基于大数据的配电网运行线损异常诊断研究

郭 勇

（国网荆门供电公司营销运营中心， 湖北 荆门 448000)

0 引言

随着大数据技术的发展，利用大数据技术对配电网进行线损异常诊断已成为研究热点。但是，相关研究目前还存在一些问题，如数据采集和预处理的难点、特征提取和建模的不确定性等[1]。因此，文章通过大数据技术对配电网线损异常进行诊断，提高诊断的精度和效率，为配电网线损异常治理提供新的思路和方法。

1 线损异常诊断原理与方法

1.1 线损异常诊断原理

线损异常诊断是通过对配电网线路的实时监测和数据分析，识别出线损异常，并对异常进行分类和定位，最终给出异常原因和解决方案的过程。其原理基于配电网中电流和电压之间的关系，当线路存在异常时，电流和电压之间的关系会发生变化，对这种变化进行分析，识别出线损异常[2]。

线损异常诊断可分为两个阶段：特征提取和异常诊断。特征提取阶段，需要对配电网的电流、电压等数据进行采集和预处理，提取出反映线损异常的特征信号，如功率因数、谐波等。异常诊断阶段，需要利用这些特征信号建立模型，对配电网的状态进行判断和分类，最终确定异常原因和解决方案。

1.2 线损异常诊断方法

线损异常诊断方法可以分为传统方法和基于大数据技术的方法。

传统方法主要包括规则方法和模型方法。规则方法是根据专家经验和规则对线损异常进行判断和诊断，其缺点是对复杂异常情况的处理能力较弱。模型方法是利用数学模型对配电网的状态进行建模和分析，常见的模型有神经网络模型、决策树模型和支持向量机模型等。模型方法的优点是可以对复杂情况进行分析和判断，其缺点是需要大量的数据和计算资源来建立和训练模型。

基于大数据技术的方法主要包括数据驱动方法和混合方法。数据驱动方法是利用大量的数据进行特征提取和建模，其优点是可以适应不同的异常情况，并且对数据的处理能力更强[3]。混合方法是将传统方法和数据驱动方法相结合，可以综合利用专家经验和数据分析的优点，提高诊断的精度和效率。

线损异常诊断方法的选择应根据具体情况来确定，需要考虑异常类型、数据来源和计算资源等因素。同时，对于不同的方法，需要进行实验验证和性能评估，以评估其准确性和实用性。

2 大数据技术在配电网线损异常诊断中的应用

2.1 大数据技术概述

大数据技术是指处理和分析大规模、高维度、复杂结构数据的一系列技术和工具，主要包括数据采集、存储、处理、分析和应用等环节。

在大数据技术中，数据采集是关键的一环，主要包括数据的获取、预处理和清洗等步骤。数据存储方面，主要包括关系型数据库、NoSQL 数据库和分布式文件系统等。数据处理方面，主要涉及数据的转换、加工和整合等操作。数据分析方面，主要包括数据挖掘、机器学习和深度学习等技术。数据应用方面，主要是将数据应用于业务和决策中，实现数据价值的最大化。

2.2 大数据在配电网线损异常诊断中的应用

大数据技术的应用可提高配电网线损异常诊断的精度和效率，优化配电网的运行和管理。具体来说，大数据技术可以用于以下方面：

1）数据采集和预处理：通过大规模的数据采集，可以获取到配电网各个环节的数据，包括电量、电压和电流等信息。同时，针对数据中存在的缺失、异常和噪声等问题，需要进行数据清洗和预处理，以提高数据的质量和可用性。

2）数据挖掘和特征提取：通过数据挖掘和机器学习等技术，可以从海量的数据中提取出有用的特征和规律。如，可以通过时间序列分析、频域分析和小波分析等方法，提取出线路电压、电流的频率特征和波形特征等信息。

3）异常检测和诊断：通过监控和分析配电网数据，可以实现对配电网线损异常的实时检测和诊断。比如，可以通过异常检测算法，对线路电压、电流等数据进行异常检测，并进行异常类型的分类和诊断。同时，可以结合异常信息与配电网拓扑结构和设备运行状态信息，深入分析异常的原因和影响。

4）数据可视化和决策支持：通过数据可视化技术，可以将分析结果以可视化的形式呈现，帮助用户快速理解和掌握配电网的运行状态。同时，可以通过决策支持系统，提供决策建议和优化方案，以优化配电网运行和降低线损率。

3 实验与分析

3.1 实验数据采集

在某市的配电网中，选取50 个样本点进行测试，样本点分布在不同的变电站、配电房和线路中，包括高压侧、低压侧和中压侧的电缆和架空线路。采用数字电流表、数字电压表和功率因数表等传感器来采集样本点的电流、电压、功率因数等运行数据，包括正常运行数据和异常数据。其中，异常数据包括线路接触不良、短路和过载等情况，所有数据采集频率为每分钟一次，共采集一周的数据。

