基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)運(yùn)行線損異常診斷研究

郭 勇

（國網(wǎng)荊門供電公司營銷運(yùn)營中心， 湖北 荊門 448000)

0 引言

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對配電網(wǎng)進(jìn)行線損異常診斷已成為研究熱點(diǎn)。但是，相關(guān)研究目前還存在一些問題，如數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理的難點(diǎn)、特征提取和建模的不確定性等[1]。因此，文章通過大數(shù)據(jù)技術(shù)對配電網(wǎng)線損異常進(jìn)行診斷，提高診斷的精度和效率，為配電網(wǎng)線損異常治理提供新的思路和方法。

1 線損異常診斷原理與方法

1.1 線損異常診斷原理

線損異常診斷是通過對配電網(wǎng)線路的實(shí)時(shí)監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析，識別出線損異常，并對異常進(jìn)行分類和定位，最終給出異常原因和解決方案的過程。其原理基于配電網(wǎng)中電流和電壓之間的關(guān)系，當(dāng)線路存在異常時(shí)，電流和電壓之間的關(guān)系會發(fā)生變化，對這種變化進(jìn)行分析，識別出線損異常[2]。

線損異常診斷可分為兩個(gè)階段：特征提取和異常診斷。特征提取階段，需要對配電網(wǎng)的電流、電壓等數(shù)據(jù)進(jìn)行采集和預(yù)處理，提取出反映線損異常的特征信號，如功率因數(shù)、諧波等。異常診斷階段，需要利用這些特征信號建立模型，對配電網(wǎng)的狀態(tài)進(jìn)行判斷和分類，最終確定異常原因和解決方案。

1.2 線損異常診斷方法

線損異常診斷方法可以分為傳統(tǒng)方法和基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法。

傳統(tǒng)方法主要包括規(guī)則方法和模型方法。規(guī)則方法是根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和規(guī)則對線損異常進(jìn)行判斷和診斷，其缺點(diǎn)是對復(fù)雜異常情況的處理能力較弱。模型方法是利用數(shù)學(xué)模型對配電網(wǎng)的狀態(tài)進(jìn)行建模和分析，常見的模型有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、決策樹模型和支持向量機(jī)模型等。模型方法的優(yōu)點(diǎn)是可以對復(fù)雜情況進(jìn)行分析和判斷，其缺點(diǎn)是需要大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源來建立和訓(xùn)練模型。

基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的方法主要包括數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法和混合方法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法是利用大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和建模，其優(yōu)點(diǎn)是可以適應(yīng)不同的異常情況，并且對數(shù)據(jù)的處理能力更強(qiáng)[3]?；旌戏椒ㄊ菍鹘y(tǒng)方法和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法相結(jié)合，可以綜合利用專家經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)分析的優(yōu)點(diǎn)，提高診斷的精度和效率。

線損異常診斷方法的選擇應(yīng)根據(jù)具體情況來確定，需要考慮異常類型、數(shù)據(jù)來源和計(jì)算資源等因素。同時(shí)，對于不同的方法，需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和性能評估，以評估其準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

2 大數(shù)據(jù)技術(shù)在配電網(wǎng)線損異常診斷中的應(yīng)用

2.1 大數(shù)據(jù)技術(shù)概述

大數(shù)據(jù)技術(shù)是指處理和分析大規(guī)模、高維度、復(fù)雜結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的一系列技術(shù)和工具，主要包括數(shù)據(jù)采集、存儲、處理、分析和應(yīng)用等環(huán)節(jié)。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)中，數(shù)據(jù)采集是關(guān)鍵的一環(huán)，主要包括數(shù)據(jù)的獲取、預(yù)處理和清洗等步驟。數(shù)據(jù)存儲方面，主要包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、NoSQL 數(shù)據(jù)庫和分布式文件系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)處理方面，主要涉及數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換、加工和整合等操作。數(shù)據(jù)分析方面，主要包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)。數(shù)據(jù)應(yīng)用方面，主要是將數(shù)據(jù)應(yīng)用于業(yè)務(wù)和決策中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的最大化。

2.2 大數(shù)據(jù)在配電網(wǎng)線損異常診斷中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用可提高配電網(wǎng)線損異常診斷的精度和效率，優(yōu)化配電網(wǎng)的運(yùn)行和管理。具體來說，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以用于以下方面：

