本项目利用数据挖掘技术，针对电力需求侧的线损情况进行分析建模，通过 建立用户用电行为数据仓库，提取用电行为中的线损特征，再利用机器学习中的聚类算法对用电用户的线损特征进行聚类分析，从而判断用电用户是否存在的异常用电行为，以确保用户的合理用电与守法用电。 

    主要技术特点： 

（1）对不同区域用电用户产生的海量数据进行抽取、转换和清理，建立该区域用户用电行为的数据仓库。 

（2）根据不用用户各自的用电行为数据，分析其中线损数据在窃漏电情况下的波动特征，提取馈线线损特征变量，同时建立线损分析的指标体系，如电量异常、负荷异常、终端报警及线损异常的指标。 

（3）利用数据挖掘和机器学习中的聚类、例外点检测等算法对用电用户的线损特征进行聚类等检测分析，找出其中可能的窃漏电等异常用电行为的情况。 

（4）对可能的异常用电行为反馈给相关管理人员，并利用模糊规则算法提出相应的应急响应机制，为管理层提供决策支持服务。

    网络安全。

合作方式：技术转移，产学研合作等。

价格：面议

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