基于用戶特征數據挖掘的用電類別異常診斷

傅少榮

（國網福建省電力有限公司泉州供電公司，福建 泉州 362000）

0 引 言

隨著電力系統智能化進程的加快，需要對電力系統中大量的用戶數據信息進行采集、處理和分析，其中包括用電行為數據和用戶特征數據等。從上述數據中挖掘出具有價值的信息并進行異常診斷，已經成為當前電力系統的重點研究課題。通過挖掘用戶特征數據，對用戶用電類別進行分類，并對用電行為異常進行診斷，從而提高電力系統的運行效率和安全性。

1 用電類別異常診斷

1.1 用電類別劃分

K 均值（稱為K-means）是一種基于歐式距離的聚類算法，認為2 個目標的距離越近，相似度越大。作為一種硬聚類劃分，要求每個研究對象要么屬于這個類，要么不屬于這個類，即其聚類結果具有嚴格的邊界。

K-means 的算法步驟為：（1）選擇初始化的k個樣本作為初始聚類中心，即a=a1,a2,…,ak；（2）針對數據集中的每個樣本xi，計算它到k個聚類中心的距離，并將其分到距離最小的聚類中心所對應的類別中；（3）針對每個類別aj，重新計算其聚類中心（即歸類于所有相同類別樣本的質心）；（4）重復上面的操作，直至達到中止條件[1]。

1.2 用電行為異常檢測算法

用電行為異常檢測采用基于統計分析和機器學習的方法，通過對用戶用電行為數據進行統計分析，提取一些具有代表性的用電行為特征，如用電量、用電時長以及用電設備種類等，再利用機器學習算法對這些特征進行分類模型的訓練和預測，以識別出與正常用電行為不符的異常行為。采用基于支持向量機（Support Vector Machine，SVM）和隨機森林的機器學習算法進行實驗分析，通過對實驗結果的比較和分析，確定最優的用電行為異常檢測算法[2]。

1.2.1 SVM 算法

SVM 是一種二分類模型，主要是定義在特征空間上最大間隔的線性分類器。間隔最大是其與感知機最大的區別。SVM 是一種用來解決二分類問題的機器學習算法，借助樣本空間，找到一個劃分超平面，將各類別樣本歸類區分，同時使兩個點集到此平面的距離最小，而使兩個點集中的邊緣點到此平面的距離最大。SVM 算法實現示意圖如圖1 所示。

圖1 SVM 算法實現示意圖

將樣本分為方形和圓形，SVM 算法的目標就是找到一條直線將圓形和方形分開，同時使所有圓形和方形到這條直線的距離之和最大[3]。

1.2.2 隨機森林算法

隨機森林是一種機器學習算法，屬于機器學習范圍的一個分支。針對分類問題，每棵決策樹都是一個分類器，對于一個輸入樣本，N棵樹會有N個分類結果，最終的分類結果就是由這N個分類器投票產生。隨機森林算法在實際應用中表現優異，可以用于分類和回歸問題，具有較高的準確性和魯棒性，是基于引導聚焦算法框架的決策樹模型。隨機森林算法模型中包含很多樹，每棵樹可以給出不同的分類結果。

每棵樹的生成規則為：（1）從訓練集中隨機抽取N個訓練樣本，并重復k次，生成k組訓練樣本集，每組樣本集用于訓練一棵決策樹。該過程使用有放回抽樣方法，即隨機抽取一個訓練樣本后將其放回訓練集中，使得該樣本有可能被多次選中，而有些樣本可能一次也沒有被選中；（2）對于每棵決策樹，從M個特征中隨機選取m個特征，使用這些特征訓練該決策樹；（3）為了讓每棵決策樹能夠盡可能地生長，避免欠擬合問題的發生，隨機森林通常不會對決策樹進行剪枝，即不會限制決策樹的最大深度；（4）對于新的輸入數據，根據k個最優學習模型，隨機森林中的每棵決策樹對輸入的數據進行回歸或分類，最終的輸出結果為所有決策樹輸出結果的平均值（回歸問題）或投票結果（分類問題）。

綜上所述，基于統計分析和機器學習的方法，通過對用戶用電行為數據進行分析和分類模型訓練，識別與正常用電行為不符的異常行為。該方法具有數據整合度高、統計方便以及操作簡單等優點，為電力系統的運行和管理提供了有力的支持[4]。

