收藏！电力窃漏电用户自动识别,可视化全流程这样操作~

过去，大多数的防窃漏电方法主要是通过利用定期的检查、电表校验以及用户自主报告偷盗等手段，去发掘窃电或测量装置故障。不过上述方法的一个弊端是，对人的依赖性太强，且抓窃查漏的目标不甚明确。

目前，许多供电局主要通过营销检查人员、电力检查人员和计量人员计量异常报警功能和电力数据查询功能进行用户电力在线监控，通过收集电力异常、负荷异常、终端报警、主站报警、线路损坏异常信息，建立数据分析模型，实时监装置故障。根据报警事件发生前后客户计量点有关的电流、电压、负荷数据情况等，构建基于指标加权的用电异常分析模型，实现检查客户是否存在窃电、违章用电及计量装置故障等。

虽然上述防盗漏电的诊断方法可以获得一些用电异常的信息，但因为终端误报或漏报过多，无法真正快速准确地定位可疑用户，这往往会加重检查人员的工作负担。此外，在采用这种方法进行建模时，需要使用专家的知识和经验来确定输入指标的权重，主观性大，缺陷明显，实施效果往往不令人满意。

现有的电力计量自动化系统能够采集到各项电流、电压、功率因数等用电负荷数据以及用电异常等终端报警信息。异常报警信息和用电负荷数据可以反映用户的用电情况。同时，检查人员还过在线检查系统和现场检查找到泄漏用户，并输入系统。异常报警信息和用电负荷数据可以反映用户的用电情况。不仅如此，检查人员还可以通过在线检查系统和现场检查找到泄漏用户，并输入系统。

下面，小麦带大家利用智能BI 平台Samrtbi的Smartbi Mining数据挖掘功能进行建模，利用随机森林算法来帮助实现电力窃漏电用户自动识别。

一、案例背景数据说明：

某电力公司采集的数据集共计291条，共有四个字段，其中目标字段为是否窃漏电。如下表所示：

部分数据截图

二、整体实验流程图

首先完成数据读取，继而利用特征选择、随机森林拆分等进行模型训练，最后，进行模型预测与评估从而完成整个操作步骤。

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