基于電力數(shù)據(jù)分析的污水站點監(jiān)測方法研究

黃彥斌 駱德漢 蔡高琰

摘 ?要：在經(jīng)濟發(fā)展日新月異的今天，環(huán)境治污已成為確保社會經(jīng)濟健康有序發(fā)展的關(guān)鍵。為實現(xiàn)對污水站點的有效管控，需對其運行狀態(tài)進行實時監(jiān)測，為此，文章提出一種負荷功率曲線自動化異常檢測的方法。對智能電表采集的負荷數(shù)據(jù)進行離群點分析并提取典型日負荷曲線，采用一種改進的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析方法，對每個站點的負荷曲線進行異常檢測，判斷污水站點的運行情況，提高異常檢測準確率并減少人為誤差和投入，具有較好的實際應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞：智能電表;負荷曲線;數(shù)據(jù)分析;異常檢測

中圖分類號：TP399 ? ? ? 文獻標識碼：A文章編號：2096-4706（2021）21-0121-05

Abstract： With the rapid development of economy， environmental pollution control has become the key to ensure the healthy and orderly development of social economy. In order to realize the effective management and control of sewage stations， it is necessary to monitor their operation status in real time. Therefore， this paper proposes an automatic anomaly detection method of load power curve， analyzes the outliers of the load data collected by the smart meter， extracts the typical daily load curve， and uses an improved Pearson correlation coefficient analysis method to detect the anomaly of the load curve of each station， in this way， we can judge the operation situation of the sewage station， improve the accuracy of anomaly detection and reduce human error and investment. It has good practical application value.

Keywords： smart meter; load curve; data analysis; anomaly detection

0 ?引 ?言

污水處理是城村生活污水治理的核心環(huán)節(jié)，但是其異常檢測至今尚未達到預(yù)期效果。目前，國內(nèi)外對污水排放的監(jiān)測主要是在各個治污設(shè)備處安裝多個傳感器，包括以活性污泥法、生物接觸氧化法等為核心技術(shù)的一體化污水處理設(shè)備[1]，自動控制系統(tǒng)中的主控模塊設(shè)備[2]（PLC），對各個傳感器采集的參數(shù)進行分析[3，4]。以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)為核心的遠程監(jiān)控技術(shù)得到了一定的應(yīng)用[5，6]，如構(gòu)建通用分組無線服務(wù)（General Packet Radio Service， GPRS）和基于Internet網(wǎng)絡(luò)平臺的遠程污水監(jiān)控系統(tǒng)[7]，或者定期對在線污水水質(zhì)化學(xué)檢測儀器進行清理維護[8]。傳統(tǒng)的監(jiān)測手段因存在以下問題而難以推廣：傳感設(shè)備安裝困難，多點安裝容易出故障，易受外界影響，溫度、濕度、水量等因素都可能會使監(jiān)測結(jié)果出現(xiàn)偏差，以及成本投入大[9]。因此尋找一種既能減少（或杜絕）人為因素干擾，又可降低安裝運行成本的解決方案是本文的研究重點。本文通過智能電表對電力數(shù)據(jù)的采集與處理，提出一種負荷曲線異常檢測的方法，實現(xiàn)了對污水站點的科學(xué)監(jiān)管，大大減少了人力成本的投入，具有低成本、適用范圍廣的優(yōu)勢。

1 ?智能電表采集終端

智能電表是對電子式電表的改進升級，能夠?qū)﹄娏?shù)據(jù)進行實時采集、分析、存儲。具有高性能、低成本、高速率、高精度、高存儲的優(yōu)勢。本方法中采用智能電表，核心控制器MCU為HT6501，內(nèi)核處理器為32位處理器ARM Cortex-M0，F(xiàn)lash為128 K，SRAM為8 K;采用高精度專用計量芯片ATT7022E，采樣頻率為14.4 kHz[10]，脈沖常數(shù)為1600 imp/kWh;采用高性能繼電器，內(nèi)置溫度補償時鐘，時鐘誤差小于0.5秒。實驗數(shù)據(jù)來源于廣東省佛山市470多個農(nóng)村污水站點實時采集的平臺負荷曲線數(shù)據(jù)表。上報的數(shù)據(jù)類型包括三項電流、三項電壓、有功功率、無功功率、總功率等參數(shù)，本方法用到的只有負荷功率這一參數(shù)，監(jiān)測頻率為1分鐘上報1個點，共30天的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)可能會出現(xiàn)缺值，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時進行插值補充。主要采用內(nèi)插法對原始上報數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)插值。由于電表設(shè)備在4G網(wǎng)絡(luò)通信傳輸過程中漏報造成的明顯缺數(shù)，采用結(jié)合前后監(jiān)測數(shù)據(jù)的方式，取均值，即，提高了負荷曲線的平滑性。本方法工作流程如圖1所示。

