電力營銷管理信息平臺中線損異常識別方法研究

摘 要：為了準確識別電力營銷管理信息平臺中的線損異常，本文對其進行了相關研究。從電力營銷管理信息平臺中收集線損相關數據，提取線損特征。將改進K-medoids聚類算法與LOF算法相結合，計算2個線損特征量的歐幾里得距離，并針對異常線損特征量計算日線損率，明確具體異常類型。實例證明，本文方法能夠判定對線損異常，并給出明確的異常類型。

關鍵詞：電力營銷管理；線損異常；K-medoids

中圖分類號：TP 31" " " 文獻標志碼：A

在電力系統中，電力營銷管理信息平臺是保障電網安全，并保證其高效運行的重要工具。其中，線損異常識別是電力營銷管理信息平臺的核心功能之一，對提高電力資源利用效率、降低運營成本具有至關重要的作用。目前，電力營銷管理信息平臺中的線損異常識別方法主要包括文獻[1]提出的基于K-medoids聚類算法的異常低壓臺區線損識別方法研究、文獻[2]提出的基于孤立森林算法的10kV配電網線損異常智能識別技術和文獻[3]提出的基于多維特征的電網臺區線損數據異常識別方法。文獻[1]方法通常基于大量的歷史數據，對數據的質量和完整性要求較高。然而，在實際電力系統中，各種原因導致的數據缺失、異常等問題使基于統計學的分析方法難以準確識別線損異常。文獻[2]方法雖然能夠處理復雜的數據模式，但是其模型訓練需要大量的標注數據，模型的泛化能力也受到一定限制。此外，該算法的計算復雜度較高，對實時性要求較高的線損異常識別任務來說，難以滿足其快速響應的需求。文獻[3]方法雖然能夠處理海量數據，但是其數據預處理和特征提取過程較復雜，對數據的質量和多樣性要求較高。此外，數據挖掘技術的結果解釋性較差，難以直接用于指導電網的運維和管理。針對以上方法的不足，本文探索了一種更高效、準確的電力營銷管理信息平臺線損異常識別方法。

1 電力營銷管理信息平臺中的線損特征提取

從電力營銷管理信息平臺中收集與線損相關的數據。登錄電力營銷管理信息平臺，找到數據導出功能。導出的數據類型包括供電量、售電量（或用電量）、電壓、電流、功率因數、線路長度和設備參數（例如變壓器容量、電阻值等），以Excel格式導出[4]。

在電力營銷管理信息平臺上獲取電網分段線損數據包后，需要進行數據清洗，以糾正錯誤并填充缺失和不一致數據，保證分析的準確性。K近鄰填充基于相似性來預測缺失值，具有一定的準確性和可靠性，如公式（1）所示。

（1）

式中：y表示填充后的數值；xi表示與缺失值相似的k個已知數值；k表示近鄰數。

數據填充后對數據進行標準化處理，將電壓、電流等物理量轉換為統一單位。數據標準化是將數據轉換為均值為0、標準差為1的分布。數據y的標準化數學表達式如公式（2）所示。

（2）

式中：μ表示數據y的均值；σ表示數據y的標準差。

針對上述預處理后的線損數據，利用小波變換進行線損數據特征提取。小波變換具有時頻局部化特性，能夠在時間和頻率上提供較好的分辨率，即小波變換可以準確地描述數據的瞬態特征和局部變化。在此基礎上，提取各個頻段中的線損特征，重構第三層節點，此時其電流可以表示為公式（3）。

S={S1+S2+…+Sn} （3）

式中：S表示線損數據包中的電流數據集合；S1、S2、…、Sn表示各個頻段的電流。

進而計算各個頻帶數據的總能量，如公式（4）所示。

（4）

式中：E1j表示總能量；S1j（t）表示各頻帶電流數據；xj表示信號頻率；n表示離散數據數量；k表示離散點幅值。

出現異常情況后，電網會受到影響，需要利用能量數據創建線損數據特征量，即T={T1+T2+…+Tn}。對線損數據特征量進行歸一化處理，如公式（5）所示。

（5）

式中：E表示特征量總和。

計算上述公式，得到后續線損異常識別所需線損特征。這些特征量直觀地描述了電網的線損情況，可以直接用于后續的異常識別算法中。

2 異常線損識別

在電力營銷管理信息平臺中，線損異常識別需要明確目標和原因，進行快速、準確識別。結合業務需求和數據特性，本文以改進的K-medoids聚類算法為核心，對線損特征進行聚類分析，并利用LOF算法優化日線損率數據，以提高識別效率和準確性[5]。假設2個線損特征量分別為E1和E2，那么其歐幾里得距離可表示為公式（6）。

