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

棗莊礦業(yè)（集團(tuán)）有限責(zé)任公司供電工程處 崔安原

配電網(wǎng)線損傳統(tǒng)分析方法往往受限于技術(shù)和數(shù)據(jù)量，導(dǎo)致結(jié)果并不準(zhǔn)確。大數(shù)據(jù)技術(shù)的崛起為該問題帶來了新的解決思路。大數(shù)據(jù)不僅能夠處理海量的數(shù)據(jù)，還可以深入挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在信息，從而為線損異常診斷提供了更為準(zhǔn)確的依據(jù)。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)結(jié)合先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)時(shí)地監(jiān)控和預(yù)測配電網(wǎng)的線損異常，幫助電力系統(tǒng)操作者快速定位問題，并采取有效措施減少損失[1]?？梢姶髷?shù)據(jù)技術(shù)在配電網(wǎng)線損分析中的存在一定潛力，本研究旨在探討如何利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行配電網(wǎng)線損的異常診斷，以期為電力行業(yè)提供一個(gè)新的、更為高效的線損管理方案。

1 大數(shù)據(jù)與配電網(wǎng)線損

配電網(wǎng)線損是電能在傳輸與分配過程中不可避免的能量損失，主要受導(dǎo)線的物理特性、電氣設(shè)備的固有損耗，以及非線性負(fù)荷如電子設(shè)備的增長等多重因素影響。隨著非線性負(fù)荷的增加，電網(wǎng)中諧波產(chǎn)生的壓力加大，導(dǎo)致更大的線損和電壓畸變的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，人為因素如電力盜竊和非法用電也對(duì)線損產(chǎn)生重大影響。

在應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)的背景下，大數(shù)據(jù)技術(shù)為配電網(wǎng)線損的分析和管理提供了創(chuàng)新的解決方案。利用其處理和分析海量數(shù)據(jù)的能力，大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅能深入探究線損的成因和模式，還可以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和異常狀態(tài)的預(yù)測，從而大幅提高系統(tǒng)的響應(yīng)效率。通過收集和分析從智能傳感器和電表中獲得的數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)平臺(tái)可以準(zhǔn)確識(shí)別和預(yù)測哪些區(qū)域或時(shí)間可能會(huì)出現(xiàn)高線損，使得電力公司能夠迅速采取措施，優(yōu)化電網(wǎng)運(yùn)行。

結(jié)合如深度學(xué)習(xí)等現(xiàn)代技術(shù)，大數(shù)據(jù)不僅可以提高線損分析的精確度，還促使配電網(wǎng)管理向智能化發(fā)展。例如，通過訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型來識(shí)別和預(yù)測線損異常，可以在問題發(fā)生前進(jìn)行預(yù)警，從而避免潛在的風(fēng)險(xiǎn)和損失。這些技術(shù)的應(yīng)用為決策提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，確保電網(wǎng)的高效、穩(wěn)定和安全運(yùn)行，同時(shí)也為電網(wǎng)的未來智能化升級(jí)奠定了基礎(chǔ)。

2 基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)線損數(shù)據(jù)的采集與預(yù)處理

2.1 數(shù)據(jù)采集方法與工具

隨著配電網(wǎng)的升級(jí)，眾多智能設(shè)備和數(shù)據(jù)采集技術(shù)已投入使用，不僅帶來了大量數(shù)據(jù)還優(yōu)化了數(shù)據(jù)處理方法。電流、電壓傳感器和智能電表監(jiān)測電網(wǎng)狀態(tài)，而技術(shù)如NB-IoT 和LoRa支持遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)采集?，F(xiàn)有工具，如SCADA 和Prometheus 可以優(yōu)化數(shù)據(jù)管理。相比傳統(tǒng)方法，這些新技術(shù)更適應(yīng)大數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量（見表1）[2]。

2.2 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的數(shù)據(jù)處理方法

配電網(wǎng)現(xiàn)代化進(jìn)展迅速，大量傳感器和智能設(shè)備被廣泛部署，為人們提供了豐富的數(shù)據(jù)資源。數(shù)據(jù)的采集和預(yù)處理是后續(xù)分析的關(guān)鍵步驟，對(duì)其正確性和有效性有著直接影響。數(shù)據(jù)處理方法步驟分為數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)歸一化（見表2）。

表2 數(shù)據(jù)處理方法步驟簡介

3 基于大數(shù)據(jù)的線損異常診斷技術(shù)

