各个省，美国电力公司，欧洲电力公司，都在做，怎么利用智能电表数据，分析哪些用户没有按时交费，哪些电表已经通过了，一些偷电行为，故障检测，可靠性分析，系统评估等等，都是一些现在电力公司常见一些主要数据分析元。
在国内做的一些工作，这是清华大学的韩教授，他们根据PMU和WAMS数据进行挖掘，进行暂态电压稳定，做了很好系统，在南方电网进行运用，做的非常错，我在韩院士片子里拿了一张，做暂态电压稳定根据PMU和WAMS数据进行评估。很多地方做过载管理，变压器过载率和负荷分析，哪些变压器过负荷，哪些变压器出现问题，根据过负荷进行评估，做到系统里。变压器监测。可靠性指标展现，根据智能电表数据，可以把哪个用户断电，哪个用户在线，一年统计，可以非常清晰在电子信息系统上，每个用户可靠性服务，还有指标做一些展现，电网什么地方要做投资，什么地方做服务，具有指导作用。这是非常实用的。
我在国外领着几个年轻人做，全世界第一个，哪个电网线路在电子信息系统接错，可以自动检错，自动修复，以前靠人工，有了电表以后，用回归方式算的丰富好，在国际上已经有几篇文章发表出来，大家有兴趣的话，可以看一下。这是电表的异常检测，窃电分析，现在有大量公司在做，通过人的行为、电表行为分析，大家是不是动了手脚。我们的国家，特别是在浙江，其实我们做了很多这样的工作，发现以前的窃电，看的非常清楚，电表数据，准确的用户，什么时候窃电，窃多少电，可以分析出来，各个电力公司，有工作重点，防窃电。
我做的工作，怎么利用电表数据，来分析台区和用户关系，变压器台区和用户对应，24小时电压或者两周电压曲线比较，一个变压器，下面所有用户，明显看到两个用户电压曲线跟其他用户不一样，首先我就会猜测这两个用户可能不在变压器上，然后利用再把这两个用户曲线，放到相邻的变压器进行模拟，发现其实它和临近变压器用户电压曲线非常吻合。本来标在一个变压器，接在另外一个用户上，以前全是靠人工检测，现在多了很多数据，简单的数据分析元，完全可以实现这些自动检测。可能不能实现百分之正确检测，但是起码可以在60%到80%的正确识别率，这是给电力公司提高的效应。这就是我汇报的全部，谢谢!
