復(fù)合分析算法下智能電表數(shù)據(jù)的運(yùn)用

［摘 要］智能電表數(shù)據(jù)的運(yùn)用在能源領(lǐng)域具有重要的意義，可幫助用戶更好地管理和優(yōu)化能源使用，提高電網(wǎng)的可靠性和效率。文章介紹了復(fù)合分析算法的原理、特點(diǎn)和優(yōu)勢，并探討了實(shí)施過程中可能面臨的挑戰(zhàn)及相應(yīng)的解決方案。

［關(guān)鍵詞］復(fù)合分析算法；智能電表數(shù)據(jù)；運(yùn)用分析

［中圖分類號］TM933.4 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）03–0147–03

1 復(fù)合分析算法概述

1.1 原理

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗。處理原始的智能電表數(shù)據(jù)，涉及處理缺失值、刪除異常值和確保數(shù)據(jù)質(zhì)量等任務(wù)。

（2）特征提取和選擇。從預(yù)處理的智能電表數(shù)據(jù)中識別相關(guān)特征或變量，將降維、特征工程或統(tǒng)計分析等技術(shù)用于提取顯著的特征，采用相關(guān)性分析或遞歸特征消除等特征選擇方法，選擇最重要的特征進(jìn)行分析。

（3）模型建立和訓(xùn)練。基于所選的特征建立數(shù)學(xué)或統(tǒng)計模型，模型的選擇取決于具體的分析目標(biāo)，使用如回歸分析、支持向量機(jī)或人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)，應(yīng)用智能電表的歷史數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同變量之間的模式和關(guān)系。

（4）模型評估和優(yōu)化。一旦模型被訓(xùn)練，將使用均方誤差或準(zhǔn)確性等相關(guān)指標(biāo)評估其性能，有助于評估模型捕獲模式和做出預(yù)測的程度。該模型可通過調(diào)整模型參數(shù)、使用交叉驗證技術(shù)或合并其他數(shù)據(jù)源進(jìn)行微調(diào)或優(yōu)化，其目的是提高模型的性能和通用性。

1.2 特點(diǎn)

（1）數(shù)據(jù)的實(shí)時性和高頻性。智能電表通過實(shí)時和高頻生成數(shù)據(jù)提供有關(guān)能源消耗模式的連續(xù)信息流，復(fù)合分析算法可捕獲和分析每分鐘或每小時的能源使用量的變化。實(shí)時性對于需求響應(yīng)等應(yīng)用程序很有價值，在這些應(yīng)用程序中，可根據(jù)當(dāng)前的消費(fèi)模式立即采取行動，優(yōu)化能源使用。

（2）數(shù)據(jù)的多樣性和豐富性。智能電表數(shù)據(jù)多樣、豐富，包括能源消耗的各個方面如能源消耗量、消耗時間和持續(xù)時間的信息，以及關(guān)于占用模式和其他外部因素的數(shù)據(jù)。這個豐富的數(shù)據(jù)集允許進(jìn)行更全面的分析，并能夠識別復(fù)雜的關(guān)系和模式。復(fù)合分析算法可分析能源消耗如何隨不同的天氣條件而變化，或者確定不同的人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)的特定使用模式。

1.3 優(yōu)勢

（1）提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。復(fù)合分析算法通過同時考慮多個因素和變量，提高數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性。通過集成該算法的各種預(yù)處理技術(shù)、特征提取和選擇方法及模型構(gòu)建方法，捕獲和分析智能電表數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。此外，利用專門為復(fù)雜數(shù)據(jù)分析而設(shè)計的高級統(tǒng)計方法和算法，處理大量的數(shù)據(jù)，合并多個變量，并解釋變量之間的各種關(guān)系，使用這些技術(shù)可產(chǎn)生更準(zhǔn)確和可靠的數(shù)據(jù)分析。

（2）挖掘數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和隱藏信息。復(fù)合分析算法能夠揭示智能電表數(shù)據(jù)中不同變量之間的相關(guān)性和隱藏信息，通過相關(guān)分析、聚類或回歸等技術(shù)，該算法可識別出不太明顯的關(guān)系。例如，現(xiàn)能源消耗與天氣條件相關(guān)或某些人口因素影響使用模式，這些信息對于理解能源消耗的潛在驅(qū)動因素很有價值，并可用于優(yōu)化能源管理策略。

（3）實(shí)現(xiàn)多維度和多層次的分析。復(fù)合分析算法可對智能電表數(shù)據(jù)進(jìn)行多維、多層次的分析，分析不同層次的數(shù)據(jù)，如單個家庭、社區(qū)或地區(qū)，以提供對不同粒度的見解。該算法可合并多個來源的數(shù)據(jù)，如能源消耗數(shù)據(jù)、天氣數(shù)據(jù)和人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)，允許跨越不同的維度進(jìn)行全面分析，提供能源消耗模式的整體視角，并促進(jìn)針對能源管理的定制解決方案和策略的開發(fā)。

