利用LM神經網絡算法自動識別竊電用戶

背景與挖掘目標 背景 傳統的防竊漏電方法主要通過定期巡檢、定期校驗電錶、用戶舉報竊電等方法來發現竊電或計量裝置故障。 但這種方法對人的依賴性太強，抓竊查漏的目標不明確。 通過採集電量異常、負荷異常、終端報警、主站報警、線損異常等信息，建立數據分析模型，來實時監測竊漏電情況和發現計量裝置的故障。 目標 歸納出竊漏電用戶的關鍵特徵，構建竊漏電用戶的識別模型。 利用實時檢測數據，調用竊漏電用戶識別模型實

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