基于灰色分析的集抄數(shù)據(jù)異常判定

王衛(wèi)公，，牟婷婷，王蘭君，辛潔晴（.國網(wǎng)上海市電力公司市北供電公司，上?！?007；.上海交通大學(xué)電氣工程系，上?！?040）

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基于灰色分析的集抄數(shù)據(jù)異常判定

王衛(wèi)公1，2，牟婷婷2，王蘭君1，辛潔晴2
（1.國網(wǎng)上海市電力公司市北供電公司，上海200072；2.上海交通大學(xué)電氣工程系，上海200240）

摘要：提出綜合缺陷分析和失真分析的集抄數(shù)據(jù)異常判定流程，著重針對(duì)目前用電量環(huán)比波動(dòng)率判據(jù)的不合理性，運(yùn)用灰色分析理論構(gòu)建集抄數(shù)據(jù)失真判定的兩階段法：第一階段通過電量折算削弱季節(jié)變遷對(duì)用電環(huán)比波動(dòng)率的影響；第二階段實(shí)施灰色關(guān)聯(lián)度分析判定用電模式穩(wěn)定性，對(duì)用電模式穩(wěn)定的用戶采用灰色距離測(cè)度法估計(jì)月用電量合理區(qū)間，以此作為集抄電量異常判據(jù)。對(duì)上海市北地區(qū)8 643個(gè)計(jì)量點(diǎn)2015年7月的集抄數(shù)據(jù)分析，結(jié)果表明所提方法能降低氣候變化或特殊用電模式造成的集抄數(shù)據(jù)異常誤判，合理降低復(fù)核工作量、提高出賬率；所提方法還可同時(shí)找出竊電可疑用戶、一定程度上克服集抄環(huán)境下的竊電隱蔽問題。

關(guān)鍵詞：集中抄表；數(shù)據(jù)異常；用電模式分析；灰色關(guān)聯(lián)度分析；灰色距離測(cè)度法

Project SuPPorted bY the Nationa1 Natura1 Science Foundation of China（51337005）；

KEY W0RDS：centra1ized metering；data anoma1Y；consumP-tion mode ana1Ysis；greY re1ationa1 ana1Ysis；greY distance measure

我國對(duì)低壓用戶已基本實(shí)現(xiàn)集中抄表全覆蓋。集抄系統(tǒng)定期回傳每日總電量和分費(fèi)率電量?jī)鼋Y(jié)值，可提高抄表質(zhì)量、減輕抄表工作的人力物力［1-2］。不過，實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)回傳數(shù)據(jù)常有異常，若不加剔除并對(duì)相應(yīng)用戶進(jìn)行人工核抄，易激發(fā)供需矛盾、或?qū)е鹿╇娖髽I(yè)營銷收益損失。因此，建立有效的集抄數(shù)據(jù)異常判定方法對(duì)集抄真正起到減員增益的作用關(guān)系重大。

集抄異常判定包括2個(gè)層面的問題［3］：一是數(shù)據(jù)審核（或稱集抄消缺），旨在發(fā)現(xiàn)表計(jì)故障、信道質(zhì)量差等原因?qū)е碌臄?shù)據(jù)缺陷（缺失/奇異值/總分不匹配）；二是數(shù)據(jù)失真判定，供售環(huán)節(jié)其他原因造成的集抄電量相對(duì)實(shí)際用電情況的偏離均屬此范疇。

相關(guān)文獻(xiàn)多數(shù)探討的是引起集抄數(shù)據(jù)異常的原因，如天氣原因［4-5］、設(shè)備（電能表、采集終端、主站）硬件故障［6-7］、人為改動(dòng)計(jì)量表計(jì)或分流計(jì)量回路導(dǎo)致［8］等等。此外，也有少量文獻(xiàn)探討了判定集抄數(shù)據(jù)異常的方法，如文獻(xiàn)［3］對(duì)電能凍結(jié)值突降/突增給出了經(jīng)驗(yàn)性判據(jù)，但該文針對(duì)的僅是消缺意義上的數(shù)據(jù)審核問題。