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)在異常診斷中的應(yīng)用

在配電網(wǎng)線損異常的診斷中，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)逐漸成為主流工具。機(jī)器學(xué)習(xí)常用的算法如決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)等，能夠在大數(shù)據(jù)環(huán)境下進(jìn)行訓(xùn)練，并從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)線損的模式。通過歷史線損數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以識(shí)別何時(shí)、何地和如何產(chǎn)生的線損，從而為運(yùn)維團(tuán)隊(duì)提供實(shí)時(shí)的告警和建議。深度學(xué)習(xí)適用于大量和復(fù)雜的數(shù)據(jù)，特別是時(shí)序數(shù)據(jù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等模型，被廣泛應(yīng)用于配電網(wǎng)數(shù)據(jù)的分析，這些模型能夠自動(dòng)地提取關(guān)鍵特征并進(jìn)行預(yù)測[3]。

3.2 常見的線損異常診斷模型介紹

配電網(wǎng)線損異常的診斷中涉及多種模型，每種模型都有其特定的應(yīng)用場景和優(yōu)勢。常用的有自回歸模型，主要適用于時(shí)序數(shù)據(jù)，能夠基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來的線損情況；孤立森林作為一個(gè)異常檢測算法，可高效地識(shí)別線損中的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；長短期記憶網(wǎng)絡(luò)是RNN 的一種，特別適用于時(shí)序數(shù)據(jù)的分析，能夠捕捉數(shù)據(jù)中長期的依賴關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地預(yù)測線損[4]。

3.3 特征工程與模型選擇

特征工程是機(jī)器學(xué)習(xí)中的核心步驟涉及從原始數(shù)據(jù)中選擇、轉(zhuǎn)換和構(gòu)建正確的輸入特征。在配電網(wǎng)線損異常診斷中，特征包括電流強(qiáng)度、電壓波動(dòng)、設(shè)備狀態(tài)等。正確的特征選擇可以顯著提高模型的準(zhǔn)確性。模型選擇是根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求和數(shù)據(jù)特性選擇合適的算法和模型。例如，對(duì)于小規(guī)模數(shù)據(jù)，決策樹是一個(gè)好的選擇；而對(duì)于大量的時(shí)序數(shù)據(jù)，LSTM 更為合適[5]。

3.4 LSTM 診斷線損異常技術(shù)

LSTM 技術(shù)適合大量的時(shí)序數(shù)據(jù)的研究，將其作為線損異常診斷的技術(shù)較為合適。如何利用該技術(shù)進(jìn)行配電網(wǎng)運(yùn)行線損異常診斷是本研究的重點(diǎn)，其具體技術(shù)細(xì)節(jié)和執(zhí)行步驟如下。

3.4.1 模型定義

一是LSTM 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：LSTM 模型通常包含一個(gè)或多個(gè)LSTM 層，隨后是一個(gè)或多個(gè)全連接層用于輸出。對(duì)于線損異常檢測，模型可以設(shè)計(jì)為多對(duì)一的架構(gòu)，即輸入過去的一系列讀數(shù)，輸出預(yù)測的下一個(gè)線損值。二是參數(shù)設(shè)置：選擇合適的時(shí)間步長，即考慮過去多少時(shí)間的數(shù)據(jù)和LSTM 神經(jīng)元的數(shù)量。例如，如果選擇過去24h 的數(shù)據(jù)來預(yù)測下一個(gè)小時(shí)的線損，時(shí)間步長就是24。

3.4.2 模型訓(xùn)練

一是損失函數(shù)與優(yōu)化器：對(duì)于回歸問題，如線損預(yù)測，常使用均方誤差（MSE）作為損失函數(shù)。選擇合適的優(yōu)化器是關(guān)鍵，其中Adam 優(yōu)化器因其自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整而廣受歡迎，而RMSprop 優(yōu)化器則在處理非平穩(wěn)目標(biāo)時(shí)表現(xiàn)出色。這些優(yōu)化器通過迭代更新模型的權(quán)重，以最小化損失函數(shù)，從而提高模型的預(yù)測精度。二是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的構(gòu)造：構(gòu)造有效的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是訓(xùn)練任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型的基礎(chǔ)。對(duì)于時(shí)序數(shù)據(jù)如電網(wǎng)線損數(shù)據(jù)，通常采用滑動(dòng)窗口方法來構(gòu)造輸入和輸出。例如，可以將前N 個(gè)時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)作為輸入特征，而當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)則作為目標(biāo)輸出。這種方法使模型能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)特性。三是訓(xùn)練模型：在實(shí)際訓(xùn)練中，LSTM 模型通過逐步學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)中的模式來優(yōu)化其預(yù)測性能。訓(xùn)練過程涉及多個(gè)周期（epoch），每個(gè)周期都會(huì)遍歷整個(gè)訓(xùn)練集。通過反復(fù)迭代，模型的參數(shù)逐漸調(diào)整，直至損失函數(shù)的值趨于穩(wěn)定或達(dá)到預(yù)設(shè)的收斂條件，這通常表明模型已經(jīng)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)到了足夠的信息。

