基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電數(shù)據(jù)檢測方法

王婧驊，崔璨，張云飛，段玉瑋，趙婉茹

（國網(wǎng)上海市電力公司，上海 200030）

隨著電力網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的擴大，個別電量節(jié)點處會出現(xiàn)明顯的異常耗電行為[1]，這也是導致異常用電數(shù)據(jù)出現(xiàn)的主要原因。為了構(gòu)建更加穩(wěn)定的電量供應環(huán)境，相關(guān)的異常用電數(shù)據(jù)檢測方法引起了學者的關(guān)注?；陔p向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電數(shù)據(jù)檢測方法可以針對不同配電節(jié)點處的電信號消耗量進行實時統(tǒng)計，但由于電量壓差的存在，由異常用電數(shù)據(jù)造成的電能消耗過量情況并不能得到有效緩解[2]。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以序列數(shù)據(jù)作為輸入樣本的遞歸型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)體系。在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部，輸入樣本的遞歸方向始終與序列數(shù)據(jù)的演進方向保持一致，且所有循環(huán)節(jié)點單元之間的連接關(guān)系都符合按鍵式原則[3]。與其他類型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相比，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有參數(shù)共享、信息完備、記憶能力強等多項應用優(yōu)勢，因此在排列非線性序列數(shù)據(jù)時，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在保障信息參量傳輸完整性的同時，控制單元節(jié)點組織之間的遞歸關(guān)系[4]。在實際應用過程中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建需要門結(jié)構(gòu)與數(shù)據(jù)信息序列的共同配合，前者負責對信息參量的傳輸能力進行判別，而后者則可以通過映射集合的方式，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)信息參量的轉(zhuǎn)存與處理。為此，該文設(shè)計基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電數(shù)據(jù)檢測方法，并通過比對實驗的方式，驗證該方法的實際應用能力。

1 異常用電數(shù)據(jù)特征提取

針對異常用電數(shù)據(jù)特征的提取，以構(gòu)建循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，可以通過求解竊電系數(shù)指標的方式，得到準確的電量壓差計算結(jié)果。

1.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

對于電力系統(tǒng)而言，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)遵循由左至右的連接原則，在輸入支路中，用電數(shù)據(jù)具有循環(huán)傳輸?shù)哪芰?，當?shù)據(jù)樣本所包含信息滿足循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選原則時，已輸入信息參量則可以借助傳輸支路流向下級顯示節(jié)點；而當數(shù)據(jù)樣本所包含信息不滿足循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)篩選原則時，已輸入信息參量則會被再次反饋回輸入節(jié)點[5]。完整的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

在傳輸用電數(shù)據(jù)的過程中，輸入節(jié)點對于信息參量的錄入并不會停止，但由于循環(huán)結(jié)構(gòu)的存在，所有被錄入信息都會暫時存儲在節(jié)點組織中，當下級顯示節(jié)點發(fā)出明顯的傳輸指令時，這些數(shù)據(jù)信息參量才會經(jīng)由傳輸通路進入下級顯示支路[6]。

1.2 竊電系數(shù)

在電力系統(tǒng)環(huán)境中，竊電系數(shù)的取值越大，表示循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需轉(zhuǎn)運的異常用電數(shù)據(jù)參量越多。由于異常用電行為的發(fā)生并不受到電力網(wǎng)絡(luò)覆蓋面積的直接影響，因此在求解竊電系數(shù)時，還需對電量敏感度、點電荷強度兩項參量的取值結(jié)果進行判別[7-8]。

電量敏感度常表示為χ，在存在異常用電行為的電力系統(tǒng)中，該項指標參量的取值屬于(0,1] 的區(qū)間。點電荷強度常表示為w，規(guī)定當該項系數(shù)指標的取值等于“1”時，竊電系數(shù)參量才有可能取得最小值。

竊電系數(shù)求解表達式如下：

式中，qmin表示點電荷的最小帶電量，qmax表示點電荷的最大帶電量，δ表示異常用電數(shù)據(jù)的傳輸方向系數(shù)。電力系統(tǒng)環(huán)境中的用電數(shù)據(jù)信息不存在反向傳輸?shù)目赡?，所需系?shù)δ的取值恒大于零。

1.3 電量壓差

電量壓差指標決定了異常用電數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)中的傳輸能力。在已知竊電系數(shù)取值的前提下，電網(wǎng)主機可以根據(jù)電量壓差的數(shù)值水平，判斷異常用電數(shù)據(jù)的傳輸能力[9]。通常情況下，若電量壓差大于零，則表示電網(wǎng)主機對于異常用電數(shù)據(jù)的處理能力較強，此時所得檢測結(jié)果的可參考價值也就相對較強；反之，若電量壓差小于零，則表示電網(wǎng)主機對于異常用電數(shù)據(jù)的處理能力較弱，此時所得檢測結(jié)果也就不具備參考價值[10]。

