基于斯皮爾曼相關系數的臺區停電風險監測預警方法

摘 要：針對臺區停電風險監測預警時效性不足及判定形式單一的問題，本文提出基于斯皮爾曼相關系數的臺區停電風險監測預警方法。該方法通過采集各類工單數據，采用多階處理提高預警時效性，并設定多階停電風險等級。通過構建斯皮爾曼相關系數臺區停電風險監測預警模型，確定監控閾值，實現了臺區停電風險的實時監測預警。結果表明，與傳統方法相比，該方法在測試中的監測預警頻率更高，具有更高的靈活性和可靠性。在實時背景下，本文設計的監測預警方法能更有效地處理動態數據，提高預警準確性，為臺區停電風險的有效管理提供有力支持。

關鍵詞：斯皮爾曼相關系數；臺區電力；停電風險；監測預警；預警方法；實時監測

中圖分類號：TP 274" " 文獻標志碼：A

臺區停電不僅會對用電居民造成影響，還會對工業生產和社會運轉造成重大損失，為降低發生概率，須設計應對性強的臺區停電風險監測預警方法。彭力等[1]提出的傳統HPLC臺區停電風險監測預警方法以HPLC原理為引導，標定易停電位置，增加預警和監測程序的關聯度，實現快速多維識別。駱晨等[2]提出的傳統多源量化處理臺區停電風險監測預警方法通過融合多源特征，設計靈活的風險監測預警結構，增加關聯處理的穩定性[3]。上述方法雖然可以實現停電風險監測預警，但是在復雜的背景環境下，預警耗時較長，控制效果有限。因此，本文提出對基于斯皮爾曼相關系數的臺區停電風險監測預警方法的設計和實踐分析。斯皮爾曼相關系數是一種衡量2個變量之間相關性的非參數方法，能夠有效衡量2個變量之間的單調關系，不需要對數據的分布進行假設[4]。據此構建相應的指標體系，進行量化分析，確定各指標對臺區停電風險的影響程度[5]。基于分析結果，設計一套臺區停電風險監測預警模型，通過實際案例驗證其有效性和實用性，為電力系統的穩定運行和風險管理提供有力的技術支持。

1 設計臺區停電風險斯皮爾曼相關系數監測預警方法

1.1 部署監測節點停電異常數據采集

在當前的臺區供電范圍內，首先需要明確客戶訴求的預警閾值ε，根據不同的情況對預警閾值進行動態調整。根據不同場景設計監測閾值，以日常情況為例，具體分為以下情況。

場景1：同臺區訴求超閾值，當日同一臺區客戶反映停電訴求超10件。

場景2：催辦量超閾值，當日同一工單被催辦超5次。

場景3：合并量超閾值，當日同一工單被合并超5次。

場景4：故障未及時處理被催辦，同一客戶超3h后催辦前期故障報修工單。

根據以上場景設計監測閾值，可以更準確地了解客戶訴求，提升服務的針對性與滿意度[6]。實施過程中需要注意的是，節點的設定還需要進行關聯，預設邊緣節點和核心節點，以核心節點作為主控點，向外部的邊緣節點進行擴展，實現臺區的覆蓋處理[7]。接下來，利用部署的節點對停電數據進行監測。在節點周邊增設傳感裝置，形成緊密相連的監測網絡，實現數據的閉環處理與分析，從而更迅速、更精準地響應停電風險，保證電力系統的穩定運行和與客戶的用電體驗[8]。采集的數據及監測內容見表1。

表1主要是對監測數據及內容的設定。根據監測內容，逐一對采集的數據進行分類處理，且結合傳感裝置傳輸到中央控制系統中，立即進行標記并存儲，以供后續分析使用。

1.2 多階停電風險等級設定及斯皮爾曼相關系數臺區停電風險監測預警模型設計

停電會對臺區相關設備的運行造成極大的影響，因此進行實時停電風險判定為后續的監測預警奠定條件。結合斯皮爾曼相關系數，設計應變性更強的監測預警模型。停電風險等級的設定需要根據歷史停電數據、當前電力系統運行狀態以及相關影響因素的斯皮爾曼相關系數進行綜合評估。一般為低風險、中風險和高風險等，對其進行具體等級標準的制定，見表2。

基于上述設定的風險，建立模型。在監測預警范圍內設置X和Y變量，進行等級交換處理。過程中通過相關線性關系的變化，進行斯皮爾曼相關系數的計算，如公式（1）所示。

（1）

式中：P為皮爾曼相關系數；d為交換差；l為線性相關度。

結合得出的數值，判定此時各個停電等級的正相關性，并結合部署的節點，對采集的數據和信息進行分析，構建對應的監測預警模型表達式，如公式（2）所示。

（2）

式中：H為監測預警輸出結果；σ為實時監測范圍；E為監測點；a為重疊監測區域。

對當前測定的結果進行對比分析，對不同區域的監測預警數據進行比對，獲取最可靠的模型結果。此外，模型實時接收和處理來自監測節點的數據，根據這些數據以及預設的風險等級閾值進一步判定當前停電風險等級，以適應電力系統運行狀態的變化。

