唐取 畢圣靈

摘要：電力工程數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，是實(shí)現(xiàn)大規(guī)模電力工程缺失數(shù)據(jù)篩選、進(jìn)行形態(tài)分析的基礎(chǔ)。文章針對電力工程缺失數(shù)據(jù)篩選困難的問題，提出了一種基于密度聚類算法的分析方法，該方法通過電力工程數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理、提取數(shù)據(jù)個性化特征以及進(jìn)行密度聚類算法分析等步驟，實(shí)現(xiàn)了電力工程缺失數(shù)據(jù)的高速篩查和形態(tài)分析。文章通過智能儀表、智能終端數(shù)據(jù)同步性驗(yàn)證，認(rèn)為所提出的基于密度聚類算法的電力工程數(shù)據(jù)完整性分析方法能夠有效實(shí)現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)篩查和形態(tài)分布解讀，對于全面提升電力我國電力工程數(shù)據(jù)完整性和用電情況分析具有較好的指導(dǎo)意義。

關(guān)鍵詞：密度聚類算法;電力工程;缺失數(shù)據(jù)篩查;特征提取

中圖分類號：TM7;TP311.13

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1001-5922（2020）12-0074-04

0 引言

電力工程事業(yè)的飛速發(fā)展，使我國電力事業(yè)領(lǐng)域逐漸積累了豐富的信息技術(shù)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)、信息化系統(tǒng)構(gòu)建和使用經(jīng)驗(yàn)以及電能數(shù)據(jù)資源。然而，由于我國幅員遼闊、各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平參差不齊，尚存在部分電能數(shù)據(jù)收集、分析與應(yīng)用水平較低、對區(qū)域性宏觀數(shù)據(jù)分析缺少智能化、精益性和實(shí)時(shí)性等問題。電能數(shù)據(jù)收集過程中的數(shù)據(jù)缺失問題，對線損、預(yù)測以及電能計(jì)費(fèi)、調(diào)控等后續(xù)工作帶來了較多不變。

電力工程計(jì)量智能化系統(tǒng)的應(yīng)用，不僅能夠有效改善我國部分地區(qū)傳統(tǒng)電力數(shù)據(jù)收集過程中的諸多弊端，且能夠大幅提升區(qū)域電網(wǎng)能耗信息獲取效率、精度，確保電力供給過程中的平穩(wěn)安全。當(dāng)前電力工程計(jì)量智能化技術(shù)主要面臨的挑戰(zhàn)有：電力工程數(shù)據(jù)完整性、數(shù)據(jù)聚合分析、電力數(shù)據(jù)不同體系間共享、海量數(shù)據(jù)存儲等[1-3]。其中電力工程數(shù)據(jù)的完整性是電力工程計(jì)量、分析與智能化應(yīng)用的基礎(chǔ)?；诖耍疚奶岢隽艘环N基于密度聚類算法的電力工程數(shù)據(jù)完整性分析體系，可以從海量數(shù)據(jù)中迅速篩查電力工程系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象并進(jìn)行形態(tài)分析。

1 密度聚類算法

密度聚類算法（DBSCAN）能夠根據(jù)所設(shè)置的Eps（半徑）和MinPts（樣本數(shù)）等[4]，將待聚類的電力工程數(shù)據(jù)分為3類：①核心點(diǎn)，以該點(diǎn)為圓心的待聚類數(shù)據(jù)半徑為Eps的圓內(nèi)至少包含MinPts個樣本點(diǎn);②邊界點(diǎn)，以該點(diǎn)為圓心的待聚類數(shù)據(jù)半徑為Eps的圓內(nèi)包含少于MinPts個樣本點(diǎn);③噪聲點(diǎn)，不屬于核心點(diǎn)或邊界點(diǎn)的其他待聚類數(shù)據(jù)點(diǎn)。與一般聚類算法相比，密度聚類算法無需對電力工程數(shù)據(jù)聚類中心量進(jìn)行事先確定，可直接判定任意形狀的簇?zé)鬧5，6]。同時(shí)，該方法可以通過密度直接判定中心點(diǎn)與邊界點(diǎn)，抗噪聲能力極強(qiáng)。對于某樣本1）所屬的直接密度可達(dá)與相連進(jìn)行定義，到達(dá)樣本q所需要滿足的條件為：

其中，NEps （q）表示樣本p直接達(dá)到樣本q后的樣本范圍;樣本p、q之間密度相連即存在樣本滿足樣本Eps（半徑）和MinPts（樣本數(shù)）等均為密度可達(dá)[7]。