2 ?離群點檢測

電力負荷數(shù)據(jù)具有很強的周期性，且流程工藝的改變使負荷曲線的形態(tài)特征呈現(xiàn)出比較明顯的差異。不同流程設(shè)計的站點，可能具有相似的典型日負荷曲線，相同的流程工藝也可能具有不同的特征典型日負荷曲線。由于污水處理站的噸量級設(shè)計存在較大的差距，離群點檢測之前，先對負荷功率數(shù)據(jù)樣本進行標準化處理，使得處理后數(shù)據(jù)的數(shù)量級差距不會過大。負荷曲線數(shù)據(jù)的歸一化表達式為：

其中，Xm為歸一化后的負荷功率曲線在第m分鐘的值，Pm為原始數(shù)據(jù)，PMax和PMin分別為數(shù)據(jù)的最大值和最小值。在實際污水處理站點的設(shè)計中，采用互感器的降壓變比方便用于量測和保護智能電表系統(tǒng)，電表采集上報的二次電流、二次功率與實際電流、實際功率為20倍（100/5）的關(guān)系，需乘以20才能還原原本的電力數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)集導(dǎo)出為CSV文件（.csv）。污水處理站點工藝流程圖如圖2所示。

采用機器學(xué)習(xí)算法孤立森林（Isolation Forest， IForest）進行異常離群值檢測[11]，篩選排除與其他數(shù)據(jù)點不同的異常點。IForest是目前最常用的異常點檢測算法之一，算法原理是，數(shù)據(jù)集中的異常值為少量，并且與正常值差距較大，容易被孤立，算法時間效率高，能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)樣本，通常隨機二叉樹iTree數(shù)量越多，算法越穩(wěn)定。由于每次切數(shù)據(jù)空間都是隨機選取一個維度和維度的特征，有大量的維度未被使用，算法的可靠性降低。IForest的缺點是不適用于維度很高的數(shù)據(jù)。本文使用的數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)類型只有負荷功率（ActivePowerTotal）一個維度，故可采用IForest進行異常檢測，下面介紹計算步驟：

（1）對訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)進行采樣并將采樣數(shù)據(jù)作為根節(jié)點，遞歸，不斷構(gòu)造新葉子節(jié)點，直至葉子節(jié)點無法繼續(xù)分割或達到樹的最大高度（構(gòu)建t個iTree樹）。

（2）對iForest森林中的每個iTree樹進行檢測，并計算路徑長度（path length），根據(jù)異常分數(shù)（anomaly score）計算公式，計算每個數(shù)據(jù)點的異常分數(shù)，異常分數(shù)越接近于1，其成為異常離群點的概率越大;如果分數(shù)都比0.5小，可以確定它們都是正常數(shù)值;如果大部分分數(shù)都在0.5附近，則不存在明顯的異常數(shù)據(jù)點。

假設(shè)樣本負荷數(shù)據(jù)有m個污水處理站點，每條典型日負荷曲線有1 440個離散數(shù)據(jù)點，將數(shù)據(jù)集中每天的負荷數(shù)據(jù)構(gòu)成一個m×1 440的矩陣：

矩陣中第m行數(shù)據(jù)為第m個污水處理站點的典型日負荷曲線數(shù)據(jù)，根據(jù)實際運行情況，本文設(shè)定采樣的樣本大小Ψ為默認值256，二叉樹數(shù)t=100，樹深度height=8，iTree數(shù)據(jù)集異常比例為0.01。以某站點2021年10月24日負荷功率曲線為例，檢測結(jié)果如圖3所示。從圖3中總共找出9個異常離群點，本文不對異常數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因做深入研究，直接篩除會造成數(shù)據(jù)長度發(fā)生變化，修改離群點的值為其右鄰點，即Pi=Pi+1。處理完的數(shù)據(jù)規(guī)格仍為1 440×1，可以提高站點檢測的準確度以及減少計算復(fù)雜度。