（6）

式中：d（E1，E2）表示2個線損特征量歐幾里得距離；E1n…E1m表示線損特征量E1的分量；E2n…E2m表示線損特征量E2的分量。

根據上述內容，計算每2個數據特征間的歐幾里得距離，并設置距離閾值。如果超過閾值距離，那么說明存在線損異常；如果不超過閾值距離，那么說明不存在線損異常。計算線損異常的日線損率，如公式（7）所示。

R=（X/W）×100% （7）

式中：R表示日線損率；X表示日線損電量；W表示日供電量。

在臺區電力管理過程中，為了精確識別和分析線損情況，本文將線損狀態分為正常（0%～10%）、高損（gt;10%）和負損（lt;0%）3種類型[6]。電力故障、管理問題或數據錯誤可能會導致出現高損和負損狀態，需要及時排查。為了高精度劃分線損狀態并減少異常值影響，本文采用K-medoids聚類和LOF算法，并利用分布式計算技術處理數據，以實現高效的離群點檢測與分類。具體步驟如下所示。

為了優化日線損率數據，引入LOF算法，可達距離reachdist（a，b）考慮了數據點與其近鄰間的歐氏距離和最近鄰距離，有助于區分數據點是否與其鄰近點緊密相關，也是離群點檢測的基礎，如公式（8）所示。

Ra，b=max{d（a，b），d（b，Nb）} （8）

式中：Ra，b表示可達距離；d（a，b）表示點a、b間的歐氏距離；Nb表示b的最近鄰。

局部可達密度lrd（a）反映了數據點周圍區域的密度情況。區域的密度越高，數據點越可能是正常點；相反，區域密度越低，數據點越可能是離群點，如公式（9）所示。

lrd（a）=1/（1/k×∑Rd） （9）

式中：lrd（a）表示數據點a的局部可達密度；k表示近鄰數目；Rd表示數據點b的可達距離。

數據點a的近鄰平均局部可達密度A（Nka）可表示為公式（10）。

A（Nka）=1/k×lrd（a） （10）

上述步驟能夠比較數據點的局部可達密度及其近鄰的平均密度，有效識別離群點，從而清晰劃分日線損率數據，揭示臺區電力損失情況，有助于及時發現問題并優化電力管理。

3 實例應用分析

3.1 參數設置

為了驗證本文識別方法的應用有效性，以某地區某臺區為例，采集電力營銷管理信息平臺在運行過程中產生的數據，對線損異常情況進行識別。運行環境中包括Oracle數據庫、Tomcat服務器和Windows XP/7客戶端操作系統。該臺區為期16d的日線損率數據見表1。

將表1中的數據作為本文方法的識別樣本，根據上述數據中的線損異常識別比較情況，對本文方法進行初步訓練。

3.2 線損率情況記錄與分析

利用訓練后的方法對臺區運行30d內的線損率情況進行識別與監測。平臺運行30d內每天線損率情況如圖1所示。

分析圖1可知，在連續30d的監測周期內，前4天出現了顯著的線損率異常波動現象。為了深入探究該現象背后的原因，本文分析了臺區電力數據的處理流程，發現偶發的大電量用戶數據采集問題可能是導致這種異常波動的關鍵因素。具體來說，如果某個大電量用戶在某一天因某種原因（例如設備故障、通信中斷等）未能成功采集電量數據，次日數據采集恢復正常，但是系統可能基于某種機制同時采集了前一日和當日的電量數據，就會對線損率的計算結果產生顯著影響。

3.3 試驗指標

在電力營銷管理信息平臺中線損異常識別方法的研究中，AUC（Area Under the Curve）評價指標具有重要作用。AUC是ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）下的面積，ROC曲線是一種描述分類模型性能的圖形，其橫軸代表假陽性率FPR（False Positive Rate，FPR），縱軸代表真陽性率TPR（True Positive Rate）。AUC值能夠直觀反映模型在識別異常數據方面的能力，如公式（11）所示。

