引言

近年来，智能配电网这个词在电力领域越来越流行，是一个旨在实现智能精细电网管理的网络。由于其优势，中国近年来大力推进了智能配电网的建设。对于近年来越来越热的智能电网来说，智能配电是其发展不可或缺的一部分。通过分析用户的功耗行为，可以智能优化用户端，提高供电端的电能质量和可靠性，使供电端和电能端双赢。智能网络的尺寸和结构非常复杂，用户位于智能网络的末端，是整个网络的基本组成部分，因此分析尤为重要。

1数据挖掘技术

1)数据准备。数据准备是筛选后续数据的基本阶段，根据实际情况和一定规则，在原始数据中选择一组数据。2)数据信息的挖掘。明确所选数据的目的和类型，确定相应的挖掘算法，并在数据库中获取最有用的信息。3)解释和评估。挖掘算法后获得的信息中仍有大量无用或不相关的数据信息。为了保证数据的有效性和准确性，需要对数据进行评估和过滤，以确保最终获得的信息既能满足用户的使用要求，又能满足准确性。再次转换抽象的数据信息，转换后的数据信息可以让用户直观地理解数据信息。

2基于数据挖掘的用户用电行为分析研究

2.1系统软件设计

在大数据环境下，深度挖掘技术需要对海量数据进行复杂的数据量化处理，对海量原始数据进行一定的数据处理，选择有价值的信息数据，筛选异常用电数据。通过对异常用电数据的深入挖掘，进一步筛选异常用电用户，提取窃电用户的窃电数据。首先，对电力用户用电的原始数据进行分析，并传输到数据处理层。数据层存储大量电力用户原始数据，包括正常电力数据和异常电力数据，通过深度挖掘技术分析，处理数据层原始数据，通过自动检测系统筛选异常电力数据，使用相应的数据算法筛选异常电力用户数据，传输到数据处理层，由数据处理层处理异常电力用户数据。然后，在应用层分析异常用电用户数据，得出用户窃电的情况。在数据处理层处理异常用电用户数据后，进一步分析应用层，分析异常用电情况，评估电网盗窃风险，实时监控用电用户用电情况，并显示在自动检测系统中，利用供电企业设计的检测系统上传检测系统中的异常用电现象。最后，在显示层显示异常用电用户、异常用电情况、异常用电手段和次数。在应用层获得窃电用户的具体情况后，记录并通过设备显示异常用电用户、异常用电手段、窃电次数和频率，提前预警即将到来的窃电行为，计算异常用电的概率。

2.2高损台区数据挖掘技术在用电检查过程中的应用效果

通过对某一区域系统的实际检测，发现该区域某一月的供电量为24654kWh，售电量为15020kWh，线损量高达9854kWh，本月线损率高达39.9%，超过系统设定的10%限值。经现场调查，发现该区域内用户表为黑屏，用户为酒店用电。用户私自打开电压表两侧的加压片，导致电能表无法测量电压值，明显属于偷电行为。根据用户从异常时期开始统计其范围内的所有电能设施，并按有关规定补充其电能。使用管理系统可以明显发现线损率异常，确定该区域的范围，减少工作人员的工作量，提高用电检查质量，提高供电企业的管理水平。

2.3控制器

本文设计的电力用户异常用电行为自动检测系统的控制器包括几个主要模块:时钟设置模块、接口模块和数据计数模块。控制器控制自动检测系统时，通常需要设置模块:串行接口模块、数据控制模块和同步工作时钟。这三个时钟工作频率不同，一般串行接口模块工作频率最高，达到382MHz，同步工作模块的最低工作频率为126MHz，三个模块的工作由时钟设置模块统一管理。数据控制模块负责写入和读取电力用户的异常用电行为数据。它也是控制器的核心时钟。串行接口模块与同步工作时钟相同，可使用锁相环锁定数据控制时钟。

2.4用户用电行为分析

电力行为分析的主要研究内容包括：用户负荷、用户分类、故障率预测等。根据数据收集和分析平台进行功耗行为分析，将数据信息保存到数据库中，根据分析目标选择特定的数据类型来分析功耗行为。在具体的分析过程中，首先要对特定类型用户的整体数据信息进行综合分析。二是排除全球数据中有影响因素的数据，如春节、周末等节日数据，分析研究其余数据。排除影响因素数据后，将剩余数据分为月、季、年，分析比较不同阶段用户数据的具体特征。为了进一步提高电气行为分析的完整性，企业可以合理运用负荷分析方法、负荷预算方法、聚类算法、回归方法等。通过用户模型构建的形式，检测数据信息的隐藏规律和相关性，提高行为分析的完整性和有效性。类分析方法作为电力分析的主要方法之一，在当前电力企业数据分析中应用广泛。K-means算法是解决类问题的常用算法。K-means算法的应用具有效率和方便性的特点，适用于大型电气数据，进一步提高数据处理效率。但是，请注意K-means算法对初始值更敏感，初始值的差异可能导致最终计算结果的差异。模糊C平均算法应用广泛，各采样点通过优化目标函数获得各类中心的依赖，根据采样点的一般准确科学判断实现样本数据的自动分类。但在实际分析中，由于模糊C平均算法只是一组离散数据点的处理计算，不能直接处理特殊类型的数据，高度依赖初始值。此外，一些研究人员建议分组问题可以通过云计算有效地解决，并进一步提高数据处理的速度和效率。

2.5模型实现

对于用户的电气行为分析，模型的整个功能分为五个主要阶段：第一步是导入必要的模块，从数据库文件读取历史电气负荷数据；第二步是清除数据，即在当前数据中找到空缺值并删除空缺值；第三步是筛选特殊时期的电力数据，如周末电力数据，按时间分类，避免不同电力行为造成的错误分析；第四步是利用数据分析组模型构建可视化类别；第五步是调用模型以获得最终结果。

结束语

通过分析加权组合的聚类有效性评价指标，确定最佳聚类次数，达到最佳聚类效果，并在此基础上进一步分析电力负荷聚类。筛选怀疑用电异常的用户，通过设置阈值判断用户是否用电异常，并根据诊断分析过程完成用电异常行为的诊断。该方法解决了时间序列数据特征分析与样本类型分布不平衡的问题，将混乱时间序列分析与单一分类相结合，进一步提高了异常点检测的准确性和效率。