3 ?提取擬合典型日負荷曲線

離散點檢測可以消除噪聲對數(shù)據(jù)的影響并對不一致的數(shù)據(jù)進行修正。以下為提取典型日負荷曲線的擬合過程，假設(shè)所有站點絕大部分時間是正常的，而運行異常的時間占比小于10%。經(jīng)過數(shù)據(jù)檢查發(fā)現(xiàn)，站點的大功率電器如潛水泵，開機時間較為隨機不固定，但是按照設(shè)計規(guī)范和工藝流程，其處理污水量與開機時間狀態(tài)積分（用電量）存在映射關(guān)系，如圖4所示。

除時域上存在偏差之外，整體的負荷特征基本遵循同一規(guī)律，如圖5所示。

但這種情況下污水站點的運行狀態(tài)為正常運行。因此本文采用概率統(tǒng)計與自回歸分析提取典型日負荷曲線的方法，獲取污水處理站點前30天正常運行的歷史數(shù)據(jù)，作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對負荷曲線時間序列進行時域處理，進行平移，使啟動時間點為同一時間點。設(shè)置權(quán)重，進而對處理站點各樣本日的負荷曲線中每個數(shù)據(jù)點進行加權(quán)疊加，求算數(shù)均值得到最終的典型日負荷曲線，Pm計算公式為：

其中，Pm為典型日負荷曲線中第m分鐘的負荷功率，P1、P2到P30為30天內(nèi)對應(yīng)的第m分鐘的負荷功率值，A1到A30為相關(guān)權(quán)重系數(shù)，記權(quán)重系數(shù)向量為A=[A1，…，Ai，…，A30]，0<Ai<1，且滿足式（4）：

離現(xiàn)在越遠的日期權(quán)重越小，離現(xiàn)在越近的日期權(quán)重越大，從而使提取擬合所得的負荷曲線能夠最大限度地反映站點的典型負荷曲線形態(tài)。

4 ?曲線相似度計算

本實驗所使用的計算機配置：處理器為Inter（R） Core（TM） i7-8750H，CPU頻率為2.20 GHz，內(nèi)存為8.00 Gb，操作系統(tǒng)為Windows 10（64 bit），程序設(shè)計語言為JDK12和Python3.8，集成開發(fā)環(huán)境為IDEA 2020.1和PyCharm2020.2。由于水泵電機的實際啟動有直接啟動、降壓啟動、電抗啟動、軟啟動、變頻啟動、星三角啟動[12]等，因此泵機的運行功率有啟動功率和穩(wěn)定運行功率的區(qū)別，啟動的一瞬間可能會造成負荷曲線抖動，如果將這部分數(shù)據(jù)納入異常檢測，將會加大計算量并降低結(jié)果準確度。

為了解決此問題，本文提出一種改進的去抖動曲線相似度分析方法，將動態(tài)矩形窗口算法與皮爾遜相關(guān)系數(shù)的相關(guān)性相結(jié)合。窗口的起始點為負荷功率曲線的第二個趨勢上升點/下降點，結(jié)束點為倒數(shù)第二個趨勢下降點/上升點，因為所處站點不同，所以窗口的長度不再固定，只選取最中心的部分進行異常檢測，只要在中心時間內(nèi)站點運行狀況為正常，便認為站點正常運行，避免了對整個負荷功率曲線的計算，從而降低零值對計算過程的影響。設(shè)置窗口門檻值T，離散點xi的切線斜率如式（5）所示。

當(dāng)?shù)诙蝔′（xi）大于T或小于（-T）時，Xi設(shè)為窗口的起始點;同理當(dāng)?shù)箶?shù)第二次出現(xiàn)導(dǎo)數(shù)的絕對值大于窗口門檻T時，設(shè)為窗口結(jié)束點，如圖6所示。

如果站點以額定負載運行，負荷曲線特征較為平穩(wěn)，則采用對稱中心窗口，如圖7所示。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)也稱為皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)，定義一種簡單的線性相關(guān)系數(shù)指標，用于計算兩個變量X=[X1，X2，…Xn]T和Y=[Y1，Y2，…Yn]T的線性相關(guān)程度，結(jié)果落在[-1，1]區(qū)間，對于長度為n 的離散序列，計算公式為：

其中，R為皮爾遜相關(guān)系數(shù)，Xi和Yi為每個數(shù)據(jù)點的值，和為功率曲線均值。R的絕對值越大，表明相關(guān)性越大;R的絕對值越小，表明相關(guān)性越小。并且當(dāng)R為-1時，X和Y為完全負相關(guān);R為0時，X和Y沒有相關(guān)關(guān)系;R為1時，X和Y為完全正相關(guān)，相關(guān)性區(qū)間如表1所示。若污水站點正常運行，則典型日負荷曲線和待檢測日負荷曲線之間的相關(guān)系數(shù)R在[0.5，1]之間較為準確。

