基于時序數據挖掘的電價執行異常分析模型設計

路 潔,鄭小賢,楊 輝,賈 蕾

（1．國網寧夏電力有限公司，寧夏 銀川 750000；2．國網銀川供電公司，寧夏 銀川 750001）

1 引言

隨著科技水平的不斷發展，電力公司利用不同的檢測模型、分析模型，實時監測電價中出現的電價執行異常問題[1]。電價異常主要是由兩大類問題導致的，一是電力設備損壞導致數據異常，另一類是用戶設備損壞或短路導致用電異常，從而引發整體電價異常[2]。為了解決這一問題，相關學者設計了一些相對成熟的電價執行異常分析過程，如基于深度學習變分自動編碼器算法的電價執行異常模型[3]和基于準實時數據的電價異常分析模型[4]等。然而在傳統方法挖掘的數據中，包含大量無效數據，因此模型在分析數據動態特性的過程中，很難與異常數據的動態性保持一致。針對這一問題，本研究設計了基于時序數據挖掘的電價執行異常分析模型，以期為電網用電安全、居民用電安全提供更可靠的支持。

2 電價執行異常分析模型設計

2.1 動態劃分時間粒度設置時序數據挖掘規則

時間是一種既沒有源頭也沒有盡頭的指標，因此想要依靠時序數據挖掘方法設計模型，需要動態劃分時間粒度，將時序數據劃分成時間間隔不同的子序列，通過該序列設置時序數據挖掘規則。在時序數據挖掘過程中，時序數據就是具有時間維度的數據，因此采用統計分析法和自組織映射神經網絡法動態劃分時間粒度。

①統計分析法采用秩相關分析，研究數據之間的關聯性，即計算數據之間的皮爾曼系數[5]。……