摘要：伴随着我国能源互联网战略的不断推进，如何减少窃电行为的发生成为研究的焦点问题。首先，对用户用电的历史数据进行处理和分析，并对用电数据进行处理和转换，实现用户用电数据的整合；然后，通过对用户用电数据的分析，挖掘出窃漏电行为的关键特征指标，提出了基于GA-BP神经网络窃漏电用户的识别方法；最后，利用电力系统实时运行数据和窃漏电用户识别方法实现窃漏电行为的识别和诊断。通过电力系统实际运行数据分析验证了方法的合理性和有效性，提高了输电线路的稳定运行，保障能源互联网的安全运行。

      关键词：能源互联网；窃电行为；数据挖掘；GA-BP神经网络

      中图分类号：TM28     文献标识码：A