基于KNN的电力计量自动化系统异常分析

钟睿君

摘要：针对电力计量自动化系统异常分析的问题，提出了一种基于 K 最近邻（k-nearest neighbor，KNN） 算法的异常检测方法。通过概述电力计量自动化系统的结构以及常见检测方法，重点探究 KNN 算法的应 用，验证了其在电力计量自动化系统中的有效性。实验结果表明，基于 KNN 算法的异常检测方法能够较好 地发现和定位系统的异常情况，为系统运行维护提供了重要支持。

关键词：数据挖掘；电力计量自动化；电力计量；计量自动化

中图分类号：TP311.13；TM933.4文献标识码：A

0 引言

信息时代下，数据的积累和应用已经成为各行 各业不可或缺的一部分 [1]。在电力行业中，电力计 量自动化系统作为电力系统的关键组成部分，其产 生的海量数据蕴含着宝贵的信息。然而，要从这些 数据中准确地发现异常情况并非易事。这就需要将 现代数据挖掘技术与电力计量自动化系统相结合， 从而更有效地分析和处理异常情况。

数据挖掘作为一种强大的技术手段，具有从大 量数据中发现隐藏信息和规律的能力。通过运用数 据挖掘技术，可以更加深入地挖掘电力系统运行过 程中所产生的数据，识别出其中的异常模式和规 律。例如，基于数据挖掘的异常检测算法可以实现 快速发现电力系统中的异常行为，从而提前预警潜 在的问题，保障电力系统的稳定运行 [2-4]。

因此，将数据挖掘技术与电力计量自动化系统 相结合，不仅可以提高发现和处理的异常情况效 率，还可以为电力系统的优化提供新的思路和方 法。本文旨在探讨如何利用数据挖掘技术来改进电 力计量自动化系统的异常分析能力，以应对日益复 杂的电力系统运行环境 [5]。

1 计量自动化系统结构及常见检测方法

1.1 电力计量自动化系统结构

电力计量自动化系统的结构主要包括：传感器 和仪表，用于实时测量电力参数；通信网络，通过 有线或无线通信协议将数据传输至中央数据管理系 统；数据管理系统，负责数據存储、实时监测、分 析和报告；计量管理软件，用于电力计费和结算，并提供用户友好的界面；报警和异常处理系统，监 测异常情况并发送通知；安全性和权限控制，确保 系统访问的安全性和合法性；可扩展性和集成性， 允许系统与其他能源管理系统、建筑自动化系统等 集成。整个系统负责全面监测、测量和管理电力使 用情况，以提高能源效率并确保电费计量和结算的 准确性。

1.2 常见的数据异常检测方法

1.2.1 基于模型的方法

基于模型的数据异常检测方法是利用已知的数 据模型来识别数据中的异常值，这些模型可以是统 计模型、机器学习模型或其他数学模型。基于模型 的方法试图捕捉数据中的整体结构和规律，然后使 用这些模型来评估数据点的异常程度。

一种常见的基于模型的方法是使用概率统计 模型，如高斯混合模型（gaussian mixture model， GMM）。在 GMM 中，假设数据由多个高斯分布组 成，其中大多数数据点属于正常高斯分布，而异常 点则可能来自于异常的高斯分布或者属于极端值。 通过拟合 GMM，可以计算每个数据点属于正常高 斯分布的概率，然后根据概率值来判断数据点是否 异常。

基于模型的方法通常需要一定数量的训练数据 来建立模型，然后利用这些模型来评估新数据的异 常程度。其优势在于能够捕捉数据的复杂结构和模 式，且在处理复杂数据集时表现良好。然而，其缺 点是需要精心选择和训练合适的模型，并且可能对 数据的分布和特性有一定的假设要求。

1.2.2 基于近邻度的方法

基于近邻度的数据异常检测方法是利用数据点 之间的相似度或距离来识别异常值。这种方法假设 正常数据点通常会在特征空间中聚集成簇，而异常 点则可能远离这些簇或者与周围的数据点相比具有 显著不同的特征。

基于近邻度的方法包括 K 最近邻（k-nearest neighbors，KNN）、 局 部 离 群 因 子（local outlier factor，LOF）、 具 有 噪 声 的 基 于 密 度 的 聚 类 （density-based spatial clustering of applications with noise，DBSCAN）等。这些方法通过分析数据点周 围的密度或局部结构来评估数据点的异常程度，从 而有效地识别出异常点。

基于近邻度的方法的优点：简单直观，易于理 解和实现；不需要假设数据的分布或特性，因此对 于不同类型的数据集都能够适用；能够灵活地调整 参数以适应不同的异常检测任务。然而，基于近邻 度的方法也存在一些限制。例如，对于高维数据或 大规模数据集的计算开销较大，且对参数的选择较 为敏感。因此，在应用这些方法时需要谨慎选择合 适的参数，并根据具体情况进行优化。

1.2.3 基于密度的方法

基于密度的方法是一种常用的数据挖掘技术， 通过分析数据点在特征空间中的分布密度来发现数 据的模式和结构。在电力计量自动化系统中，基于 密度的方法可以应用于异常检测、数据清洗、模式 识别等多个方面，以提高系统的可靠性和效率。

