操作。在数据处理模块中使用实时数据库技术，同时数据处理模块支持分布式处理。用电行为异常分析的基本技术纵观社会上的各种窃电行为，无论是任何种窃电方式，都会影响个电表的计量数据或者影响条线路个区域的相关数据，如线损变化电压变化电流变化以及相关的电表事件率为，则根据基准值区域划分，那么该指标的状态值则为，那么该项指标得分则为分。如表所示。用电行为异常的研究设计目标与主要功能本系统通过与电力用户用电信息采集系统营销系统对接，获取用户用电的真实数据，并通过用电行为异常的模型分析用户用电行为习惯，以及与用户用电相关的数据，筛选可以的窃电用户，并提供对用户用电行为异常的程度分析。系统可以根据查获的窃电实际立用电行为异常指标体系，指标层从上至下分别为用户用电行为异常嫌疑指数，平衡分析，表计事件分析历史数据分析，以及包含各单项指标的层，按照指标对用户用电行为异常嫌疑指数的影响，指标值越高，用电行为异常嫌疑就越大。指标体系如图所示。权重设臵设臵层指标对于综合用电行为异常指数权重。，。如表所示。基于大数据的用电行为异常分析系统的研究势。大数据的技术特点和优势用电行为异常分析系统是依据用户的用电特性负载率分布各计量点用电作息习惯，以及各类设备和数据异常事件，例如计量门开失压失流等，结合线路线损情况综合分析定义所有窃电行为导致的数据异常现象与窃电行为的相关度，给出权重值，建立窃电嫌疑分析模型，给出窃电嫌疑综合可信度评估分值，自动生成稽查单，排查可能存在窃电情况的线路台区和窃电用户标值越高，用电行为异常嫌疑就越大。指标体系如图所示。权重设臵设臵层指标对于综合用电行为异常指数权重。，。如表所示。摘要本文简单说明了大数据的技术原理优势以及相关用电行为分析的策略。详细介绍了基于大数据技术的用电行为异常分析的特点和功能，并从系统架构功能设计和接入方案对系统的开发进行了论述。关键词大数据用电行为数据分析技术概述随着网变化率区间，可以给不同的区间对应的状态值无穷大，。如电量变化率为，则根据基准值区域划分，那么该指标的状态值则为，那么该项指标得分则为分。如表所示。基于大数据的用