其中，R為曲線相似度系數(shù)，S為離散負荷曲線積分的比值，S的絕對值≤1。當(dāng)功率時間的積分比值非常接近1時，說明站點按照設(shè)計規(guī)范運行，即使相似度較低，也屬于正常運行狀態(tài);相似度系數(shù)較高，即待檢測功率曲線和站點的典型日負荷曲線具有同步的特征狀態(tài)，站點處于正常運行狀態(tài)。通過對實驗數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析，可以優(yōu)化提高污水異常站點的檢測率。以圖5為例，相關(guān)系數(shù)為0.871 243 5，積分比值為0.975 659 8，所以可以判斷出該站點處于正常運行狀態(tài)。根據(jù)實驗情況，最終設(shè)置模型參數(shù)為：相關(guān)系數(shù)R=0.85，曲線積分比值S=0.9，窗口門檻T=0.01，核心窗口區(qū)間=[300，1100]，系統(tǒng)的異常檢測誤差比較低，模型收斂性好，取得較好的檢測效果。

基于治污處理站點的實際運行情況，在佛山市農(nóng)村地區(qū)選取了50個均勻分布的污水處理站點，根據(jù)它們的運行狀況進行異常檢測方法的試點驗證。所采用的治污設(shè)備主要有集水池提升泵、調(diào)節(jié)池提升泵、回流泵、加藥泵、潛水泵、曝氣機、風(fēng)機、攪拌機、鼓風(fēng)機、中間池等。由于不同規(guī)模不同設(shè)計的站點所采用的治污設(shè)備型號與額定功率不盡相同，部分治污設(shè)備的主要用電功率如表2所示。

導(dǎo)出后臺MongoDB數(shù)據(jù)庫中DataTime為2021年10月30日這一天的部分系統(tǒng)檢測記錄，如表3所示，檢測記錄為當(dāng)日站點運行情況。除個別站點負荷功率曲線接近于0疑似停運外，有3個站點低于最近七日均線，在曲線特征形態(tài)上體現(xiàn)為整體幅度變小，如圖8所示。可以看出，工作日期間的功率曲線具有較強的規(guī)律性，星期六日期間，站點的污水處理噸數(shù)減少，這與農(nóng)村居民的生活作息規(guī)律有一定的關(guān)系。

檢測結(jié)果與系統(tǒng)后臺結(jié)果基本一致，異常運行的站點都能被檢測出來，有少數(shù)正常運行的站點被檢測為狀態(tài)異常，總體準確率達到88%，如圖9所示。

綜上，80%以上的污水處理站點從流程設(shè)計上來說是正常運行的，只有少數(shù)污水處理站點出現(xiàn)運行異常狀況。本文提出的基于智能電表的負荷功率曲線數(shù)學(xué)分析異常檢測方法，在污水處理站的自動化異常監(jiān)控上具有較好的表現(xiàn)。

5 ?結(jié) ?論

為了降低人力成本，構(gòu)建便于安裝的污水站自動化監(jiān)測體系，提出一種基于智能電表的負荷曲線數(shù)學(xué)分析的方法，對污水處理站點的運行狀況起到科學(xué)監(jiān)控的作用，可以較為準確地判斷站點的運行狀況，及時發(fā)現(xiàn)污水站點運行異常行為。本文所提出的方法對治污管理自動化系統(tǒng)的構(gòu)建具有一定的現(xiàn)實意義。如何細化污水站點的異常分類是后續(xù)研究內(nèi)容之一;此次研究未將氣候、季節(jié)，降雨等因素納入考察范圍，只考慮了歷史用電量因素，后續(xù)研究中會將客觀變化因素作為影響用電量變化的因素，并搭建Spark計算框架與機器學(xué)習(xí)和負荷識別相結(jié)合的方法，以提高系統(tǒng)監(jiān)控識別準確度。

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作者簡介：黃彥斌（1997—），男，漢族，廣東揭陽人，碩士研究生在讀，主要研究方向：數(shù)據(jù)分析、智能電表;駱德漢（1958—），男，漢族，安徽蕪湖人，教授，博士，主要研究方向：仿生嗅覺、模式識別與綠色電子技術(shù);蔡高琰（1982—），男，漢族，廣東揭陽人，中級工程師，本科，主要研究方向：信號處理。