1.3 動態化標定處理實現監測預警

動態化標定處理首先要求系統具備實時數據收集和分析能力。監測節點會不斷收集與臺區停電風險相關的數據，將這些數據實時傳輸到中央控制系統。在接收到數據后，系統會利用斯皮爾曼相關系數對這些數據進行動態分析。通過分析不同因素與停電風險之間的相關性，系統可以識別當前臺區停電風險的主要影響因素，并據此調整風險閾值。具體的執行如圖1所示。

圖1主要是對動態化標定的處理。當發現某個因素與停電風險的相關性顯著增強時，系統可能會降低相應的風險閾值，以便更早地發出預警。此外，預警模型不僅具備高度敏感性，還融入了動態化標定處理技術，這一技術實現了模型的實時更新和優化。系統能夠持續、不斷地吸納新的數據輸入，并緊密結合臺區運行環境的變化趨勢，對模型內部的各項參數實施精細化進行微調。這種動態調整策略使模型能夠緊跟臺區運行的實際狀況，更精準地評估停電風險，保障電力系統的安全、穩定運行，確保電力供應的連續性和可靠性。

2 方法測試

此次主要是對基于斯皮爾曼相關系數的臺區停電風險監測預警方法的實際應用效果進行分析和驗證研究，考慮最終測試結果的真實性和穩定性，選定對比的方式進行分析，以G臺區作為測試的主要目標對象。基于傳統HPLC臺區停電風險監測預警方法、傳統多源量化處理臺區停電風險監測預警方法以及本文設計的斯皮爾曼相關系數臺區停電風險監測預警方法進行試驗驗證。利用電表設備采集數據和信息，匯總整合后，以待后續使用。接下來，進行測試環境的搭建。

2.1 測試準備

結合斯皮爾曼相關系數，對G臺區停電風險監測預警方法的實際測試環境進行設定和搭建。首先，結合臺區設備的運行實況以及控制效果，在臺區設定拓撲監測點，每一個監測點均需要進行搭接和關聯，同一區域的監測點還需要建立傳輸信道，便于實時數據和信息的共享，具體結構如圖2所示。

圖2主要是對臺區停電拓撲監測點部署結構的設計和實踐分析。基于此，將臺區數據以及自然環境數據與臺區的主控程序進行融合，設計對應的風險監測預警環境。在監測預警區域隨機選定6條可控性較強的線路，每一個線路為10個區段，區段增加監測點，完成基礎性感應識別。接下來，進行輔助測試環境的設定，見表3。

表3主要是對輔助測試環境的設定和搭建。基于此，在當前的測試環境中，確保測試的穩定和平衡，增加各條線路之間的運行平衡，實現基礎測試條件的部署。

2.2 測試方法與結果分析

在上述搭建的測試環境中，結合斯皮爾曼系數，對區停電風險監測預警方法進行測試分析。預設4個周期的臺區監測區段，并結合數字化技術，制定3組虛擬測試停電執行指令，指令設置的停電時間也是不同的，分別是10s、25s以及40s。按照預設的指令在測試程序中執行，此時，結合斯皮爾曼相關系數建立對應的監測預警環境。當第一組停電指令執行時，預設的程序會結合系統的運行異常進行預先識別處理，并生成模糊的監測預警數值。具體的測試結構如圖3所示。

圖3主要是對測試環節的設定。在此基礎上，按照上述方式逐一進行測定。需要注意的是，在進行試驗測試的過程中，根據監測預警數據的變化，測定斯皮爾曼相關系數，確定其絕對值是否處于-1～1，并以此來判定監測預警的相關情況，見表4。

表4主要是對斯皮爾曼相關系數變動監測預警效果進行判定，根據上述分析，可以判定此時對臺區的停電風險監測預警呈正相關態，這時根據正相關狀態對存在的風險等級進行判定；同時，計算周期性動態監測預警頻率，如公式（3）所示。

（3）

式中：D為周期性動態監測預警頻率；m和n分別為初始預警方位和實際預警范圍；k為似然函數值；λ為預警信度。

結合當前測定，對測試結果進行分析，見表5。

表5主要是對測試結果的分析，與傳統HPLC臺區停電風險監測預警方法、傳統多源量化處理臺區停電風險監測預警方法相比，本文設計的斯皮爾曼相關系數臺區停電風險監測預警方法最終得出的監測預警頻率相對較高，這說明在實時的背景環境下，本文設計的監測預警方法更靈活、更可靠，動態處理效果明顯提高。

3 結語

此次結合實際的風險預警續期，經過嚴格的測試和實踐驗證，挖掘臺區停電風險與各影響因素之間的相關性，過程中結合斯皮爾曼相關系數進行量化分析，對覆蓋范圍內的停電風險區域進行實時標定，為臺區停電風險的實時監測和早期預警提供了強有力的工具，也為電力系統的安全穩定運行增添了新的保障。

參考文獻

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