基于大数据配电网运行线损异常诊断研究

枣庄矿业（集团）有限责任公司供电工程处 崔安原

配电网线损传统分析方法往往受限于技术和数据量，导致结果并不准确。大数据技术的崛起为该问题带来了新的解决思路。大数据不仅能够处理海量的数据，还可以深入挖掘数据背后的潜在信息，从而为线损异常诊断提供了更为准确的依据。此外，大数据技术结合先进的机器学习和深度学习算法，可以实时地监控和预测配电网的线损异常，帮助电力系统操作者快速定位问题，并采取有效措施减少损失[1]。可见大数据技术在配电网线损分析中的存在一定潜力，本研究旨在探讨如何利用大数据技术进行配电网线损的异常诊断，以期为电力行业提供一个新的、更为高效的线损管理方案。

1 大数据与配电网线损

配电网线损是电能在传输与分配过程中不可避免的能量损失，主要受导线的物理特性、电气设备的固有损耗，以及非线性负荷如电子设备的增长等多重因素影响。随着非线性负荷的增加，电网中谐波产生的压力加大，导致更大的线损和电压畸变的风险。同时，人为因素如电力盗窃和非法用电也对线损产生重大影响。

在应对这些挑战的背景下，大数据技术为配电网线损的分析和管理提供了创新的解决方案。利用其处理和分析海量数据的能力，大数据技术不仅能深入探究线损的成因和模式，还可以实现电网的实时监控和异常状态的预测，从而大幅提高系统的响应效率。通过收集和分析从智能传感器和电表中获得的数据，大数据平台可以准确识别和预测哪些区域或时间可能会出现高线损，使得电力公司能够迅速采取措施，优化电网运行。

结合如深度学习等现代技术，大数据不仅可以提高线损分析的精确度，还促使配电网管理向智能化发展。例如，通过训练机器学习模型来识别和预测线损异常，可以在问题发生前进行预警，从而避免潜在的风险和损失。这些技术的应用为决策提供了强大的数据支持，确保电网的高效、稳定和安全运行，同时也为电网的未来智能化升级奠定了基础。

2 基于大数据的配电网线损数据的采集与预处理

2.1 数据采集方法与工具

随着配电网的升级，众多智能设备和数据采集技术已投入使用，不仅带来了大量数据还优化了数据处理方法。电流、电压传感器和智能电表监测电网状态，而技术如NB-IoT 和LoRa支持远程数据采集。现有工具，如SCADA 和Prometheus 可以优化数据管理。相比传统方法，这些新技术更适应大数据挑战，确保数据质量（见表1）[2]。

2.2 基于大数据技术的数据处理方法

配电网现代化进展迅速，大量传感器和智能设备被广泛部署，为人们提供了丰富的数据资源。数据的采集和预处理是后续分析的关键步骤，对其正确性和有效性有着直接影响。数据处理方法步骤分为数据清洗、数据转换、数据归一化（见表2）。

表2 数据处理方法步骤简介

3 基于大数据的线损异常诊断技术

3.1 机器学习与深度学习在异常诊断中的应用

在配电网线损异常的诊断中，机器学习和深度学习技术逐渐成为主流工具。机器学习常用的算法如决策树、随机森林、支持向量机等，能够在大数据环境下进行训练，并从历史数据中学习线损的模式。通过历史线损数据，机器学习模型可以识别何时、何地和如何产生的线损，从而为运维团队提供实时的告警和建议。深度学习适用于大量和复杂的数据，特别是时序数据。卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等模型，被广泛应用于配电网数据的分析，这些模型能够自动地提取关键特征并进行预测[3]。

3.2 常见的线损异常诊断模型介绍

配电网线损异常的诊断中涉及多种模型，每种模型都有其特定的应用场景和优势。常用的有自回归模型，主要适用于时序数据，能够基于历史数据预测未来的线损情况；孤立森林作为一个异常检测算法，可高效地识别线损中的异常数据点；长短期记忆网络是RNN 的一种，特别适用于时序数据的分析，能够捕捉数据中长期的依赖关系，从而更准确地预测线损[4]。

3.3 特征工程与模型选择

特征工程是机器学习中的核心步骤涉及从原始数据中选择、转换和构建正确的输入特征。在配电网线损异常诊断中，特征包括电流强度、电压波动、设备状态等。正确的特征选择可以显著提高模型的准确性。模型选择是根据具体的业务需求和数据特性选择合适的算法和模型。例如，对于小规模数据，决策树是一个好的选择；而对于大量的时序数据，LSTM 更为合适[5]。

3.4 LSTM 诊断线损异常技术

LSTM 技术适合大量的时序数据的研究，将其作为线损异常诊断的技术较为合适。如何利用该技术进行配电网运行线损异常诊断是本研究的重点，其具体技术细节和执行步骤如下。

