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摘要
当前已有的低压台区反窃电诊断方法很难精准确定窃电用户，导致无法完成反窃电工作。为解决上述问题，基于DBN深度学习算法提出新的低压台区反窃电诊断方法。采用大数据挖掘方法检测反窃电诊断大数据信息，并输出检测过程中产生的反窃电特征数据，分析反窃电识别数据，并重组通过逆行反窃电定位而形成的随机分布结构。利用DBN深度学习算法建立低压台区反窃电诊断模型，增加训练系数，以消除误差，通过清洗补正反窃电数据、辨识窃电风险和分析窃电行为三个步骤，实现对窃电量的估算。实验结果表明，基于DBN深度学习算法的低压台区反窃电诊断方法能够精准地确定出窃电用户，从而更好地完成反窃电工作。
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单位国网湖南省电力有限公司供电服务中心
