电力营销管理信息平台中线损异常识别方法研究

摘 要：为了准确识别电力营销管理信息平台中的线损异常，本文对其进行了相关研究。从电力营销管理信息平台中收集线损相关数据，提取线损特征。将改进K-medoids聚类算法与LOF算法相结合，计算2个线损特征量的欧几里得距离，并针对异常线损特征量计算日线损率，明确具体异常类型。实例证明，本文方法能够判定对线损异常，并给出明确的异常类型。

关键词：电力营销管理；线损异常；K-medoids

中图分类号：TP 31" " " 文献标志码：A

在电力系统中，电力营销管理信息平台是保障电网安全，并保证其高效运行的重要工具。其中，线损异常识别是电力营销管理信息平台的核心功能之一，对提高电力资源利用效率、降低运营成本具有至关重要的作用。目前，电力营销管理信息平台中的线损异常识别方法主要包括文献[1]提出的基于K-medoids聚类算法的异常低压台区线损识别方法研究、文献[2]提出的基于孤立森林算法的10kV配电网线损异常智能识别技术和文献[3]提出的基于多维特征的电网台区线损数据异常识别方法。文献[1]方法通常基于大量的历史数据，对数据的质量和完整性要求较高。然而，在实际电力系统中，各种原因导致的数据缺失、异常等问题使基于统计学的分析方法难以准确识别线损异常。文献[2]方法虽然能够处理复杂的数据模式，但是其模型训练需要大量的标注数据，模型的泛化能力也受到一定限制。此外，该算法的计算复杂度较高，对实时性要求较高的线损异常识别任务来说，难以满足其快速响应的需求。文献[3]方法虽然能够处理海量数据，但是其数据预处理和特征提取过程较复杂，对数据的质量和多样性要求较高。此外，数据挖掘技术的结果解释性较差，难以直接用于指导电网的运维和管理。针对以上方法的不足，本文探索了一种更高效、准确的电力营销管理信息平台线损异常识别方法。

1 电力营销管理信息平台中的线损特征提取

从电力营销管理信息平台中收集与线损相关的数据。登录电力营销管理信息平台，找到数据导出功能。导出的数据类型包括供电量、售电量（或用电量）、电压、电流、功率因数、线路长度和设备参数（例如变压器容量、电阻值等），以Excel格式导出[4]。

在电力营销管理信息平台上获取电网分段线损数据包后，需要进行数据清洗，以纠正错误并填充缺失和不一致数据，保证分析的准确性。K近邻填充基于相似性来预测缺失值，具有一定的准确性和可靠性，如公式（1）所示。

（1）

式中：y表示填充后的数值；xi表示与缺失值相似的k个已知数值；k表示近邻数。

数据填充后对数据进行标准化处理，将电压、电流等物理量转换为统一单位。数据标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布。数据y的标准化数学表达式如公式（2）所示。

（2）

式中：μ表示数据y的均值；σ表示数据y的标准差。

针对上述预处理后的线损数据，利用小波变换进行线损数据特征提取。小波变换具有时频局部化特性，能够在时间和频率上提供较好的分辨率，即小波变换可以准确地描述数据的瞬态特征和局部变化。在此基础上，提取各个频段中的线损特征，重构第三层节点，此时其电流可以表示为公式（3）。

S={S1+S2+…+Sn} （3）

式中：S表示线损数据包中的电流数据集合；S1、S2、…、Sn表示各个频段的电流。

进而计算各个频带数据的总能量，如公式（4）所示。

（4）

式中：E1j表示总能量；S1j（t）表示各频带电流数据；xj表示信号频率；n表示离散数据数量；k表示离散点幅值。

出现异常情况后，电网会受到影响，需要利用能量数据创建线损数据特征量，即T={T1+T2+…+Tn}。对线损数据特征量进行归一化处理，如公式（5）所示。

（5）

式中：E表示特征量总和。

计算上述公式，得到后续线损异常识别所需线损特征。这些特征量直观地描述了电网的线损情况，可以直接用于后续的异常识别算法中。

2 异常线损识别

在电力营销管理信息平台中，线损异常识别需要明确目标和原因，进行快速、准确识别。结合业务需求和数据特性，本文以改进的K-medoids聚类算法为核心，对线损特征进行聚类分析，并利用LOF算法优化日线损率数据，以提高识别效率和准确性[5]。假设2个线损特征量分别为E1和E2，那么其欧几里得距离可表示为公式（6）。

