进行窃电行为识别时未对数据进行预处理，导致窃电行为识别精度较低，对此，提出基于深度学习的三相电能计量系统窃电行为识别方法。基于三相电能计量系统获取电能数据，对获取到的电能数据进行预处理操作，将与处理后的数据输入到BP神经网络识别模型中进行窃电行为识别。实验结果表明：本文方法的窃电行为识别精度最高达97%,窃电行为识别时长最高仅为54s,证明本文方法的技术水平和应用价值较高。
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