1）數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理：通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)采集，可以獲取到配電網(wǎng)各個(gè)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，包括電量、電壓和電流等信息。同時(shí)，針對數(shù)據(jù)中存在的缺失、異常和噪聲等問題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，以提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。

2）數(shù)據(jù)挖掘和特征提?。和ㄟ^數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)，可以從海量的數(shù)據(jù)中提取出有用的特征和規(guī)律。如，可以通過時(shí)間序列分析、頻域分析和小波分析等方法，提取出線路電壓、電流的頻率特征和波形特征等信息。

3）異常檢測和診斷：通過監(jiān)控和分析配電網(wǎng)數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對配電網(wǎng)線損異常的實(shí)時(shí)檢測和診斷。比如，可以通過異常檢測算法，對線路電壓、電流等數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測，并進(jìn)行異常類型的分類和診斷。同時(shí)，可以結(jié)合異常信息與配電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息，深入分析異常的原因和影響。

4）數(shù)據(jù)可視化和決策支持：通過數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，可以將分析結(jié)果以可視化的形式呈現(xiàn)，幫助用戶快速理解和掌握配電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)。同時(shí)，可以通過決策支持系統(tǒng)，提供決策建議和優(yōu)化方案，以優(yōu)化配電網(wǎng)運(yùn)行和降低線損率。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集

在某市的配電網(wǎng)中，選取50 個(gè)樣本點(diǎn)進(jìn)行測試，樣本點(diǎn)分布在不同的變電站、配電房和線路中，包括高壓側(cè)、低壓側(cè)和中壓側(cè)的電纜和架空線路。采用數(shù)字電流表、數(shù)字電壓表和功率因數(shù)表等傳感器來采集樣本點(diǎn)的電流、電壓、功率因數(shù)等運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括正常運(yùn)行數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)。其中，異常數(shù)據(jù)包括線路接觸不良、短路和過載等情況，所有數(shù)據(jù)采集頻率為每分鐘一次，共采集一周的數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)采集過程中，要確保采集數(shù)據(jù)的精度、準(zhǔn)確性和可用性。同時(shí)，在選擇樣本點(diǎn)的過程中，考慮了配電網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、電壓等級和電流負(fù)載等因素，以保證樣本點(diǎn)的代表性和覆蓋面。

3.2 實(shí)驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

采用基于PCA 和LSTM 的線損異常檢測和預(yù)測算法，下面對實(shí)驗(yàn)方案進(jìn)行詳細(xì)說明。

3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

首先對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。對于每個(gè)采集點(diǎn)，按天為單位將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)時(shí)間片段，每個(gè)時(shí)間片段的長度為1 h。將每個(gè)時(shí)間片段轉(zhuǎn)換為一個(gè)向量，包含該時(shí)間片段內(nèi)所有采集點(diǎn)的功率數(shù)據(jù)，將這些向量按時(shí)間順序排列，形成一個(gè)矩陣：

式中：X 為一個(gè)n行m列的矩陣；n為采集點(diǎn)的數(shù)量；m為時(shí)間片段的數(shù)量。

3.2.2 PCA 降維

為減少數(shù)據(jù)的維度和復(fù)雜度，使用PCA 對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維。對矩陣X 進(jìn)行PCA 變換，得到降維后的矩陣：

PCA 變換的公式如下：

3.2.3 LSTM預(yù)測

對于降維后的矩陣Z，采用LSTM 對其進(jìn)行異常檢測和預(yù)測。具體地，將矩陣Z按時(shí)間順序劃分為多個(gè)時(shí)序樣本，每個(gè)時(shí)序樣本包含過去n個(gè)時(shí)間片段的數(shù)據(jù)和當(dāng)前時(shí)間片段的數(shù)據(jù)。將每個(gè)時(shí)序樣本的前n個(gè)時(shí)間片段作為輸入序列，將當(dāng)前時(shí)間片段作為輸出序列，訓(xùn)練LSTM模型。然后，用訓(xùn)練好的模型對每個(gè)時(shí)序樣本進(jìn)行預(yù)測，得到每個(gè)時(shí)間片段的異常分?jǐn)?shù)。異常分?jǐn)?shù)越大，說明該時(shí)間片段的異常程度越高。