2 智能電表數(shù)據(jù)的運(yùn)用場景

2.1 能源管理和節(jié)能優(yōu)化

智能電表數(shù)據(jù)為能源消耗模式提供有價值的見解，允許有效的能源管理和優(yōu)化。通過對數(shù)據(jù)的分析，可確定能源使用模式，預(yù)測需求高峰期，并識別出節(jié)能機(jī)會。這些信息可用于制訂節(jié)能策略，優(yōu)化負(fù)荷調(diào)度，并提高能源效率。智能電表數(shù)據(jù)還以幫助企業(yè)進(jìn)行能源成本優(yōu)化，如通過對電表數(shù)據(jù)的綜合分析和對比，可識別出能源消耗的損耗點(diǎn)和高耗能設(shè)備，然后采取相應(yīng)的措施進(jìn)行改進(jìn)和優(yōu)化，從而降低能源成本。

2.2 負(fù)荷預(yù)測和電網(wǎng)規(guī)劃

在負(fù)荷預(yù)測方面，智能電表數(shù)據(jù)可以幫助電網(wǎng)運(yùn)營商更加準(zhǔn)確地預(yù)測未來的負(fù)荷需求。通過對電表數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測和分析，可識別出負(fù)荷波動的趨勢和規(guī)律，并結(jié)合天氣預(yù)報、節(jié)假日等因素進(jìn)行綜合分析，從而提高負(fù)荷預(yù)測的準(zhǔn)確性。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測可以幫助電網(wǎng)運(yùn)營商更好地調(diào)度和管理電力資源，避免能源浪費(fèi)和負(fù)荷不平衡，并提供可靠的電力供應(yīng)。

2.3 用戶行為分析和節(jié)能倡導(dǎo)

智能電表數(shù)據(jù)可用于分析用戶行為，促進(jìn)節(jié)能實(shí)踐。通過掌握個人的能源使用模式和識別能源浪費(fèi)，可向用戶提出如何減少消費(fèi)的個性化建議。此功能可通過信息性的反饋、節(jié)能技巧或激勵計劃實(shí)現(xiàn)。智能電表數(shù)據(jù)還可以用于節(jié)能倡導(dǎo)和教育，通過向用戶展示能源消耗情況和與其他用戶的比較，激發(fā)其節(jié)能意識，并采取積極的節(jié)能行動，可通過設(shè)立節(jié)能獎勵機(jī)制和激勵計劃，給予用戶一定的獎勵和優(yōu)惠，以鼓勵用戶采取節(jié)能措施。

2.4 異常檢測和故障診斷

智能電表數(shù)據(jù)可通過分析消費(fèi)模式和與歷史數(shù)據(jù)或閾值進(jìn)行比較，檢測電力系統(tǒng)中的異常和診斷故障。通過對智能電表數(shù)據(jù)的實(shí)時監(jiān)測和分析，可及時發(fā)現(xiàn)異常的能源消耗行為，如突然的能源浪費(fèi)或異常的用電模式。這些異常行為可能是由于設(shè)備故障、電線短路、電網(wǎng)負(fù)荷不平衡等問題引起的。基于智能電表數(shù)據(jù)的異常檢測技術(shù)可以幫助防止系統(tǒng)故障的發(fā)生，并通過及時干預(yù)來減少停機(jī)時間和降低維修成本。通過對異常情況的識別和故障診斷，可提前預(yù)防可能導(dǎo)致電力系統(tǒng)故障的因素，電網(wǎng)運(yùn)營商和維護(hù)人員可在故障發(fā)生之前采取相應(yīng)的措施進(jìn)行維修和維護(hù)，從而保證電網(wǎng)的整體穩(wěn)定性和可靠性。

3 實(shí)施挑戰(zhàn)和解決方案

3.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量和完整性的問題

智能電表數(shù)據(jù)可能包含缺失值、異常值或錯誤，從而影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。為解決這個問題，可應(yīng)用數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)，如數(shù)據(jù)清理、異常值檢測和計算方法提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，解決數(shù)據(jù)完整性問題。例如，某公司使用智能電表監(jiān)控其用電情況，注意到一些智能電表數(shù)據(jù)中存在缺失值和異常值，這導(dǎo)致無法準(zhǔn)確評估能源使用情況和設(shè)計有效的節(jié)能措施。為解決問題，決定使用復(fù)合分析算法處理智能電表數(shù)據(jù)，使用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)處理缺失值，采取多種方法填充缺失值，使用平均值、中位數(shù)、回歸模型或時間序列模型進(jìn)行插值，繼而使用異常值檢測技術(shù)檢測和處理異常值，使用統(tǒng)計學(xué)方法（如Z-score 或箱線圖方法）識別異常值，并對其進(jìn)行刪除或替換。