設(shè)α表示電量信號參考系數(shù)，e表示基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電數(shù)據(jù)篩選系數(shù)，其取值范圍為[1,E]，可將基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電量壓差表示為：

其中，re表示異常用電數(shù)據(jù)賦值，β表示電量信號選值系數(shù)，U表示電壓數(shù)值，I表示電流數(shù)值。為保證電量壓差始終大于零，在求解式（2）時，要求系數(shù)re也必須大于零，由此提取異常用電數(shù)據(jù)特征。

2 檢測方法建模

在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的支持下，按照異常數(shù)據(jù)樣本集合建立、缺失數(shù)據(jù)填充、檢測評價指標計算的處理流程，完成異常用電數(shù)據(jù)檢測方法的設(shè)計與應用。

2.1 異常數(shù)據(jù)樣本集合建立

異常數(shù)據(jù)樣本集合是包含全部異常用電數(shù)據(jù)的信息空間，對于電網(wǎng)主機設(shè)備而言，在實施數(shù)據(jù)參量檢測時，要求所有樣本指標都必須來源于初始數(shù)據(jù)集合。隨著異常用電數(shù)據(jù)存儲量的增大，樣本集合空間中承載的信息參量也會逐漸增大，但為避免錯誤檢測行為的出現(xiàn)，在建立樣本集合時，還需注重相關(guān)參量指標之間的數(shù)值配比關(guān)系[11-12]。

設(shè)p1,p2,…,pn表示n個不同的異常用電數(shù)據(jù)樣本定義指標，且p1,p2,…,pn≥1 的不等式條件同時成立，φ表示異常數(shù)據(jù)樣本集合中一個隨機變量。

電力網(wǎng)絡(luò)異常數(shù)據(jù)樣本集合定義式為：

式中，λ表示基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電數(shù)據(jù)檢測編碼系數(shù)。由于異常數(shù)據(jù)樣本集合必須適應電力網(wǎng)絡(luò)的運行狀態(tài)，所以在求解集合表達式時，φ系數(shù)取值結(jié)果不可能為零。

2.2 缺失數(shù)據(jù)填充

缺失數(shù)據(jù)填充處理能夠?qū)惓Ｓ秒姅?shù)據(jù)參量從檢測信息序列中提取處理，并可以根據(jù)檢測節(jié)點所處位置，補足異常用電數(shù)據(jù)信息的不完整部分，一方面確保循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以獲得足量的待提取信息，另一方面也可以避免數(shù)據(jù)參量堆積行為的出現(xiàn)[13-14]。進行缺失數(shù)據(jù)填充處理時，要求所選取信息標記系數(shù)必須屬于異常數(shù)據(jù)樣本集合P。

設(shè)v1、v2表示異常數(shù)據(jù)樣本集合P中兩個非零標記系數(shù)，且v1≠v2的不等式條件恒成立，m表示缺失數(shù)據(jù)定位系數(shù)，c表示填充指令的初始執(zhí)行賦值條件，gm表示基于系數(shù)m的檢測數(shù)據(jù)處理向量，gc表示基于賦值條件c的檢測數(shù)據(jù)處理向量。

基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電缺失數(shù)據(jù)填充處理表達式為：

隨著異常用電數(shù)據(jù)累積量的增大，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)信息節(jié)點缺失量也會不斷增大，此時為使所得數(shù)據(jù)檢測結(jié)果能夠準確反映出電力網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃特質(zhì)，在求解缺失數(shù)據(jù)填充處理表達式時，應控制系數(shù)c的取值恒大于自然數(shù)“1”。

2.3 檢測評價指標計算

檢測評價指標決定了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系對于異常用電數(shù)據(jù)的檢測與處理能力，在已知缺失數(shù)據(jù)填充處理原則的基礎(chǔ)上，可以根據(jù)數(shù)據(jù)參量標注均值、信息指標識別量化差值等多項物理系數(shù)的取值結(jié)果，實現(xiàn)對評價指標的準確計算[15-16]。數(shù)據(jù)參量標注均值常表示為，信息指標識別量化差值常表示為ξ，在不考慮其他干擾條件的情況下，上述兩項系數(shù)指標取值恒大于零。