（11）

式中：FP為假陽性，被錯誤地預測為正例的樣本數；TN為真陰性，被正確地預測為負例的樣本數；TP為真陽性，被正確地預測為正例的樣本數；FN為假陰性，被錯誤地預測為負例的樣本數。

3.4 線損異常識別結果分析

在本例中，剔除前4天的異常數據點，使用剩余的數據作為訓練集來訓練本文的識別方法。訓練完畢后，記錄了接下來5天的線損情況，結果見表2。

分析表1可知，在連續5d的監測期內，前2天出現了明顯的線損異常情況。具體來說，第一天的線損率低于0%，根據上述線損狀態劃分標準，該狀態為負損狀態。負損狀態通常反映了可能存在的數據采集錯誤、電表計量異常或電力管理策略不當等問題，需要引起臺區管理者的高度重視。在第二天的數據中，線損率超過10%的閾值，為高損狀態。由此可見，本文方法不僅能夠對線損異常情況進行有效識別，而且能夠準確判斷線損的具體異常狀態，提高了臺區電力管理的效率和準確性，也為臺區管理提供了有力的數據支持，有助于管理者更好地掌握臺區內的電力損失情況，從而制定更科學、合理的電力管理策略。

利用ROC曲線對本文算法、文獻[1]算法和文獻[2]算法的電力營銷管理信息平臺中線損異常識別精度進行測試，結果如圖2所示。

ROC曲線與橫坐標圍成的面積為AUC，AUC越大，表明特征提取精度越高。由圖2可知，本文算法的AUC面積最大，文獻[1]算法的AUC值小于所提算法，但是仍然處于一個相對較高的水平，文獻[2]算法的AUC值最小，說明在3種算法中，其識別精度相對較低。可見本文算法在試驗中具有較高的識別精度，因此具有廣闊的應用前景。電力營銷管理信息平臺可以利用該算法對線損異常進行實時監測和預警，從而幫助電力企業及時發現并解決問題，提高電力供應的可靠性和穩定性。

為驗證本文設計方法的時效性，進行識別時間預測，3種方法的預測結果見表3。

由表3可以看出，隨著迭代次數增加，本文方法的識別時間普遍較低，穩定在較低水平（5s～9s）。文獻[1]方法的識別時間相對較長，隨著迭代次數增加，雖然其識別時間有波動，但是總體保持在較高水平（22s～25s）。文獻[2]方法的識別時間最長，在不同迭代次數下波動較大（30s～36s）。結果表明本文方法具有較高的計算效率和穩定性。該結果驗證了本文設計方法在時效性方面的優越性，為實際應用提供了有力支持。

4 結語

本文圍繞電力營銷管理信息平臺中線損異常識別方法進行了深入研究，對現有方法進行了梳理和分析，指出了現有方法的不足之處，并提出了基于機器學習和大數據技術的線損異常識別方法。該方法不僅具有較高的識別準確率和實時性，而且能夠處理多源異構數據，為電網的運維和管理提供了有力支持。展望未來，隨著智能電網技術不斷發展，電力營銷管理信息平臺中的線損異常識別方法將不斷優化和完善。同時，隨著新型電力系統建設推進，電力營銷管理信息平臺將發揮更重要的作用。因此，本文的研究成果不僅具有重要的理論價值，而且具有廣泛的實際應用價值。

參考文獻

[1]呂家慧.基于K-medoids聚類算法的異常低壓臺區線損識別方法研究[J].信息與電腦（理論版），2023，35（24）：61-63.

[2]李卉祥.基于孤立森林算法的10kV配電網線損異常智能識別技術[J].裝備維修技術，2023（6）：53-56.

[3]林寶德，楊錚宇.基于多維特征的電網臺區線損數據異常識別研究[J].電力系統保護與控制，2022，50（9）：172-178.

[4]錢利宏，彭穗，郭曉燕，等.基于數據驅動的低壓配電臺區線損分層統計與異常診斷方法[J].自動化與儀器儀表，2023（8）：232-235，239.

[5]郭飛，吳佳靜，周怡，等.考慮氣象因素的臺區線損異常智能識別模型及應用[J].寧夏電力，2022（6）：26-32.

[6]胡壯麗，羅毅初，陳雪.考慮分布式新能源接入的智能配電網線損異常定位系統[J].環境技術，2023，41（9）：111-115.