◆赵长军 傅瑶

基于实时多维数据的窃电行为分析平台

◆赵长军 傅瑶

（重庆工业职业技术学院 重庆 401120）

本文设计基于实时多维数据的窃电行为分析平台，利用大数据分析建模技术，将与用户相关的生产、生活、信用多维数据通过流水线方式注入，进而利用全景窃电行为分析模型进行计算，得到有效的窃电嫌疑用户数据、窃电特征等结果，为电力企业精准的窃电定位提供支持。

多维数据；窃电行为；大数据

1 引言

随着社会用电量的增大，各种用户的用电费用增加，窃电问题变得越来越突出。科学技术的发展也让窃电手段日益高明，方法更加隐蔽，给查处带来了很大的难度。每年因为偷电，导致供电单位损失巨大。据统计，上海一年经过查处的窃电损失超过3000万元，且还存在大量无法稽查到的情况；天津市2016年查处偷电案2256件，挽回经济损失七千万。

本文设计基于实时多维数据的窃电行为分析平台，通过Hadoop大数据分析，将与用户相关的生产、生活多维数据通过流水线方式实时注入系统中，进行全景窃电行为模型计算分析。分析模型考虑了用户的家庭情况、气候、信用等多种参数，从而得到更为精准的窃电嫌疑用户数据、窃电特征等结果，为电力企业进行准确的窃电定位提供支持，提升企业的经济效益，保证社会用电安全。

2 基于实时多维数据的窃电行为分析平台架构

本文利用云平台的计算服务实现多维度窃电行为分析的大数据计算，采用部署于云端的Hadoop大数据平台构建分析系统，作为供电企业现有的本地数据中心的扩展；……