供電公司實(shí)際運(yùn)用中，目前是將用電量環(huán)比波動(dòng)率超50%、集抄數(shù)據(jù)缺失、總分電量不匹配、首次出賬、零電量作為5種需人工核抄的情況。上述原則存在如下不合理性：1）沒有考慮氣候變遷的影響，季節(jié)交替時(shí)若氣溫變化很大，高氣溫敏感性用戶的月電量環(huán)比波動(dòng)率超50%可能是正常的；2）沒有考慮用戶特有用電模式的影響，短租房、用戶回鄉(xiāng)或度假等情況下月用電量會(huì)大幅變化，而城市外來人口增加和生活水平提高使得上述用電模式所占比例不容小覷；3）無法發(fā)現(xiàn)竊電導(dǎo)致的電量失真，竊電戶月用電量處于低水平、波動(dòng)不大，由于零電量用戶數(shù)眾多，供電公司一般并不馬上對(duì)零電量進(jìn)行用電檢查，而自動(dòng)抄表又減少了供電方及時(shí)了解用電現(xiàn)場(chǎng)的機(jī)會(huì)，使竊電更隱蔽。

對(duì)上述幾種情況，目前的集抄異常判定原則都會(huì)造成誤判或漏判。為此，本文提出集抄異常判定流程，并著重對(duì)集抄數(shù)據(jù)失真提出一種基于灰色分析的二階段判定方法，使數(shù)據(jù)異常判據(jù)能計(jì)入用電模式的差異。

1　集抄異常判定流程

為方便實(shí)施后續(xù)處理，所提流程不是將用戶劃分為數(shù)據(jù)正常/異常2類，而是劃分為待消缺、待稽查（可輔助方法進(jìn)一步分析竊電嫌疑性后稽查）、待核抄、可直接出賬4類。為此，提出集抄數(shù)據(jù)異常判定流程如圖1，包括如下5步：

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。刪除日期重復(fù)的記錄；對(duì)日凍結(jié)電量進(jìn)行差、和運(yùn)算，求得逐日總/分費(fèi)率有功用電量及當(dāng)月總/分費(fèi)率有功用電量。若用戶某日總/分費(fèi)率電量?jī)鼋Y(jié)值缺失，則其當(dāng)日及前一日總/分費(fèi)率用電量也缺失；若某用戶當(dāng)期（指出賬月份）首日和/或下期首日總/分費(fèi)率電量?jī)鼋Y(jié)值缺失，則其當(dāng)期總/分費(fèi)率用電量缺失。

圖1　集抄數(shù)據(jù)異常判定流程Fig. 1 Flowchart of data anomaly determination for centralized metering systems

2）集抄缺陷分析。找出當(dāng)月總/分費(fèi)率用電量缺失或?yàn)樨?fù)、總分電量不匹配、部分日用電量缺失或奇異的用戶。上述情況暗示了集抄系統(tǒng)存在設(shè)備、安裝或信道問題，相應(yīng)用戶納為待消缺用戶；但部分日數(shù)據(jù)缺失或奇異并不一定影響出賬電量的準(zhǔn)確性，這部分用戶仍參與后續(xù)數(shù)據(jù)失真判定。

3）新裝用戶判定。將首次出賬用戶納入待核抄用戶清單，其余用戶執(zhí)行下一步。

4）集抄失真初判。削弱季節(jié)性氣溫變遷的影響，進(jìn)而將零電量和用電量環(huán)比波動(dòng)率超50%的用戶初判為失真可疑，執(zhí)行后續(xù)步驟；其余歸為可直接出賬用戶。

