基于大數(shù)據(jù)分析的電力線路線損故障診斷與預(yù)測

謝東航

摘要：針對電力線路線損故障的診斷與預(yù)測問題，基于大數(shù)據(jù)分析，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出線損故障分析判定規(guī)則。通過對IEEE 33節(jié)點的10 kV配電網(wǎng)進(jìn)行仿真實驗，采用K均值（K-means）聚類和局部離群因子等算法，實現(xiàn)對電力線路線損異常診斷。實驗表明，通過對疑似線損異常的3天數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，能夠精準(zhǔn)判別線損異常，驗證了該算法在電力系統(tǒng)中對線損異常診斷與預(yù)測的可靠性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；電力線路；線損故障診斷；聚類算法

0引言

電力系統(tǒng)作為現(xiàn)代社會不可或缺的基礎(chǔ)設(shè)施之一，其穩(wěn)定運(yùn)行直接關(guān)系到能源供應(yīng)的可靠性和社會經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。然而，在電力系統(tǒng)運(yùn)行過程中，線路線損一直是不可忽視的問題，其不僅導(dǎo)致電能浪費(fèi)，也可能引發(fā)潛在的故障和安全隱患。因此，對電力線路線損進(jìn)行準(zhǔn)確、及時的故障診斷與預(yù)測成為提高電力系統(tǒng)運(yùn)行效率和可靠性的關(guān)鍵。

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，電力系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜性顯著增加。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電力領(lǐng)域的應(yīng)用，為人們提供了更全面、深入理解電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的機(jī)會。本文致力于利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對電力線路線損進(jìn)行故障診斷與預(yù)測，以提高電力系統(tǒng)的可靠性和運(yùn)行效率。

本文探討了充分利用電力系統(tǒng)的監(jiān)測數(shù)據(jù)，以及先進(jìn)的大數(shù)據(jù)分析方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實現(xiàn)對線路線損異常的監(jiān)測、精準(zhǔn)診斷和未來趨勢預(yù)測。通過深入分析大規(guī)模數(shù)據(jù)集，挖掘潛在的線損異常模式，為電力系統(tǒng)運(yùn)行維護(hù)提供更智能化和預(yù)防性的解決方案。

1線損的定義及構(gòu)成

1.1線損定義

電能從發(fā)電機(jī)輸送到用戶的過程中會產(chǎn)生一定的電能損耗，這些損耗以熱能的形式散失在輸電線路、變壓器、開關(guān)設(shè)備等周圍的介質(zhì)中，這種損耗被定義為線損電量，簡稱線損。線損是電力系統(tǒng)運(yùn)行中不可避免的損耗，其受到輸電距離、導(dǎo)線材料、環(huán)境溫度等因素的影響。有功功率是指電路中產(chǎn)生有用功率的部分。線損電量則是指在輸電過程中，由于電阻、感抗等因素導(dǎo)致的電能損耗。線損電量可以通過測量電網(wǎng)輸入端和輸出端的功率，然后計算其差值來得到。這種差值代表在輸電過程中發(fā)生的電能損耗。線損電量A表示的是一段時間內(nèi)有功功率損耗的總和，A計算公式如下：

1.2線損構(gòu)成

線損構(gòu)成是電力系統(tǒng)中電能損失的來源和性質(zhì)的總結(jié)，主要由傳輸線路損耗、變壓器損耗、配電線路損耗、設(shè)備運(yùn)行損耗和非技術(shù)損耗等組成。傳輸線路損耗是由電阻、電感和電容等因素引起的，其中電阻損耗是熱損耗，電感和電容損耗與電流的相位和振蕩特性有關(guān)。變壓器損耗主要包括鐵心損耗和線圈損耗，前者涉及渦流和剩磁損耗，后者與線圈的電阻有關(guān)。配電線路損耗包括線路電阻和電抗引起的損耗。設(shè)備運(yùn)行損耗是變電站、配電設(shè)備等在運(yùn)行過程中的損耗。非技術(shù)損耗包括非法抽取電力、計量誤差等非技術(shù)因素導(dǎo)致的損耗。通過詳細(xì)分析線損的構(gòu)成，可以制定相應(yīng)的改進(jìn)措施，如優(yōu)化線路設(shè)計、改進(jìn)設(shè)備運(yùn)行方式、加強(qiáng)計量監(jiān)控，降低線損，提高電網(wǎng)運(yùn)行效率和經(jīng)濟(jì)性。