3.4.3 異常檢測

一是用模型進(jìn)行預(yù)測：使用經(jīng)過訓(xùn)練的LSTM模型對(duì)測試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測是異常檢測的第一步。這一步驟的目的是利用模型對(duì)未見過的數(shù)據(jù)進(jìn)行泛化，從而評(píng)估模型的實(shí)際應(yīng)用能力。二是計(jì)算殘差：殘差是真實(shí)線損值與LSTM 模型預(yù)測值之間的差異。三是確定異常閾值：常見的方法是先在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上計(jì)算殘差，然后使用其均值和標(biāo)準(zhǔn)差來確定閾值。例如，如果殘差超過均值的2或3倍標(biāo)準(zhǔn)差，那么該數(shù)據(jù)點(diǎn)可能是異常的。四是標(biāo)記異常：應(yīng)用上述定義的閾值來檢查每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。通過這種方式，可以系統(tǒng)地識(shí)別和標(biāo)記那些符合異常標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)。這一步驟不僅有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理問題，還可以進(jìn)一步分析異常的根本原因，為未來的預(yù)防措施提供數(shù)據(jù)支持。

4 試驗(yàn)與結(jié)果分析

4.1 試驗(yàn)設(shè)置與數(shù)據(jù)集描述

在基于大數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)運(yùn)行線損異常診斷試驗(yàn)中，考慮到LSTM 在處理時(shí)序數(shù)據(jù)上的優(yōu)越性能，選擇了LSTM（長短期記憶網(wǎng)絡(luò)）模型來進(jìn)行配電網(wǎng)線損的異常診斷。數(shù)據(jù)集來自多個(gè)地級(jí)市的配電站的運(yùn)行記錄，包含了連續(xù)的電流、電壓、溫度和其他相關(guān)的參數(shù)數(shù)據(jù)。每條數(shù)據(jù)還伴隨著時(shí)間戳，以便于建模時(shí)序關(guān)系。數(shù)據(jù)集在分為訓(xùn)練集和測試集前，經(jīng)過了一系列的預(yù)處理后，數(shù)據(jù)集被劃分為訓(xùn)練集（80%）和測試集（20%）。利用上文敘述的數(shù)據(jù)集采集與預(yù)處理方法進(jìn)行了該步驟，產(chǎn)生了130M 的原始數(shù)據(jù)。

4.2 模型訓(xùn)練與驗(yàn)證

在訓(xùn)練過程中，LSTM 模型使用了多層結(jié)構(gòu)，每層包含128個(gè)隱藏單元。模型訓(xùn)練的時(shí)候使用了Adam優(yōu)化器，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.001，并采用了早停策略以防止過擬合。驗(yàn)證方面，模型在測試集上的性能通過計(jì)算MSE（均方誤差）來評(píng)估。與此同時(shí)，為了比較LSTM 的性能，還使用了其他常見的時(shí)序預(yù)測模型，如AR 和Isolation Forest，進(jìn)行相同的試驗(yàn)。

4.3 結(jié)果分析與討論

通過以上試驗(yàn)，本研究將試驗(yàn)結(jié)果處理后得到了如圖1所示的結(jié)果。由圖1（評(píng)分越低，性能優(yōu)越）可知，LSTM 模型表現(xiàn)優(yōu)越，這驗(yàn)證了LSTM 對(duì)于捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)的長期和短期依賴關(guān)系的能力。在配電網(wǎng)線損異常預(yù)測任務(wù)上，成功捕獲了數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵模式。而AR 模型的性能略低于LSTM。這可能是因?yàn)锳R 模型主要考慮了數(shù)據(jù)的自回歸性質(zhì)，但可能沒有完全捕獲到數(shù)據(jù)中的某些復(fù)雜模式和長期依賴關(guān)系。孤立森林（Isolation Forest）算法作為一種主要用于異常檢測的算法，其在預(yù)測任務(wù)上的性能略顯不足。這表明該模型可能更適合直接的異常檢測，而不是為了預(yù)測任務(wù)。

圖1 三種模型評(píng)分結(jié)果

5 結(jié)語

本研究圍繞配電網(wǎng)線損異常進(jìn)行了深入探討，采用基于LSTM 的深度學(xué)習(xí)模型，結(jié)合大數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對(duì)線損數(shù)據(jù)進(jìn)行了準(zhǔn)確的預(yù)測與分析。研究結(jié)果揭示了LSTM 模型在處理配電網(wǎng)線損數(shù)據(jù)時(shí)，具有出色的性能和準(zhǔn)確性。與先前的研究相比，本研究將大數(shù)據(jù)技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合來進(jìn)行線損的預(yù)測與分析，確保了大規(guī)模數(shù)據(jù)的高效處理和準(zhǔn)確分析。這為配電網(wǎng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控與運(yùn)營提供了新的可能性。