5）集抄失真二次判定。對(duì)零電量用戶建立選擇性復(fù)核機(jī)制；對(duì)因用電量環(huán)比波動(dòng)率超50%而初判為失真的用戶實(shí)施用電模式分析，估算其合理用電范圍，據(jù)此進(jìn)一步判定有否失真；并綜合用戶歷史用電情況、當(dāng)期用電變化特征，從集抄數(shù)據(jù)失真用戶中區(qū)分出待稽查（竊電可疑）和待核抄用戶。

上述步驟中，第4）和第5）步屬于集抄失真判定問題，下文細(xì)化其方法。

2　基于灰色分析的集抄失真判定法

2.1初判方法

為削弱氣候變遷對(duì)月用電量環(huán)比波動(dòng)率的影響，將當(dāng)期月用電量折算到上期月均氣溫下。鑒于初判時(shí)面對(duì)的低壓用戶數(shù)巨大，折算采用按用電性質(zhì)（居民/小商業(yè)/小工業(yè)/非工非經(jīng)營性）分類估算的氣溫靈敏度系數(shù)。該套氣溫靈敏度系數(shù)對(duì)夏、冬季分別估算，通過隨機(jī)采樣和平均后求得。若記當(dāng)期和上期月均氣溫分別為，用戶k當(dāng)期月總用電量為（上標(biāo)R表征集抄值），其當(dāng)期月總用電量折算值式中用戶k當(dāng)期月用電量關(guān)于月均氣溫的靈敏度系數(shù)εk，0根據(jù)該用戶用電性質(zhì)和當(dāng)期月所屬季節(jié)取值，當(dāng)期和上期均處春/秋季時(shí)取零值。對(duì)夏季、春夏或夏秋交替季節(jié)，氣溫越高用電量越高（εk，0＞0），時(shí)月用電量折算后有所降低，時(shí)則反之；對(duì)冬季、秋冬或冬春交替季節(jié)，氣溫月底用電量越高（εk，0＜0），時(shí)月用電量折算后有所增加，時(shí)則反之。

進(jìn)而，將如下2類判為集抄失真可疑：

1）當(dāng)期總有功電量為零。

2）當(dāng)期總有功電量折算值相對(duì)于上期月總有功出賬電量的環(huán)比波動(dòng)率≥50%。

2.2二次判定方法

二次判定流程如圖2所示，基本思想是：

圖2　集抄數(shù)據(jù)失真的二次判定流程Fig. 2 Flowchart of the secondary anomaly judgment for centralized metering data

1）建立零電量選擇性復(fù)核機(jī)制：若用戶近2年內(nèi)有竊電記錄，出現(xiàn)零電量即判定為竊電可疑；否則實(shí)施零電量用電模式判定（見2.2.1節(jié)），對(duì)屬于零電量用電模式的用戶保持每半年一次的人工復(fù)核，不屬零電量用電模式則出現(xiàn)零電量也作為竊電可疑。

2）對(duì)月用電量折算值環(huán)比波動(dòng)率超50%的用戶：近兩年有竊電記錄且月用電量突降時(shí)判為待稽查用戶；對(duì)裝接滿兩年且近兩年無竊電記錄的用戶實(shí)施用電模式穩(wěn)定性分析（見2.2.2節(jié)），對(duì)判定為用電模式穩(wěn)定的用戶估計(jì)當(dāng)期月用電量合理區(qū)間（見2.2.3節(jié)），月用電量高于合理區(qū)間時(shí)核抄、低于合理區(qū)間時(shí)派單稽查、在合理區(qū)間內(nèi)仍作為可出賬用戶；用電模式不穩(wěn)定或歷史出賬數(shù)據(jù)不足2年，不具備用電量合理區(qū)間估算的條件，均歸為待核抄用戶。