2基于大數(shù)據(jù)的線損故障分析研究

2.1數(shù)據(jù)聚類分析

數(shù)據(jù)聚類分析是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法，其目標(biāo)是將數(shù)據(jù)集中相似的數(shù)據(jù)點劃分到同一類別中，使得同一類別內(nèi)的數(shù)據(jù)點彼此相似，不同類別之間的數(shù)據(jù)點具有較大的差異性。聚類分析在數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、圖像分析、生物信息學(xué)等領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛。數(shù)據(jù)聚類分析的主要步驟如下：首先，根據(jù)數(shù)據(jù)性質(zhì)和問題需求選擇適當(dāng)?shù)木垲愃惴?，如K均值（K-means）聚類、層次聚類等。其次，確定數(shù)據(jù)點相似性的度量方法，如歐氏距離法、余弦相似度法。再次，對于需要指定簇中心數(shù)量的算法，進(jìn)行初始聚類中心的隨機(jī)選擇。通過迭代計算數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，更新簇中心，重新分配數(shù)據(jù)點，直到滿足停止條件。最后，利用評估指標(biāo)如輪廓系數(shù)、戴維森一堡丁指數(shù)（Davies-Bouldin index，DBI）等來評估聚類效果。整個過程有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。

K-means是一種常用的數(shù)據(jù)聚類算法，K-means聚類流程如圖1所示。

本文對K-means進(jìn)行了改進(jìn)，并使用改進(jìn)的K-means++進(jìn)行分析，具體改進(jìn)如下：首先，隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)集中的一個點作為第1個聚類中心。對于后續(xù)的聚類中心（第2個到第K個），計算每個數(shù)據(jù)點到已選取的聚類中心的距離，然后按照距離的平方設(shè)置一個概率分布。距離當(dāng)前已選取的聚類中心越遠(yuǎn)的點，其被選為下一個聚類中心的概率越高，且有更大的機(jī)會成為下一個聚類中心。通過這種改進(jìn)方式，K-means++在選擇初始聚類中心時更傾向于選擇相互之間距離較遠(yuǎn)的點，從而增加聚類的多樣性和全局性，有效提高算法的穩(wěn)定性，避免陷入局部最優(yōu)解的可能。

2.2離群點檢測分析

局部離群因子（local outlier factor，LOF）檢測方法是一種用于檢測離群點（異常點）的算法。LOF算法主要關(guān)注數(shù)據(jù)集中每個數(shù)據(jù)點相對于其鄰域的密度與鄰域內(nèi)其他數(shù)據(jù)點的密度之比，通過這種比值來識別離群點。若LOF值遠(yuǎn)大于1，則判定該點為離群點；若LOF值接近1，則判定該點為正常點。LOF算法具有較強(qiáng)的局部性，可以檢測相對于其周圍環(huán)境密度較低的數(shù)據(jù)點。LOF算法的基本思想如下。

（1）局部密度計算：對于每個數(shù)據(jù)點，計算其鄰域內(nèi)的密度。鄰域內(nèi)的密度通常使用數(shù)據(jù)點到其k個最近鄰居的距離來表示，距離越小，密度越高。

（2）LOF計算：對于每個數(shù)據(jù)點，計算其局部離群因子。局部離群因子是該數(shù)據(jù)點的局部密度與其鄰域內(nèi)其他數(shù)據(jù)點的平均局部密度之比。

（3）離群點標(biāo)識：根據(jù)計算得到的局部離群因子，對數(shù)據(jù)點進(jìn)行排序。離群因子較高的數(shù)據(jù)點被認(rèn)為是離群點，因為這些數(shù)據(jù)點相對于其鄰域來說密度較低。