在异常检测方面，基于密度的方法可以帮助识 别出数据中的异常点，这些异常点可能代表了系统 中的故障、恶意操作或其他异常情况。通过计算数 据点周围的密度值，可以确定哪些数据点与周围的 数据分布不一致，从而视其为异常。这种方法能够 有效地发现不符合正常数据分布规律的异常情况， 有助于及时发现和处理电力计量系统中的问题。

2 基于KNN算法的计量自动化终端异常 检测

2.1 异常检测流程介绍

基于 KNN 算法的计量自动化终端异常检测流 程涵盖了多个关键步骤，如图 1 所示。首先，通过 数据收集，获取包括电流、电压等参数的时间序列 数据，确保数据集包含正常和异常状态。其次，对 数据进行异常值和标准化处理，以保证数据的质 量。通过特征选择，选择最具代表性的特征用于训 练和测试 KNN 算法模型。数据集分为训练集和测 试集，利用有标签的训练数据训练 KNN 算法模型，并通过评估指标验证模型性能。确定最优的 K 值 以提高模型的泛化能力。将训练好的 KNN 算法模 型集成到实际系统中，实时监测终端数据，当检测 到异常时可触发报警机制。系统需要不断优化和调 整，根据实际情况和反馈，以确保模型在不同条件 下的准确性和稳定性。

2.2 异常分析

KNN 算法是一种基于实例的学习方法，常用 于分类和回归问题。其核心思想是基于特征空间 中的数据点之间的距离或相似度，从而判断一个 新的数据点属于哪一类别或者对应的数值（图 1）。 KNN 算法基本步骤如下。

（1）准备好带有标签的训练数据集，其中包括 特征值和相应的类别标签。

（2）对于一个新的未标记数据点 x，计算该数 据点与训练数据集中所有数据点的距离或相似度。 常用的距离度量包括欧氏距离 d（x，xi ）或其他相 似度度量方法。假设训练数据集包含 N 个样本，其 中第 i 个样本的特征向量表示为 xi 。

（3）选择与新数据点距离最近的 K 个邻居。通 常通过计算距离度量来确定最近邻居。设 D（x） 为新数据点 x 与所有训练数据点的距离集合，则选 择 D（x）中距离最小的 K 个样本。

（4）假设 C（xi ）为第 i 个样本的异常类别（正 常或异常），则新数据点 x 的类别 C（xi ）计算公式 如下：

其中，1（·）为指示函数，如果括号内条件成立 则取值为 1，否则为 0。

（5）根據投票决策结果，将新数据点划分为正 常或异常。对于回归问题，可以使用 K 个最近邻居 的异常度量的平均值或加权平均值来估计新数据点 的异常度。

（6）使用评价指标（准确率、召回率、F1 分 数）来评估模型的性能。

3 实验结果与分析

本文选取某地区 2020 年现场运行维护的信息 表作为数据进行分析，其中包含 5 704 条数据，这 些数据中包括终端编号、终端最后在线时间、计量 点最后数据时间和故障类型。故障类型统计如表 1 所示。

利用 KNN 算法计量自动化终端进行异常类型 检测，利用准确率、召回率和 F1 分数对得到的结 果进行评估。由表 2 可知，类别 3、类别 4 和类 别 5 这 3 种故障能够被有效识别。类别 1 和类别 2 识别效果较差，证明该算法可能在识别某些特定类 型的故障时存在困难或者漏洞。因此，需要进一步 分析低 F1 分数对应的具体故障类型，并考虑改进 算法或者调整模型参数以提高对这些故障类型的识 别能力。

4 结论

本文深入探讨了电力计量自动化系统异常分析 的方法，对电力计量自动化系统的结构和常见检测 方法进行了概述，重点探究了基于 KNN 算法的异 常检测方法，并通过实验验证其性能。结果表明， 基于 KNN 算法的异常检测方法在电力计量自动化 系统中表现出良好的效果，能够有效地发现和定位 系统的异常情况，为系统运行维护提供了重要支 持。未来，将进一步探索 KNN 算法在电力系统异 常分析中的应用，以进一步完善异常检测机制，保 障电力计量系统的正常运行。

参考文献

[1] 刘璐，苏逸尘 . 基于大数据的电力计量装置故障智能化诊 断分析 [J]. 集成电路应用，2023，40（12）：216-217.

[2] 康艳 . 电能计量自动化系统在电能计量装置异常处理 中的应用 [J]. 光源与照明，2023（3）：136-138.

[3] 余健，林炳锋，赵瞩华，等 . 一种基于聚类分析的电 力计量自动化检定流水线故障诊断方法 [J]. 电子设计 工程，2020，28（8）：76-79，84.

[4] 王永才，余永忠，翟鸿荣 . 电力计量自动化海量实 时数据管理平台的设计与实现 [J]. 企业技术开发， 2013，32（14）：117-118.

[5] 李景青 . 电力计量大数据对计量装置运维的应用 [J]. 技术与市场，2017，24（9）：103-104