2.2.1零電量用電模式的定義和判定

若歷史月用電量滿足如下3種情況之一，就定義相應(yīng)用戶為零電量用電模式：

1）月用電量長(zhǎng)期（如6個(gè)月）為零值，代表了空置屋的情況。

2）反復(fù)波動(dòng)并出現(xiàn)過零電量，對(duì)應(yīng)流動(dòng)性住戶（如短租房、度假型住屋、住戶經(jīng)常出差等情況）。對(duì)此，以用戶前12個(gè)月用電量標(biāo)幺值（以期間最大月用電量為基準(zhǔn)）的方差描述用電波動(dòng)率，按如下判據(jù)判定

3）去年同期電量為零值，對(duì)應(yīng)固定時(shí)間回鄉(xiāng)、度假等情況。

在每半年一次的人工復(fù)核機(jī)制下，按上述原則判定的零電量用電模式可與竊電、計(jì)量裝置缺陷引起的零電量區(qū)別開來。

2.2.2用電模式穩(wěn)定性判定方法

用電模式穩(wěn)定性判定針對(duì)當(dāng)期用電量非零且歷史用電數(shù)據(jù)滿24個(gè)月的用戶。對(duì)用電模式穩(wěn)定的用戶，按歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)而得的用電量合理區(qū)間才具有集抄電量異常判據(jù)的意義。針對(duì)上述目的，以12個(gè)月月份系數(shù)（月總有功電量占12個(gè)月平均月總有功電量的比值）定義用電模式時(shí)間序列，采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法判定用電模式穩(wěn)定性。

以下記用戶過去第1～12個(gè)月為第I年，過去第13～24個(gè)月為第II年。用電模式穩(wěn)定性分析按如下流程進(jìn)行：

1）將歷史月用電量折算到基準(zhǔn)氣溫下

首先利用最近一次夏季（6～9月）、冬季（12月～次年2月）的日用電量數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶k夏季、冬季日有功電量關(guān)于日平均氣溫的靈敏度系數(shù)，分別記為和。若第y年（y=I，II）第m月實(shí)際的月平均氣溫均值為，則該月用電量折算公式為

式中：ny，m為第y年第m月的天數(shù)；εk，m為氣溫靈敏度系數(shù)，第m月為夏（冬）季月時(shí)取，春秋季月份時(shí)可取0。

2）計(jì)算月份系數(shù)

據(jù)基準(zhǔn)溫度下的折算值得到過去24個(gè)月的月份系數(shù)（y= I，II；m=1，…，12）

3）求兩年月份系數(shù)序列的關(guān)聯(lián)度

用第I、II年月份系數(shù)定義用戶k的兩個(gè)用電模式時(shí)間序列χk，I={xk，I（1），…，xk，I（12）}和χk，II={xk，II（1），…，xk，II（12）}，它們構(gòu)成關(guān)聯(lián)度分析的兩個(gè)因素序列。為判定兩者的關(guān)聯(lián)度，先計(jì)算兩極最大差和最小差［9］。

其次，對(duì)因素序列中每一因素計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

式中：ρ∈［0，1］為分辨系數(shù)，一般取0.5。

對(duì)用戶k計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)的均值

將Δk大于閾值的用戶判定為模式穩(wěn)定。

2.2.3月用電量合理區(qū)間的預(yù)測(cè)方法

對(duì)用電模式判定為穩(wěn)定的用戶預(yù)測(cè)當(dāng)期月用電量合理區(qū)間。包括如下兩步：

1）預(yù)測(cè)用戶當(dāng)期月用電量灰色估計(jì)值首先按月份系數(shù)法預(yù)測(cè)當(dāng)期月用電量

式（11）所得預(yù)測(cè)值可視作當(dāng)期月均氣溫為上兩年同期月均氣溫加權(quán)均值時(shí)的月用電量。故據(jù)當(dāng)期實(shí)際月均氣溫，按下式對(duì)當(dāng)期月用電量灰色估計(jì)值修正

2）估計(jì)當(dāng)期月用電量合理區(qū)間

采用灰色距離測(cè)度法估計(jì)用戶當(dāng)期月總用電量合理區(qū)間，該方法尤其適用于小樣本實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)情況下變量概率分布特征難以有效估計(jì)的場(chǎng)合［10-12］。