（6）

式中：d（E1，E2）表示2个线损特征量欧几里得距离；E1n…E1m表示线损特征量E1的分量；E2n…E2m表示线损特征量E2的分量。

根据上述内容，计算每2个数据特征间的欧几里得距离，并设置距离阈值。如果超过阈值距离，那么说明存在线损异常；如果不超过阈值距离，那么说明不存在线损异常。计算线损异常的日线损率，如公式（7）所示。

R=（X/W）×100% （7）

式中：R表示日线损率；X表示日线损电量；W表示日供电量。

在台区电力管理过程中，为了精确识别和分析线损情况，本文将线损状态分为正常（0%～10%）、高损（gt;10%）和负损（lt;0%）3种类型[6]。电力故障、管理问题或数据错误可能会导致出现高损和负损状态，需要及时排查。为了高精度划分线损状态并减少异常值影响，本文采用K-medoids聚类和LOF算法，并利用分布式计算技术处理数据，以实现高效的离群点检测与分类。具体步骤如下所示。

为了优化日线损率数据，引入LOF算法，可达距离reachdist（a，b）考虑了数据点与其近邻间的欧氏距离和最近邻距离，有助于区分数据点是否与其邻近点紧密相关，也是离群点检测的基础，如公式（8）所示。

Ra，b=max{d（a，b），d（b，Nb）} （8）

式中：Ra，b表示可达距离；d（a，b）表示点a、b间的欧氏距离；Nb表示b的最近邻。

局部可达密度lrd（a）反映了数据点周围区域的密度情况。区域的密度越高，数据点越可能是正常点；相反，区域密度越低，数据点越可能是离群点，如公式（9）所示。

lrd（a）=1/（1/k×∑Rd） （9）

式中：lrd（a）表示数据点a的局部可达密度；k表示近邻数目；Rd表示数据点b的可达距离。

数据点a的近邻平均局部可达密度A（Nka）可表示为公式（10）。

A（Nka）=1/k×lrd（a） （10）

上述步骤能够比较数据点的局部可达密度及其近邻的平均密度，有效识别离群点，从而清晰划分日线损率数据，揭示台区电力损失情况，有助于及时发现问题并优化电力管理。

3 实例应用分析

3.1 参数设置

为了验证本文识别方法的应用有效性，以某地区某台区为例，采集电力营销管理信息平台在运行过程中产生的数据，对线损异常情况进行识别。运行环境中包括Oracle数据库、Tomcat服务器和Windows XP/7客户端操作系统。该台区为期16d的日线损率数据见表1。

将表1中的数据作为本文方法的识别样本，根据上述数据中的线损异常识别比较情况，对本文方法进行初步训练。

3.2 线损率情况记录与分析

利用训练后的方法对台区运行30d内的线损率情况进行识别与监测。平台运行30d内每天线损率情况如图1所示。

分析图1可知，在连续30d的监测周期内，前4天出现了显著的线损率异常波动现象。为了深入探究该现象背后的原因，本文分析了台区电力数据的处理流程，发现偶发的大电量用户数据采集问题可能是导致这种异常波动的关键因素。具体来说，如果某个大电量用户在某一天因某种原因（例如设备故障、通信中断等）未能成功采集电量数据，次日数据采集恢复正常，但是系统可能基于某种机制同时采集了前一日和当日的电量数据，就会对线损率的计算结果产生显著影响。

3.3 试验指标

在电力营销管理信息平台中线损异常识别方法的研究中，AUC（Area Under the Curve）评价指标具有重要作用。AUC是ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）下的面积，ROC曲线是一种描述分类模型性能的图形，其横轴代表假阳性率FPR（False Positive Rate，FPR），纵轴代表真阳性率TPR（True Positive Rate）。AUC值能够直观反映模型在识别异常数据方面的能力，如公式（11）所示。