檢測評價指標計算表達式為：

其中，?表示異常用電數(shù)據(jù)的循環(huán)傳輸次數(shù)。根據(jù)檢測評價指標的計算結(jié)果，對異常用電數(shù)據(jù)進行處理，從而實現(xiàn)對電力網(wǎng)絡(luò)實時電能消耗量的有效控制。

3 實驗與結(jié)果分析

在電力網(wǎng)絡(luò)中，由異常用電數(shù)據(jù)造成的電能消耗行為可以影響電量供應環(huán)境的穩(wěn)定性水平。若確保已接入用電裝置不會發(fā)生過載行為，則可認為由異常用電數(shù)據(jù)造成的電能消耗量越大，電力網(wǎng)絡(luò)中電量信號的傳輸穩(wěn)定性也就越差。

3.1 實驗準備

實驗所選取設(shè)備的具體型號及相關(guān)電量指標的數(shù)值如表1 所示。

表1 實驗參數(shù)設(shè)置

基于表1 的參數(shù)設(shè)置，確定實驗的具體執(zhí)行流程如下：

步驟一：閉合電路管控開關(guān)，調(diào)節(jié)電信號觸發(fā)器使得用電數(shù)據(jù)傳輸行為趨于穩(wěn)定；

步驟二：利用基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電數(shù)據(jù)檢測方法控制SCB-10 型變壓器設(shè)備，選取已輸出用電數(shù)據(jù)中的異常信息參量，記錄在已選取異常用電數(shù)據(jù)作用下，電力網(wǎng)絡(luò)電能消耗量數(shù)值的變化情況，將所得數(shù)據(jù)記為實驗組變量；

步驟三：將電路及電網(wǎng)設(shè)備恢復至初始連接狀態(tài)；

步驟四：利用基于雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測方法控制SCB-10 型變壓器設(shè)備，重復步驟二的后半部分執(zhí)行流程，將所得數(shù)據(jù)記為對照組變量；

步驟五：對比實驗組、對照組變量數(shù)據(jù)，總結(jié)實驗規(guī)律。

依據(jù)上述實驗流程，將實驗分為兩部分進行：第一部分為記錄異常用電數(shù)據(jù)順向傳輸過程中，電能消耗量的數(shù)值變化情況；第二部分為記錄異常用電數(shù)據(jù)逆向傳輸過程中，電能消耗量的數(shù)值變化情況。

3.2 實驗結(jié)果分析

將基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常用電數(shù)據(jù)檢測方法設(shè)定為實驗組，將基于雙向長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的配網(wǎng)電壓異常數(shù)據(jù)檢測方法設(shè)定為對照組，測試實驗組、對照組異常用電數(shù)據(jù)檢測過程中的電能。順向傳輸和逆向傳輸?shù)慕Y(jié)果分別如圖2、圖3 所示。

圖2 電能消耗量（順向傳輸）

圖3 電能消耗量（逆向傳輸）

分析圖2 可知，隨著實驗時間的延長，實驗組、對照組電能消耗量都呈現(xiàn)出不斷上升的數(shù)值變化狀態(tài)，然而對照組數(shù)值的單位上升幅度明顯大于實驗組。整個實驗過程中，實驗組電能消耗量最大值僅能達到2.0×108kW·h，而對照組最大值達到了2.9×108kW·h，高于實驗組極值水平。

分析圖3 可知，實驗組、對照組電能消耗量隨著實驗時間的延長而上升，且由于異常用電數(shù)據(jù)逆向傳輸行為所造成的電能消耗量均值相較于順向傳輸時略高。整個實驗過程中，實驗組電能消耗量最大值為3.2×108kW·h，低于對照組最大值3.8×108kW·h。

綜上可知，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測方法的應用，可以有效解決由異常用電數(shù)據(jù)順向傳輸行為、逆向傳輸行為造成的電能消耗量過大的問題。隨著循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用，電能消耗量出現(xiàn)了明顯減小的數(shù)值變化狀態(tài)，符合構(gòu)建穩(wěn)定電量供應環(huán)境的實際應用需求。

4 結(jié)束語

異常用電數(shù)據(jù)檢測方法在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的支持下，通過準確求解竊電系數(shù)與電量壓差的方式，建立完整的異常數(shù)據(jù)樣本集合，根據(jù)缺失數(shù)據(jù)填充處理原則，得到檢測評價指標的具體計算數(shù)值。所提出方法在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系的作用下，由異常用電數(shù)據(jù)造成的電能消耗過量問題得到了妥善解決，在構(gòu)建穩(wěn)定電量供應環(huán)境方面具有一定的促進作用。