式中：α為置信度，灰色距離測(cè)度計(jì)算為

其中ξ∈［0，1］為分辨系數(shù)，本文取0.5。

3　算例分析

本文所提方法已在上海市北供電公司應(yīng)用。算例以該供電公司轄區(qū)內(nèi)54臺(tái)集中器下低壓用戶2015年7月的集抄數(shù)據(jù)為例進(jìn)行分析。剔除新裝用戶后共有表數(shù)8 643臺(tái)；數(shù)據(jù)缺陷分析發(fā)現(xiàn)其中當(dāng)月全部日用電量缺失的有96臺(tái)；另有3戶新裝用戶，歸為待核抄用戶；其余8 544臺(tái)參與數(shù)據(jù)失真判定。

按目前做法，8 544臺(tái)中當(dāng)期用電量為零的有217臺(tái)，用電量環(huán)比波動(dòng)率超50%的多達(dá)5 848臺(tái)，合計(jì)6 068臺(tái)（70.17%）需人工核抄，集抄出賬率僅28.68%（2 479臺(tái)）。

3.1初判結(jié)果

運(yùn)用本文的二階段失真判定方法，首先在初判環(huán)節(jié)削弱季節(jié)性氣溫變遷的影響。2015年6月該市月均氣溫為24.53℃，而7月的月均氣溫為27.45℃，氣溫上升明顯。將各計(jì)量點(diǎn)7月電量折算到6月同等平均氣溫水平下后，用電量環(huán)比波動(dòng)率超50%的表數(shù)下降為2 625臺(tái)，較常規(guī)方法減少了3 223臺(tái)。這說明氣溫變遷時(shí)月用電量影響較大，用電量環(huán)比波動(dòng)率超50%作為集抄異常判據(jù)很可能導(dǎo)致誤判而白白增加復(fù)核工作量。

3.2二次判定結(jié)果

據(jù)初判結(jié)果，需執(zhí)行二次判定的計(jì)量點(diǎn)共217+ 2 625=2 842個(gè)。對(duì)其集抄數(shù)據(jù)按圖2流程進(jìn)行判定，其中取閾值為0.67。判定結(jié)果見表1?？梢姡?/p>

表1　二次判定結(jié)果Tab. 1 Results of the secondary judgment

1）無竊電記錄的零電量用戶中，屬零電量用電模式的141戶、非零電量模式64戶。這些用戶均無近半年內(nèi)的零電量復(fù)核記錄，故均歸為待核抄用戶。

2）通過用電模式穩(wěn)定性分析和用電量區(qū)間預(yù)測(cè)，增加可出賬計(jì)量點(diǎn)854個(gè)。這些用戶雖折算后的用電量環(huán)比波動(dòng)率超50%，但仍屬其用電模式對(duì)應(yīng)的合理區(qū)間中。

3）二次判定中還發(fā)現(xiàn)竊電可疑計(jì)量點(diǎn)166個(gè)。其中，當(dāng)期零電量且有竊電記錄的12個(gè)，當(dāng)期折算后用電環(huán)比降幅超50%且有竊電記錄的5個(gè)，用電模式穩(wěn)定而當(dāng)期折算后用電環(huán)比降幅超合理區(qū)間的149個(gè)。

3.3與常規(guī)方法對(duì)比

表2將本文所提方法與常規(guī)方法的判定結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比?？梢娗罢咧饕兓腥缦聝牲c(diǎn)。

表2　2階段判定法與常規(guī)方法判定結(jié)果對(duì)比Tab. 2 Comparison of the judgment results of the proposed two-stage judgement method and the conventional method