2 基于密度聚類算法電力工程數(shù)據(jù)完整性分析

2.1 數(shù)據(jù)收集

電力工程領(lǐng)域所產(chǎn)生的信息數(shù)據(jù)主要包括電力運(yùn)行過程中所產(chǎn)生的實(shí)時(shí)海量數(shù)據(jù)、用戶檔案數(shù)據(jù)以及電力系統(tǒng)運(yùn)行/非運(yùn)行狀態(tài)下的系統(tǒng)報(bào)警數(shù)據(jù)等[8]。其中，電力運(yùn)行過程中產(chǎn)生的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)主要包括：通信流量數(shù)據(jù)，由各類型計(jì)量終端獲取可用于判斷電力工程網(wǎng)絡(luò)中各計(jì)量設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài);瞬時(shí)量數(shù)據(jù)，為電網(wǎng)中不同用戶提供實(shí)施電力信息;表碼數(shù)據(jù)，為電網(wǎng)用戶提供直觀的累積用電有/無功表碼信息。

本文利用智能終端對表碼信息數(shù)據(jù)進(jìn)行收集并傳遞，數(shù)據(jù)收集間隔為t= 15min，數(shù)據(jù)傳遞間隔為t=1h。得到了表1、2所示的電力工程瞬時(shí)量數(shù)據(jù)以及表碼數(shù)據(jù)實(shí)例。

表1中瞬時(shí)量數(shù)據(jù)包括用戶的總有功功率，IⅡⅢ相有功功率、電流值以及電壓值等數(shù)據(jù);表2中表碼數(shù)據(jù)包括用戶的累計(jì)用電信息如費(fèi)率類型、正反向有功表碼、正反向無功表碼等數(shù)據(jù)，其中費(fèi)率類型包含了用戶總電量、正常情況電力計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)以及其他不同時(shí)段電力計(jì)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)等。

2.2 預(yù)處理

對表1、2中所獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性分析。對數(shù)據(jù)采集周期t=15min及傳遞周期t=1h進(jìn)行充分考量后，本研究主要選擇智能終端所獲取的電力工程計(jì)量點(diǎn)、時(shí)間與功率等作為電力工程瞬時(shí)數(shù)據(jù)完整性分析的主要指標(biāo);選擇智能計(jì)量終端所獲取的計(jì)量點(diǎn)、時(shí)間及正向有功表碼等作為電力工程表碼數(shù)據(jù)完整性分析的主要指標(biāo)?？紤]到智能計(jì)量終端數(shù)據(jù)缺失主要來源于記錄時(shí)間不齊以及部分設(shè)備出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)通信中斷等問題，本文擬主要通過分析電力工程缺失數(shù)據(jù)的形態(tài)來判定電力工程數(shù)據(jù)的完整性及出現(xiàn)的問題[9，10]。

本文采用二進(jìn)制將智能計(jì)量終端收集數(shù)據(jù)進(jìn)行去值化處理，分別用0、1表示電力工程網(wǎng)絡(luò)某用戶在某一時(shí)刻缺失及存在的瞬時(shí)數(shù)據(jù)及表碼數(shù)據(jù)。利用該思路進(jìn)行電力工程網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程如下：

1）對獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描后表碼。

2）將不同計(jì)量點(diǎn)按照月份（31）和時(shí)刻（24）設(shè)定為31x24組，并進(jìn)行初始化處理。

3）利用程序?qū)Τ跏蓟癁?后的計(jì)量點(diǎn)在相應(yīng)數(shù)組位上的數(shù)據(jù)存在情況進(jìn)行判斷，若判斷結(jié)果為“存在”且不為NULL，則給數(shù)組的相應(yīng)位賦值為1，若判斷結(jié)果為“不存在”或/且為，不為NULL，則給數(shù)組的相應(yīng)位賦值為0。

4）對所有缺失數(shù)據(jù)數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并記錄，代碼以ERRORNUM表示。

利用以上方法對表1、2數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到表3、4所示的瞬時(shí)數(shù)據(jù)、表碼數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果，分別以SSi和BM，表示，其中i=0，1，…，23。

2.3 提取數(shù)據(jù)個性化特征

基于密度聚類算法的電力工程數(shù)據(jù)完整性分析，需要針對不同問題對表3、4中的數(shù)據(jù)進(jìn)行個性化特征提取和分析，從而適應(yīng)聚類算法中相應(yīng)的問題與模式。本研究根據(jù)我國當(dāng)前電力工程智能終端設(shè)備普遍存在的數(shù)據(jù)缺失特征，構(gòu)造了不同的組合以便于對預(yù)處理后的瞬時(shí)數(shù)據(jù)和表碼數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性分析。