技术特征：
1.一种用户侧窃电行为检测的方法，其特征在于包括以下步骤：s1.采集待测区域用户侧智能电表上能表征当前用户线路运行特征的各类数据，组成用电状态的大数据集；s2.在所述大数据集中，提取多个包含不同类变量的特征集，通过皮尔逊相关系数分析筛选，在同一特征集内仅保留相关性小于设定阈值的一组变量，找到与发生窃电行为相关性最大的特征集；s3.利用所述相关性最大的特征集所包含的数据和对应的用电状态构建模型，通过xgboost算法对模型进行迭代训练；s4.通过智能电表数据实时获得的变量数据，对用户侧的用电状态进行评估，确定是否存在窃电行为。2.根据权利要求1所述的一种用户侧窃电行为检测的方法，其特征在于，所述用电状态包括正常用电，存在自然故障，存在窃电行为。3.一种非暂态可读记录媒体，用以存储包含多个指令的一个或多个程序，其特征在于，当执行指令时，将致使处理电路执行权利要求1-2中任一项所述的一种用户侧窃电行为检测的方法。4.一种用户侧窃电行为检测的系统，包括处理电路及与其电性耦接的存储器，其特征在于，所述存储器配置储存至少一程序，所述程序包含多个指令，所述处理电路运行所述程序，能执行权利要求1-2中任一项所述的一种用户侧窃电行为检测的方法。
技术总结
本发明属于配电系统监控技术领域，特别涉及一种用户侧窃电行为检测的方法，通过调用与窃电行为相关的数据建立数学模型并迭代训练，能实时提取电表数据，评估配电线路是否存在窃电行为。本发明还提供了一种存储有该方法程序的非暂态可读记录媒体及包含该媒体的系统，通过处理电路可以调用该程序，以执行上述方法。以执行上述方法。以执行上述方法。
技术研发人员：刘宇鹏 宦钧 马建明 王晓维 裴庆龙 崔博 陈笑非 郭枫 张能 何玉朝 管磊
受保护的技术使用者：国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
技术研发日：2022.10.09
技术公布日：2023/1/31