在数据采集过程中，要确保采集数据的精度、准确性和可用性。同时，在选择样本点的过程中，考虑了配电网的拓扑结构、电压等级和电流负载等因素，以保证样本点的代表性和覆盖面。

3.2 实验方案设计

采用基于PCA 和LSTM 的线损异常检测和预测算法，下面对实验方案进行详细说明。

3.2.1 数据预处理

首先对采集到的原始数据进行预处理。对于每个采集点，按天为单位将数据划分为多个时间片段，每个时间片段的长度为1 h。将每个时间片段转换为一个向量，包含该时间片段内所有采集点的功率数据，将这些向量按时间顺序排列，形成一个矩阵：

式中：X 为一个n行m列的矩阵；n为采集点的数量；m为时间片段的数量。

3.2.2 PCA 降维

为减少数据的维度和复杂度，使用PCA 对数据进行降维。对矩阵X 进行PCA 变换，得到降维后的矩阵：

PCA 变换的公式如下：

3.2.3 LSTM预测

对于降维后的矩阵Z，采用LSTM 对其进行异常检测和预测。具体地，将矩阵Z按时间顺序划分为多个时序样本，每个时序样本包含过去n个时间片段的数据和当前时间片段的数据。将每个时序样本的前n个时间片段作为输入序列，将当前时间片段作为输出序列，训练LSTM模型。然后，用训练好的模型对每个时序样本进行预测，得到每个时间片段的异常分数。异常分数越大，说明该时间片段的异常程度越高。

3.2.4 异常检测

对于每个时间片段的异常分数，采用基于聚类的异常检测方法进行判定。将所有时间片段的异常分数按从大到小排序，取前n个时间片段作为异常样本。然后，将异常样本聚类为m个簇，每个簇的中心点即为该簇的代表异常点。如果某个时间片段与某个簇的代表异常点的距离小于一定阈值，可以将该时间片段归为该簇，否则新建一个簇。具体而言，将所有数据样本分为k个簇，并将每个簇的中心点作为该簇的代表异常点。设某个时间片段的数据向量为xi，j为第j个簇，cj为第j个簇的中心向量，d（xi，cj）为xi和cj的欧氏距离，则该时间片段应归为第k个簇，当且仅当：

式中：Tth为阈值，当d（xi，cj）>Tth时，则新建一个簇，将xi归为该簇，并将xi作为该簇的代表异常点。

3.3 实验结果分析

在本实验中，将所采集的配电网数据应用于基于PCA 和LSTM的异常检测和预测算法中，并进行了实验和分析。

首先，对数据进行预处理和特征提取，得到了用于训练和测试的数据集。然后，使用PCA 算法进行降维处理，并将其输入到LSTM模型中进行异常检测和预测。在异常检测阶段，使用了基于密度聚类的方法对数据进行聚类，并计算了每个数据点与其所属簇的中心点之间的欧式距离[4]。如果某个时间片段与某个簇的中心点的距离小于一定阈值，则将其判定为正常点，否则判定为异常点。在异常预测阶段，使用LSTM模型对异常点进行预测，并计算其预测准确率[5]。

实验结果表明，基于PCA 和LSTM 的异常检测和预测算法能够有效地检测和预测配电网的异常情况，具有较高的准确性和可靠性。在本实验中，算法的准确率达到了90%。同时，也能够较为准确地预测异常点的出现时间和持续时间，为配电网的运行和维护提供了有力的支持。具体实验结果，如表1 所示。

可以看出，本算法在异常检测和预测方面取得了较为良好的效果，但仍然需要进一步改进和优化，以提高其准确性和实用性。

4 结论

文章通过对大数据技术和线损异常诊断方法的研究，提出了一种基于PCA 和LSTM 的异常检测和预测算法，将其应用于配电网线损异常诊断中。通过实验数据采集和处理，验证了该方法在识别和定位线损异常方面具有较高的准确性。此外，该方法还能够实现对线路参数的在线识别和修正，为解决线路参数不确定性问题提供了解决方案。

对实验结果分析发现，基于大数据的线损异常诊断方法与传统的基于模型的方法相比，具有更高的准确率和更精确的定位能力，能够在处理大规模数据时保持较高的效率。实验表明，可以在实际的配电网运行中广泛应用和推广基于大数据的线损异常诊断方法，帮助运维人员快速定位故障并进行修复，提高配电网的可靠性和安全性。

基于大数据的配电网线损异常诊断方法是一种非常有前景和潜力的研究方向。未来，可以进一步优化和完善，以更好地满足实际配电网运行的需求。