1）核抄計(jì)量點(diǎn)數(shù)由6 068降為1 822。該特性主要來源于用電量環(huán)比波動(dòng)率分析時(shí)削弱了氣溫變遷的影響，以及月用電量合理區(qū)間預(yù)測(cè)時(shí)考慮了用戶自身用電模式的波動(dòng)特點(diǎn)。由此將集抄直接出賬率由28.68%提升至75.85%。若對(duì)零電量用戶建立半年一次的復(fù)核機(jī)制，則可進(jìn)一步提高出賬率。

2）不僅區(qū)分消缺/核抄/可出賬用戶，還能找出竊電可疑用戶。

4　結(jié)論

本文對(duì)集抄數(shù)據(jù)審核和失真判定提出了算法流程，著重針對(duì)現(xiàn)有判據(jù)的不足，提出了一種基于灰色分析的2階段判定方法。算例分析表明所提方法具如下優(yōu)點(diǎn)：

1）通過用電量折算和基于灰色分析的用電模式穩(wěn)定性分析、用電量合理區(qū)間預(yù)測(cè)，可減少季節(jié)性氣溫明顯變化、用戶特殊用電模式（零用電模式、大波動(dòng)率）下集抄異常的誤判率，降低人工復(fù)核工作量，提升集抄直接出賬率。

2）從數(shù)據(jù)異常用戶中區(qū)分出竊電可疑用戶，一定程度上克服集抄環(huán)境下竊電隱蔽的問題。

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王衛(wèi)公（1968—），男，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)殡娏I銷和電能計(jì)量管理；

牟婷婷（1992—），女，碩士研究生，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘技術(shù)在集抄數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用；

王蘭君（1983—），女，經(jīng)濟(jì)師，研究方向?yàn)殡娏I銷和營業(yè)管理；

辛潔晴（1973—），女，副教授，研究方向?yàn)殡娏I銷和電力市場(chǎng)。

（編輯徐花榮）

Data Anomaly Determination for Centralized Metering Systems Based on the Grey Analysis Methods

WANG Weigong1，2，MOU Tingting2，WANG Lanjun1，XIN Jieqing2
（1. Shibei E1ectric Power SuPP1Y ComPanY，SMEPC，Shanghai 200240，China；2. DePartment of EE，Shanghai Jiaotong UniversitY，Shanghai 200072，China）

ABSTRACT：A f1owchart for data anoma1Y determination is Presented in this PaPer，which is ab1e to identifY both defects and distortions in the centra1ized metering data. In the 1ight of the irrationa1ities of the current1Y used consumPtion chain vo1ati1itY criteria，a two-stage method is esPecia11Y ProPosed based on the greY ana1Ysis theorY for metering data distortion determination. In the first stage，imPact of seasona1 temPerature changes on the consumPtion chain vo1ati1ities is weakened bY converting consumPtion to a unified temPerature condition. In the secondarY stage，consumPtion mode stabi1itY is ana1Yzed bY the greY re1ationa1 ana1Ysis method. For customers with stab1e consumPtion modes，rationa1 month1Y consumPtion ranges are eva1uated bY the greY distance measure method and used as refined criteria of data anoma1Y. I11ustrative examP1e is Presented based on the metering data of 8643 1ow-vo1tage customers in the north area of Shanghai in Ju1Y 2015. Resu1ts show that the ProPosed method can reduce misjudgment in metering data anoma1Y ana1Ysis caused bY temPerature variation or sPecia1 consumPtion modes，reducing the burden of artificia1 metering review and increasing accounting rate of the centra1ized metering sYstem. APart from this，the ProPosed method can a1so identifY e1ectricitY stea1ing susPects so as to a11eviate to a certain extent the concea1ment of e1ectricitY stea1ing in the environment of centra1ized metering.

文章編號(hào)：1674-3814（2016）04-0006-06中圖分類號(hào)：TM93

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（51337005）；國家電網(wǎng)公司科技項(xiàng)目資助（52091414007Y）。

收稿日期：2016-03-01。

作者簡(jiǎn)介：