AI应用案例：电能量异常分析智能诊断系统

   窃电和计量装置故障造成漏收、少收电费使电力系统利益受损。一般情况主要通过定期巡检、定期校验电表、用户举报窃电等手段来发现窃电或计量装置故障。对人的依赖性太强，抓窃查漏的目标不明确。利用电力系统中逐步积累下来的海量真实数据，采用数据挖掘技术，分析各类电力数据直接的相互关系、发现事件之间的内部关联，构建反映用户窃漏电规律的评价指标体系、专家样本库和窃漏电评价模型，实现对新采集用户计量数据的窃漏电自动评价。从而可以为防止某些用户在用电上作假和偷电提供有效的实时监察。

   该案例在视频号也有讲解：

  现有的电力计量自动化系统能够采集到各相电流、电压、功率因数等用电负荷数据以及用电异常等终端报警信息。异常告警信息和用电负荷数据能够反映用户的用电情况，同时稽查工作人员也会通过在线稽查系统和现场稽查来查找出窃漏电用户，并录入系统。

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