基于用户特征数据挖掘的用电类别异常诊断

傅少荣

（国网福建省电力有限公司泉州供电公司，福建 泉州 362000）

0 引 言

随着电力系统智能化进程的加快，需要对电力系统中大量的用户数据信息进行采集、处理和分析，其中包括用电行为数据和用户特征数据等。从上述数据中挖掘出具有价值的信息并进行异常诊断，已经成为当前电力系统的重点研究课题。通过挖掘用户特征数据，对用户用电类别进行分类，并对用电行为异常进行诊断，从而提高电力系统的运行效率和安全性。

1 用电类别异常诊断

1.1 用电类别划分

K 均值（称为K-means）是一种基于欧式距离的聚类算法，认为2 个目标的距离越近，相似度越大。作为一种硬聚类划分，要求每个研究对象要么属于这个类，要么不属于这个类，即其聚类结果具有严格的边界。

K-means 的算法步骤为：（1）选择初始化的k个样本作为初始聚类中心，即a=a1,a2,…,ak；（2）针对数据集中的每个样本xi，计算它到k个聚类中心的距离，并将其分到距离最小的聚类中心所对应的类别中；（3）针对每个类别aj，重新计算其聚类中心（即归类于所有相同类别样本的质心）；（4）重复上面的操作，直至达到中止条件[1]。

1.2 用电行为异常检测算法

用电行为异常检测采用基于统计分析和机器学习的方法，通过对用户用电行为数据进行统计分析，提取一些具有代表性的用电行为特征，如用电量、用电时长以及用电设备种类等，再利用机器学习算法对这些特征进行分类模型的训练和预测，以识别出与正常用电行为不符的异常行为。采用基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林的机器学习算法进行实验分析，通过对实验结果的比较和分析，确定最优的用电行为异常检测算法[2]。

1.2.1 SVM 算法

SVM 是一种二分类模型，主要是定义在特征空间上最大间隔的线性分类器。间隔最大是其与感知机最大的区别。SVM 是一种用来解决二分类问题的机器学习算法，借助样本空间，找到一个划分超平面，将各类别样本归类区分，同时使两个点集到此平面的距离最小，而使两个点集中的边缘点到此平面的距离最大。SVM 算法实现示意图如图1 所示。

图1 SVM 算法实现示意图

将样本分为方形和圆形，SVM 算法的目标就是找到一条直线将圆形和方形分开，同时使所有圆形和方形到这条直线的距离之和最大[3]。

1.2.2 随机森林算法

随机森林是一种机器学习算法，属于机器学习范围的一个分支。针对分类问题，每棵决策树都是一个分类器，对于一个输入样本，N棵树会有N个分类结果，最终的分类结果就是由这N个分类器投票产生。随机森林算法在实际应用中表现优异，可以用于分类和回归问题，具有较高的准确性和鲁棒性，是基于引导聚焦算法框架的决策树模型。随机森林算法模型中包含很多树，每棵树可以给出不同的分类结果。

每棵树的生成规则为：（1）从训练集中随机抽取N个训练样本，并重复k次，生成k组训练样本集，每组样本集用于训练一棵决策树。该过程使用有放回抽样方法，即随机抽取一个训练样本后将其放回训练集中，使得该样本有可能被多次选中，而有些样本可能一次也没有被选中；（2）对于每棵决策树，从M个特征中随机选取m个特征，使用这些特征训练该决策树；（3）为了让每棵决策树能够尽可能地生长，避免欠拟合问题的发生，随机森林通常不会对决策树进行剪枝，即不会限制决策树的最大深度；（4）对于新的输入数据，根据k个最优学习模型，随机森林中的每棵决策树对输入的数据进行回归或分类，最终的输出结果为所有决策树输出结果的平均值（回归问题）或投票结果（分类问题）。

综上所述，基于统计分析和机器学习的方法，通过对用户用电行为数据进行分析和分类模型训练，识别与正常用电行为不符的异常行为。该方法具有数据整合度高、统计方便以及操作简单等优点，为电力系统的运行和管理提供了有力的支持[4]。

