面向工程应用的数据驱动窃电检测方法是一类依托真实用电采集数据、结合机器学习与数据挖掘技术来识别异常用电行为的实用化方案。该方法从工程落地角度出发，重点解决窃电样本稀少、类别不平衡、数据噪声与缺失、概念漂移以及计算资源受限等实际问题。其核心思路通常包括：基于用电量曲线、负荷特性、线损率和事件记录等多源数据构建特征体系；采用无监督、半监督或集成学习等策略建立检测模型；并通过阈值优化、模型在线更新和误报抑制等手段提升现场适用性。相比传统规则法，该方法能够自适应不同台区与用户模式，在保证检测精度的同时兼顾可解释性与部署效率，为电力公司反窃电工作提供可操作的技术支撑。
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面向工程应用的数据驱动窃电检测方法