2.3基于大數(shù)據(jù)的線損故障分析判定規(guī)則

首先，本文假設(shè)有一組原始線損數(shù)據(jù)組成的數(shù)據(jù)集D。這些數(shù)據(jù)包括節(jié)點電流、節(jié)點電壓和24小時的負(fù)荷特征值，對這3個特征參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，并將這3個特征參數(shù)放入K-means++聚類算法。K-means++是一種K-means聚類的改進(jìn)算法．其通過選擇初始聚類中心的方法來提高聚類效果。算法的具體步驟分為3步：第1步是從原始數(shù)據(jù)集D中隨機(jī)選取一個樣本點作為第一個聚類中心；第2步計算剩下的每個樣本點到已有聚類中心的最短距離（dist min）；第3步是選取一個新的聚類中心，使其到所有已有聚類中心的dist min最大化，重復(fù)第2步和第3步，直到選取k個聚類中心。使用選取的聚類中心對所有數(shù)據(jù)點進(jìn)行聚類。在得到聚類算法的結(jié)果后，統(tǒng)計每個簇的數(shù)據(jù)個數(shù)n（i）。其次，判定n（i）的值是否大于設(shè)定的離群點個數(shù)m。如果n（i）

通過建立線損異常情況集合并對其中的線損數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納和推理，可以確定線損異常的發(fā)生時間，進(jìn)而追溯到配電網(wǎng)結(jié)構(gòu)，以定位線損異常發(fā)生的具體地點。為了判斷線損異常點，可以結(jié)合線路的線損率進(jìn)行比對，以確定在特定日期中線路的線損率是否發(fā)生了突變。如果發(fā)現(xiàn)線路在該日期的線損率出現(xiàn)了顯著的偏離，則可以推斷該節(jié)點在當(dāng)日發(fā)生了線損異常。進(jìn)一步深入分析發(fā)生線損異常節(jié)點所在的線路，考慮周邊設(shè)備、電力負(fù)荷和運(yùn)行狀態(tài)等因素，以確定異常發(fā)生的具體原因。

采用以上方法，可以更加準(zhǔn)確地識別和定位線損異常，并進(jìn)一步分析異常原因，為解決問題和優(yōu)化配電網(wǎng)運(yùn)行提供有效的信息支持。

3仿真分析

本文基于IEEE 33節(jié)點的10 kV配電網(wǎng)網(wǎng)架進(jìn)行仿真，采用我國實際電網(wǎng)的8760小時負(fù)荷年度數(shù)據(jù)對配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)進(jìn)行拓展生成，包括24個采樣點在全年365天的負(fù)荷數(shù)據(jù)。基于此，進(jìn)行線路潮流計算，并分析全臺區(qū)的線損率、各條線路的線損率、節(jié)點電壓以及節(jié)點電流。為驗證算法的實用性和準(zhǔn)確性，在模擬網(wǎng)絡(luò)中分別在不同日期和不同節(jié)點（節(jié)點9、節(jié)點19和節(jié)點29）上引入電阻和電感，以模擬線損異常現(xiàn)象。本文選擇聚類數(shù)為5，進(jìn)行聚類分析后得到5個簇，數(shù)據(jù)聚類結(jié)果分析如表1所示。

本文采用LOF值大于2的標(biāo)準(zhǔn)來識別離群點。對于每個類別，在計算LOF值時，將LOF值大于2的對象認(rèn)定為離群點。在O號類別中，有2個點的LOF值分別為2.0007和2.0608，因此判定這2個點為離群點，并將這2個點放入離群點候選集中。對于類別1和類別2，進(jìn)行相似的操作，將所有LOF值大于2的點放入離群點候選集中。最后，將得到的所有離群點放入離群點候選集中，并進(jìn)行排序。

由表2可知，在疑似線損異常的集合中，有3天的線路平均線損率超出了正常范圍，進(jìn)一步驗證了節(jié)點19在2013年1月1日、3月6日、3月27日這3天發(fā)生了線損異常情況。結(jié)果與實際情況相符合，驗證了本文所提方法的可行性。

4結(jié)論

本文基于大數(shù)據(jù)分析，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，提出了一種電力線路線損故障的診斷與預(yù)測算法。通過對IEEE 33節(jié)點的10 kV配電網(wǎng)進(jìn)行仿真實驗，應(yīng)用K-means聚類和LOF算法等，實現(xiàn)了對線路線損異常的準(zhǔn)確識別。通過對疑似線損異常的3天數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，成功驗證了發(fā)生的線損異常情況。未來研究方向可重點探討如何優(yōu)化已有算法，綜合考慮實際環(huán)境中的多因素交互影響，進(jìn)一步提高電力系統(tǒng)線損異常檢測的適用性和魯棒性。