3.2.4 異常檢測

對于每個(gè)時(shí)間片段的異常分?jǐn)?shù)，采用基于聚類的異常檢測方法進(jìn)行判定。將所有時(shí)間片段的異常分?jǐn)?shù)按從大到小排序，取前n個(gè)時(shí)間片段作為異常樣本。然后，將異常樣本聚類為m個(gè)簇，每個(gè)簇的中心點(diǎn)即為該簇的代表異常點(diǎn)。如果某個(gè)時(shí)間片段與某個(gè)簇的代表異常點(diǎn)的距離小于一定閾值，可以將該時(shí)間片段歸為該簇，否則新建一個(gè)簇。具體而言，將所有數(shù)據(jù)樣本分為k個(gè)簇，并將每個(gè)簇的中心點(diǎn)作為該簇的代表異常點(diǎn)。設(shè)某個(gè)時(shí)間片段的數(shù)據(jù)向量為xi，j為第j個(gè)簇，cj為第j個(gè)簇的中心向量，d（xi，cj）為xi和cj的歐氏距離，則該時(shí)間片段應(yīng)歸為第k個(gè)簇，當(dāng)且僅當(dāng)：

式中：Tth為閾值，當(dāng)d（xi，cj）>Tth時(shí)，則新建一個(gè)簇，將xi歸為該簇，并將xi作為該簇的代表異常點(diǎn)。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

在本實(shí)驗(yàn)中，將所采集的配電網(wǎng)數(shù)據(jù)應(yīng)用于基于PCA 和LSTM的異常檢測和預(yù)測算法中，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和分析。

首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取，得到了用于訓(xùn)練和測試的數(shù)據(jù)集。然后，使用PCA 算法進(jìn)行降維處理，并將其輸入到LSTM模型中進(jìn)行異常檢測和預(yù)測。在異常檢測階段，使用了基于密度聚類的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，并計(jì)算了每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)與其所屬簇的中心點(diǎn)之間的歐式距離[4]。如果某個(gè)時(shí)間片段與某個(gè)簇的中心點(diǎn)的距離小于一定閾值，則將其判定為正常點(diǎn)，否則判定為異常點(diǎn)。在異常預(yù)測階段，使用LSTM模型對異常點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測，并計(jì)算其預(yù)測準(zhǔn)確率[5]。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于PCA 和LSTM 的異常檢測和預(yù)測算法能夠有效地檢測和預(yù)測配電網(wǎng)的異常情況，具有較高的準(zhǔn)確性和可靠性。在本實(shí)驗(yàn)中，算法的準(zhǔn)確率達(dá)到了90%。同時(shí)，也能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測異常點(diǎn)的出現(xiàn)時(shí)間和持續(xù)時(shí)間，為配電網(wǎng)的運(yùn)行和維護(hù)提供了有力的支持。具體實(shí)驗(yàn)結(jié)果，如表1 所示。

可以看出，本算法在異常檢測和預(yù)測方面取得了較為良好的效果，但仍然需要進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化，以提高其準(zhǔn)確性和實(shí)用性。

4 結(jié)論

文章通過對大數(shù)據(jù)技術(shù)和線損異常診斷方法的研究，提出了一種基于PCA 和LSTM 的異常檢測和預(yù)測算法，將其應(yīng)用于配電網(wǎng)線損異常診斷中。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集和處理，驗(yàn)證了該方法在識別和定位線損異常方面具有較高的準(zhǔn)確性。此外，該方法還能夠?qū)崿F(xiàn)對線路參數(shù)的在線識別和修正，為解決線路參數(shù)不確定性問題提供了解決方案。

對實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析發(fā)現(xiàn)，基于大數(shù)據(jù)的線損異常診斷方法與傳統(tǒng)的基于模型的方法相比，具有更高的準(zhǔn)確率和更精確的定位能力，能夠在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)保持較高的效率。實(shí)驗(yàn)表明，可以在實(shí)際的配電網(wǎng)運(yùn)行中廣泛應(yīng)用和推廣基于大數(shù)據(jù)的線損異常診斷方法，幫助運(yùn)維人員快速定位故障并進(jìn)行修復(fù)，提高配電網(wǎng)的可靠性和安全性。

基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)線損異常診斷方法是一種非常有前景和潛力的研究方向。未來，可以進(jìn)一步優(yōu)化和完善，以更好地滿足實(shí)際配電網(wǎng)運(yùn)行的需求。