2 用電類別異常診斷實驗設計

用電類別異常診斷的實驗流程如下。

第一步，數據收集。采用某供電公司提供的用戶用電行為數據集作為實驗數據。該數據集包括用戶的用電量、用電時長以及用電設備種類等信息，共有10 000 條數據。

第二步，數據預處理。在進行數據分析前，需要對原始數據進行預處理，包括數據清洗、缺失值處理以及數據標準化等。本次實驗采用Python 編程語言進行數據處理。

第三步，特征提取。為了更好地進行用電類別異常診斷，從用戶用電行為數據中提取有用的特征，采用統計分析和機器學習算法進行特征提取，包括平均用電量、用電時長方差以及用電設備種類數量等特征。

第四步，用電類別分類。在進行用電類別異常診斷之前，需要采用基于隨機森林的機器學習算法對用戶的用電類別進行分類。

第五步，異常檢測。在進行用電類別異常診斷之后，需要對用戶的用電行為進行異常檢測采用基于SVM 的機器學習算法。

第六步，實驗結果分析。實驗結果采用準確率、召回率以及F1值等指標進行評估，并對數據進行可視化分析。

實驗的主要內容包括用電類別分類和用電行為異常檢測。在用電類別分類方面，本實驗采用隨機森林算法進行訓練和預測。在用電行為異常檢測方面，本實驗采用支持向量機算法進行訓練和預測。最終，本實驗得到了用電類別異常診斷的實驗結果，并對結果進行了分析和評估[5]。

3 實驗結果分析

3.1 用電類別分類結果分析

實驗采用隨機森林算法對用戶的用電行為數據進行分類，通過構建多個決策樹進行分類，最終投票決定分類結果。將用戶的用電類別分為4 類，即家庭用電、商業用電、工業用電以及公共設施用電。該算法的分類結果如表1 所示。

表1 用電類別分類數據

從表1 可以看出，實驗的用電類別分類結果較為準確。在4 類用電中，對于家庭用電和商業用電的分類準確率和F1值較高，對于工業用電和公共設施用電的分類準確率和F1值較低。工業用電和公共設施用電分類結果可能受到訓練數據集的影響，需要更多的數據進行訓練和調整。

3.2 用電行為異常檢測結果分析

采用K-means 算法對用戶的用電行為數據進行聚類，然后基于馬氏距離，使用離群點檢測算法識別異常點。實驗中，選擇100 個用戶的用電行為數據進行異常檢測，異常點的數量設定為10 個。各類用電異常檢測結果如表2 所示。

表2 各類用電異常檢測結果

從表2 可以看出，本實驗采用的異常檢測方法能夠有效識別出用電行為中的異常點。同時，可以通過查看每個用戶的異常樣本數量來深入分析異常檢測結果。例如，在家庭用電類別中，有2 個用戶的用電行為數據存在異常點，可以進一步對這2 個用戶的用電行為進行深入分析和調整。

3.3 用電類別異常診斷效果分析

通過基于用戶特征數據挖掘的用電類別異常診斷實驗，分別進行用電類別分類、用電行為異常檢測以及用電類別異常診斷效果的分析。在用電類別分類實驗中，對所采集的用電數據進行特征提取，并使用決策樹算法、K-means 算法以及SVM 算法進行分類。不同算法的分類精度統計結果如表3 所示。

表3 不同算法的分類精度統計結果

從表3 可以看出，SVM 算法的分類精度最高，達到了98.5 %，決策樹算法和K-means 算法的分類精度分別達到97.8 %和96.5 %。

在用電行為異常檢測實驗中，使用K-means 聚類算法來發現潛在的異常用電用戶，并使用孤立森林算法進行異常檢測。基于用戶特征數據挖掘的用電類別異常診斷方法能夠更好地診斷用戶的異常用電行為，具有較高的實用性。

4 結 論

文章提出了一種基于用戶特征數據挖掘的用電類別異常診斷方法，通過用戶特征變量分析、用戶行為分析和用戶畫像建立，深入了解用戶用電行為。在用電類別分類和用電行為異常檢測環節，設計了相應實驗，并采用多種算法進行驗證。實驗結果表明，所提方法可以有效地分類和檢測用戶的用電異常，能為電力設備運行和用電成本的優化提供有力支持，具有較好的應用前景。未來將繼續改進算法和實驗設計，以進一步提高用電類別異常診斷方法的精度和可靠性。