基于递归小波神经网络的敏感台区反窃电监测方法

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摘 要：当前敏感台区反窃电监测方法在面对连续监测状况时，监测数据中含有大量噪声数据和无用数据，导致对窃电行为的诊断依据不足，为解决该问题，提出基于递归小波神经网络的敏感台区反窃电监测方法。利用A/D采集电路和互感器采集用户用电数据，通过数据预处理剔除噪声数据和无用数据，同时使数据归一化。在此基础上，提取用电数据特征，并从电流、电压、功率因数、电量四个方面确定窃电行为判别指标，将数据与特征值输入至递归小波神经网络中，结合判别指标输出精准的窃电行为判别结果，实现敏感台区反窃电监测。（剩余5015字）

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