3.4.1 模型定义

一是LSTM 网络结构：LSTM 模型通常包含一个或多个LSTM 层，随后是一个或多个全连接层用于输出。对于线损异常检测，模型可以设计为多对一的架构，即输入过去的一系列读数，输出预测的下一个线损值。二是参数设置：选择合适的时间步长，即考虑过去多少时间的数据和LSTM 神经元的数量。例如，如果选择过去24h 的数据来预测下一个小时的线损，时间步长就是24。

3.4.2 模型训练

一是损失函数与优化器：对于回归问题，如线损预测，常使用均方误差（MSE）作为损失函数。选择合适的优化器是关键，其中Adam 优化器因其自适应学习率调整而广受欢迎，而RMSprop 优化器则在处理非平稳目标时表现出色。这些优化器通过迭代更新模型的权重，以最小化损失函数，从而提高模型的预测精度。二是训练数据的构造：构造有效的训练数据是训练任何机器学习模型的基础。对于时序数据如电网线损数据，通常采用滑动窗口方法来构造输入和输出。例如，可以将前N 个时间点的数据作为输入特征，而当前时间点的数据则作为目标输出。这种方法使模型能够学习到数据随时间变化的动态特性。三是训练模型：在实际训练中，LSTM 模型通过逐步学习历史数据中的模式来优化其预测性能。训练过程涉及多个周期（epoch），每个周期都会遍历整个训练集。通过反复迭代，模型的参数逐渐调整，直至损失函数的值趋于稳定或达到预设的收敛条件，这通常表明模型已经从训练数据中学到了足够的信息。

3.4.3 异常检测

一是用模型进行预测：使用经过训练的LSTM模型对测试数据进行预测是异常检测的第一步。这一步骤的目的是利用模型对未见过的数据进行泛化，从而评估模型的实际应用能力。二是计算残差：残差是真实线损值与LSTM 模型预测值之间的差异。三是确定异常阈值：常见的方法是先在训练数据上计算残差，然后使用其均值和标准差来确定阈值。例如，如果残差超过均值的2或3倍标准差，那么该数据点可能是异常的。四是标记异常：应用上述定义的阈值来检查每个数据点。通过这种方式，可以系统地识别和标记那些符合异常标准的数据点。这一步骤不仅有助于及时发现和处理问题，还可以进一步分析异常的根本原因，为未来的预防措施提供数据支持。

4 试验与结果分析

4.1 试验设置与数据集描述

在基于大数据的配电网运行线损异常诊断试验中，考虑到LSTM 在处理时序数据上的优越性能，选择了LSTM（长短期记忆网络）模型来进行配电网线损的异常诊断。数据集来自多个地级市的配电站的运行记录，包含了连续的电流、电压、温度和其他相关的参数数据。每条数据还伴随着时间戳，以便于建模时序关系。数据集在分为训练集和测试集前，经过了一系列的预处理后，数据集被划分为训练集（80%）和测试集（20%）。利用上文叙述的数据集采集与预处理方法进行了该步骤，产生了130M 的原始数据。

4.2 模型训练与验证

在训练过程中，LSTM 模型使用了多层结构，每层包含128个隐藏单元。模型训练的时候使用了Adam优化器，学习率设置为0.001，并采用了早停策略以防止过拟合。验证方面，模型在测试集上的性能通过计算MSE（均方误差）来评估。与此同时，为了比较LSTM 的性能，还使用了其他常见的时序预测模型，如AR 和Isolation Forest，进行相同的试验。

4.3 结果分析与讨论

通过以上试验，本研究将试验结果处理后得到了如图1所示的结果。由图1（评分越低，性能优越）可知，LSTM 模型表现优越，这验证了LSTM 对于捕捉时序数据的长期和短期依赖关系的能力。在配电网线损异常预测任务上，成功捕获了数据中的关键模式。而AR 模型的性能略低于LSTM。这可能是因为AR 模型主要考虑了数据的自回归性质，但可能没有完全捕获到数据中的某些复杂模式和长期依赖关系。孤立森林（Isolation Forest）算法作为一种主要用于异常检测的算法，其在预测任务上的性能略显不足。这表明该模型可能更适合直接的异常检测，而不是为了预测任务。

图1 三种模型评分结果

5 结语

本研究围绕配电网线损异常进行了深入探讨，采用基于LSTM 的深度学习模型，结合大数据处理技术，对线损数据进行了准确的预测与分析。研究结果揭示了LSTM 模型在处理配电网线损数据时，具有出色的性能和准确性。与先前的研究相比，本研究将大数据技术与机器学习相结合来进行线损的预测与分析，确保了大规模数据的高效处理和准确分析。这为配电网的实时监控与运营提供了新的可能性。