3.2 算法的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性

算法的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性是指算法在應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)和不同類型數(shù)據(jù)時的能力，在應(yīng)用復(fù)合分析算法處理智能電表數(shù)據(jù)時，智能電表數(shù)據(jù)通常以時序數(shù)據(jù)的形式存在，每個智能電表每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量很大。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，可采用分布式處理技術(shù)，將數(shù)據(jù)分成多個小批次進(jìn)行并行處理，利用集群計算資源進(jìn)行高效處理，并且可以快速響應(yīng)數(shù)據(jù)增長帶來的可擴(kuò)展性需求。智能電表數(shù)據(jù)包含多種類型的數(shù)據(jù)，如電壓、電流、功率、能量等。而復(fù)合分析算法通常是針對某一特定類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析。例如，某智能電表記錄24 h 共1 000 個數(shù)據(jù)，分別為電壓、電流、功率和能量數(shù)據(jù)，具體數(shù)據(jù)見表1～ 表4。

通過以上數(shù)據(jù)示例，對電壓、電流、功率和能量等不同類型智能電表數(shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)合分析的可擴(kuò)展性和適應(yīng)性，為適應(yīng)不同類型數(shù)據(jù)的處理需求，采用多模態(tài)復(fù)合分析算法同時對多種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和分析，充分利用不同類型數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性和差異性，提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可解釋性。智能電表所在的位置和時間信息對數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測具有重要影響，為考慮時空關(guān)系，在應(yīng)用復(fù)合分析算法時可引入時空建模技術(shù)，將時序數(shù)據(jù)和地理位置信息結(jié)合起來進(jìn)行建模和分析，以獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測和分析結(jié)果。

3.3 數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的考慮

智能電表數(shù)據(jù)包含有關(guān)個人能源使用模式和日常生活的敏感信息，確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)是最重要的，加密技術(shù)可用于保護(hù)傳輸和存儲過程中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)匿名化或聚合方法可用于刪除個人可識別的信息，同時仍然保持用于分析的數(shù)據(jù)效用，實(shí)施嚴(yán)格的訪問控制和認(rèn)證機(jī)制，以限制未經(jīng)授權(quán)的訪問。例如，某商店通過分析智能電表數(shù)據(jù)，優(yōu)化能源管理，降低用電成本。如通過總用電量，可觀察到用電量在一周內(nèi)的變化趨勢。由表5 可知，2024 年1 月5 日的用電量達(dá)到峰值50 kW·h，而其他日期的用電量較為穩(wěn)定。這暗示著需要進(jìn)一步探索1 月5 日的用電情況，以尋找用電量增加的原因。此外，照明和制冷部門的用電量相對較高，而加熱部門的用電量相對較低。這意味著商店在照明和制冷方面消耗較多的能源，可考慮采取相應(yīng)措施進(jìn)行能源優(yōu)化和節(jié)能。

通過觀察每日用電量的變化，可發(fā)現(xiàn)是否存在周期性的模式。但表5 中沒有明顯的周期性變化，這表明商店的用電量沒有受到特定時間或周期的顯著影響。然而，在長時間的數(shù)據(jù)收集中，可能會出現(xiàn)更為明顯的時間趨勢，以及特定活動如促銷活動等特殊事件對用電的影響，需要更多的數(shù)據(jù)才能進(jìn)一步分析。結(jié)合用電量和商店銷售額等業(yè)務(wù)指標(biāo)，可評估商店的能源效率，并探索用電與業(yè)務(wù)之間的關(guān)系。進(jìn)一步的分析可能需要與其他數(shù)據(jù)集（如銷售數(shù)據(jù)、人流數(shù)據(jù)等）進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以掌握能源效率與業(yè)務(wù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，并基于這些發(fā)現(xiàn)采取相應(yīng)的改進(jìn)措施。

4 結(jié)束語

綜上所述，復(fù)合分析算法在智能電表數(shù)據(jù)的運(yùn)用中具有廣泛的應(yīng)用場景和重要的作用，其通過對電表數(shù)據(jù)的綜合分析和處理，提供豐富的能源管理和節(jié)能優(yōu)化、負(fù)荷預(yù)測和電網(wǎng)規(guī)劃、用戶行為分析和節(jié)能倡導(dǎo)、異常檢測和故障診斷等功能。在實(shí)施過程中也會面臨一些挑戰(zhàn)，可以通過加強(qiáng)數(shù)據(jù)采集和清洗、優(yōu)化算法模型和參數(shù)、加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全保護(hù)和隱私保護(hù)等措施進(jìn)行優(yōu)化。綜合利用復(fù)合分析算法，可有效提高電能的使用效率，促進(jìn)我國電力行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 彭為杰，張陸. 基于復(fù)合分析算法的智能電表數(shù)據(jù)應(yīng)用[J].模具制造，2023，23（11）：172-174.

[2] 馬紅明，申洪濤，孫勇強(qiáng)，等. 基于智能電表數(shù)據(jù)的家庭特征聯(lián)合預(yù)測算法[J]. 計算機(jī)應(yīng)用與軟件，2022（2）：208-214.

[3] 閆匡迪. 基于人工智能算法的智能電能表通信負(fù)載均衡研究[J]. 通信電源技術(shù)，2023（16）：230-232.