针对复杂电网环境下窃电行为难以准确检测的问题，提出一种基于CNN-LSTM混合模型的多类别窃电行为检测方法。首先基于卷积神经网络（CNN）良好的特征抽象能力提取一维用电数据的非周期性的局部特征，通过长短时记忆网络（LSTM）捕捉每日电能消耗数据间的相关性，提取周期性的用电特征建立特征融合层网络，再将CNN与LSTM提取的特征向量横向拼接获得新的融合向量，据此实现多类别窃电行为的准确检测。实验结果表明，本文提出方法能准确识别多类别窃电行为，相比现有检测方法检测结果更加全面准确。
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