2 用电类别异常诊断实验设计

用电类别异常诊断的实验流程如下。

第一步，数据收集。采用某供电公司提供的用户用电行为数据集作为实验数据。该数据集包括用户的用电量、用电时长以及用电设备种类等信息，共有10 000 条数据。

第二步，数据预处理。在进行数据分析前，需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理以及数据标准化等。本次实验采用Python 编程语言进行数据处理。

第三步，特征提取。为了更好地进行用电类别异常诊断，从用户用电行为数据中提取有用的特征，采用统计分析和机器学习算法进行特征提取，包括平均用电量、用电时长方差以及用电设备种类数量等特征。

第四步，用电类别分类。在进行用电类别异常诊断之前，需要采用基于随机森林的机器学习算法对用户的用电类别进行分类。

第五步，异常检测。在进行用电类别异常诊断之后，需要对用户的用电行为进行异常检测采用基于SVM 的机器学习算法。

第六步，实验结果分析。实验结果采用准确率、召回率以及F1值等指标进行评估，并对数据进行可视化分析。

实验的主要内容包括用电类别分类和用电行为异常检测。在用电类别分类方面，本实验采用随机森林算法进行训练和预测。在用电行为异常检测方面，本实验采用支持向量机算法进行训练和预测。最终，本实验得到了用电类别异常诊断的实验结果，并对结果进行了分析和评估[5]。

3 实验结果分析

3.1 用电类别分类结果分析

实验采用随机森林算法对用户的用电行为数据进行分类，通过构建多个决策树进行分类，最终投票决定分类结果。将用户的用电类别分为4 类，即家庭用电、商业用电、工业用电以及公共设施用电。该算法的分类结果如表1 所示。

表1 用电类别分类数据

从表1 可以看出，实验的用电类别分类结果较为准确。在4 类用电中，对于家庭用电和商业用电的分类准确率和F1值较高，对于工业用电和公共设施用电的分类准确率和F1值较低。工业用电和公共设施用电分类结果可能受到训练数据集的影响，需要更多的数据进行训练和调整。

3.2 用电行为异常检测结果分析

采用K-means 算法对用户的用电行为数据进行聚类，然后基于马氏距离，使用离群点检测算法识别异常点。实验中，选择100 个用户的用电行为数据进行异常检测，异常点的数量设定为10 个。各类用电异常检测结果如表2 所示。

表2 各类用电异常检测结果

从表2 可以看出，本实验采用的异常检测方法能够有效识别出用电行为中的异常点。同时，可以通过查看每个用户的异常样本数量来深入分析异常检测结果。例如，在家庭用电类别中，有2 个用户的用电行为数据存在异常点，可以进一步对这2 个用户的用电行为进行深入分析和调整。

3.3 用电类别异常诊断效果分析

通过基于用户特征数据挖掘的用电类别异常诊断实验，分别进行用电类别分类、用电行为异常检测以及用电类别异常诊断效果的分析。在用电类别分类实验中，对所采集的用电数据进行特征提取，并使用决策树算法、K-means 算法以及SVM 算法进行分类。不同算法的分类精度统计结果如表3 所示。

表3 不同算法的分类精度统计结果

从表3 可以看出，SVM 算法的分类精度最高，达到了98.5 %，决策树算法和K-means 算法的分类精度分别达到97.8 %和96.5 %。

在用电行为异常检测实验中，使用K-means 聚类算法来发现潜在的异常用电用户，并使用孤立森林算法进行异常检测。基于用户特征数据挖掘的用电类别异常诊断方法能够更好地诊断用户的异常用电行为，具有较高的实用性。

4 结 论

文章提出了一种基于用户特征数据挖掘的用电类别异常诊断方法，通过用户特征变量分析、用户行为分析和用户画像建立，深入了解用户用电行为。在用电类别分类和用电行为异常检测环节，设计了相应实验，并采用多种算法进行验证。实验结果表明，所提方法可以有效地分类和检测用户的用电异常，能为电力设备运行和用电成本的优化提供有力支持，具有较好的应用前景。未来将继续改进算法和实验设计，以进一步提高用电类别异常诊断方法的精度和可靠性。