（11）

式中：FP为假阳性，被错误地预测为正例的样本数；TN为真阴性，被正确地预测为负例的样本数；TP为真阳性，被正确地预测为正例的样本数；FN为假阴性，被错误地预测为负例的样本数。

3.4 线损异常识别结果分析

在本例中，剔除前4天的异常数据点，使用剩余的数据作为训练集来训练本文的识别方法。训练完毕后，记录了接下来5天的线损情况，结果见表2。

分析表1可知，在连续5d的监测期内，前2天出现了明显的线损异常情况。具体来说，第一天的线损率低于0%，根据上述线损状态划分标准，该状态为负损状态。负损状态通常反映了可能存在的数据采集错误、电表计量异常或电力管理策略不当等问题，需要引起台区管理者的高度重视。在第二天的数据中，线损率超过10%的阈值，为高损状态。由此可见，本文方法不仅能够对线损异常情况进行有效识别，而且能够准确判断线损的具体异常状态，提高了台区电力管理的效率和准确性，也为台区管理提供了有力的数据支持，有助于管理者更好地掌握台区内的电力损失情况，从而制定更科学、合理的电力管理策略。

利用ROC曲线对本文算法、文献[1]算法和文献[2]算法的电力营销管理信息平台中线损异常识别精度进行测试，结果如图2所示。

ROC曲线与横坐标围成的面积为AUC，AUC越大，表明特征提取精度越高。由图2可知，本文算法的AUC面积最大，文献[1]算法的AUC值小于所提算法，但是仍然处于一个相对较高的水平，文献[2]算法的AUC值最小，说明在3种算法中，其识别精度相对较低。可见本文算法在试验中具有较高的识别精度，因此具有广阔的应用前景。电力营销管理信息平台可以利用该算法对线损异常进行实时监测和预警，从而帮助电力企业及时发现并解决问题，提高电力供应的可靠性和稳定性。

为验证本文设计方法的时效性，进行识别时间预测，3种方法的预测结果见表3。

由表3可以看出，随着迭代次数增加，本文方法的识别时间普遍较低，稳定在较低水平（5s～9s）。文献[1]方法的识别时间相对较长，随着迭代次数增加，虽然其识别时间有波动，但是总体保持在较高水平（22s～25s）。文献[2]方法的识别时间最长，在不同迭代次数下波动较大（30s～36s）。结果表明本文方法具有较高的计算效率和稳定性。该结果验证了本文设计方法在时效性方面的优越性，为实际应用提供了有力支持。

4 结语

本文围绕电力营销管理信息平台中线损异常识别方法进行了深入研究，对现有方法进行了梳理和分析，指出了现有方法的不足之处，并提出了基于机器学习和大数据技术的线损异常识别方法。该方法不仅具有较高的识别准确率和实时性，而且能够处理多源异构数据，为电网的运维和管理提供了有力支持。展望未来，随着智能电网技术不断发展，电力营销管理信息平台中的线损异常识别方法将不断优化和完善。同时，随着新型电力系统建设推进，电力营销管理信息平台将发挥更重要的作用。因此，本文的研究成果不仅具有重要的理论价值，而且具有广泛的实际应用价值。

参考文献

[1]吕家慧.基于K-medoids聚类算法的异常低压台区线损识别方法研究[J].信息与电脑（理论版），2023，35（24）：61-63.

[2]李卉祥.基于孤立森林算法的10kV配电网线损异常智能识别技术[J].装备维修技术，2023（6）：53-56.

[3]林宝德，杨铮宇.基于多维特征的电网台区线损数据异常识别研究[J].电力系统保护与控制，2022，50（9）：172-178.

[4]钱利宏，彭穗，郭晓燕，等.基于数据驱动的低压配电台区线损分层统计与异常诊断方法[J].自动化与仪器仪表，2023（8）：232-235，239.

[5]郭飞，吴佳静，周怡，等.考虑气象因素的台区线损异常智能识别模型及应用[J].宁夏电力，2022（6）：26-32.

[6]胡壮丽，罗毅初，陈雪.考虑分布式新能源接入的智能配电网线损异常定位系统[J].环境技术，2023，41（9）：111-115.