基于深度學習的配電網線損異常檢測方法

［摘 要］配電網的線損異常檢測對于保障電網安全、優化資源分配和提升服務質量至關重要。傳統的線損分析方法在處理大規模數據集和識別復雜異常模式時存在局限性，針對這一問題，文章提出了一種基于深度學習的配電網線損異常檢測方法。該方法利用LSTM 對線損數據進行時序分析以捕捉數據的時空特征，實現對配電網線損的實時監測和異常檢測。試驗結果表明，該方法具有較高的檢測精度和實時性，能有效識別出配電網中的線損異常，為配電網的優化運行和管理提供了有力的技術支持。

［關鍵詞］深度學習；配電網；線損異常檢測；長短期記憶網絡

［中圖分類號］TM714.3 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）07–0129–03

1 線損異常診斷的背景與意義

配電網作為電力傳輸的最后環節，其線損管理對于提高能源利用效率、降低運營成本和保障供電質量具有重要意義。線損異常通常指線損率顯著偏離正常范圍，可能是由于技術故障、操作失誤、計量錯誤、線路老化、非法竊電等因素所致。隨著現代電力系統的不斷發展，配電網的規模日益擴大，電能傳輸和分配過程中的線損問題也日益突出。線損不僅影響電力企業的經濟效益，還可能對電力系統的安全穩定運行造成威脅。而對配電網的線損異常進行診斷，對提高電力系統的經濟效益及實現智能化管理十分重要。

2 線損異常診斷的原理及方法

2.1 線損異常診斷的原理

線損異常診斷原理主要基于配電網中電流與電壓之間的密切關系。一旦線路出現異常情況，這種關系便會發生顯著變化。

線損異常診斷可以分為兩個核心階段：①特征提取階段。主要對配電網的電流、電壓等關鍵數據進行采集和預處理，以提取出能夠反映線損異常的特征信號。這些特征信號可能包括功率因數、諧波等關鍵指標。②異常診斷階段。利用之前提取的特征信號構建相應的模型，對配電網的狀態進行準確判斷與分類。通過這一步驟能夠確定異常的具體原因，并據此提出針對性的解決方案。

2.2 線損異常診斷的方法

（1）傳統方法包括規則方法和模型方法。規則方法依賴于專家經驗和預定義的規則集進行異常診斷。這種方法通常基于一系列的邏輯條件和閾值來判斷線損是否異常。例如，如果檢測到某條線路的電流或電壓超出預設范圍，則可能認為該線路存在異常。規則方法直觀且易于理解，適合快速布署。在某些簡單場景下，規則方法可能具有較高的準確性。然而規則方法對于復雜和動態的異常情況處理能力較弱。

（2）模型方法利用數學和統計模型對配電網狀態進行建模和分析。常見的模型包括神經網絡模型、決策樹模型和支持向量機模型等。這些方法通過提取電網數據中的特征訓練模型，以識別異常模式。模型方法能夠處理復雜和動態的情況，對于非線性關系和非結構化數據有較好的處理能力。通過大量數據的訓練，模型方法可以實現較高的診斷準確性。模型方法的建立和訓練需要大量的數據和計算資源。對于某些特定場景，可能需要定制化的模型設計和優化。

（3）基于深度學習的方法利用深度學習算法（如卷積神經網絡、循環神經網絡等）對配電網數據進行特征提取和異常識別。通過訓練大量的數據，深度學習模型能夠自動學習復雜的數據模式，并在新數據中識別出異常。深度學習模型能夠自動提取數據中的高級特征，避免了手動特征工程的繁瑣過程。對于大規模、高維度的數據，深度學習模型具有更好的處理能力和擴展性。隨著數據量的增加和模型的不斷優化，深度學習方法的診斷準確性有望進一步提高。深度學習模型的訓練需要大量的標記數據，且訓練過程較為耗時。

在實際應用中，傳統方法和基于深度學習的方法可以結合使用，以充分發揮各自的優勢。例如，可以利用規則方法進行初步篩選和過濾，再使用深度學習模型進行的精確診斷，這樣可以提高診斷的效率和準確性，更好地應對復雜多變的配電網異常情況。

3 深度學習在配電網線損異常診斷中的應用

（1）特征提取與自動學習。深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），能夠自動從配電網的實時監測數據中提取關鍵特征。這些特征可能包括電壓波動、電流異常、功率因數變化等，它們對于識別線損異常至關重要。通過深度學習模型的訓練，可以自動學習到這些特征，避免了傳統方法中需要手動設計和選擇特征的繁瑣過程。

（2）異常檢測與分類。深度學習模型能夠對提取到的特征進行進一步的分析和處理，以實現對配電網線損異常的檢測和分類。例如，利用深度神經網絡（DNN）或支持向量機（SVM）等模型，可以對特征進行分類，區分出正常狀態和異常狀態。同時，深度學習還可以識別不同類型的異常，如高損耗、低效率等，為后續的故障處理提供有力支持。

（3）預測與優化。除了實時診斷外，深度學習還可以用于預測配電網的線損趨勢。通過對歷史數據的分析和學習，深度學習模型可以預測未來一段時間內的線損情況，幫助電力系統提前進行調度和優化。此外，深度學習還可以與大數據技術相結合，通過數據驅動的方法對配電網進行優化，降低線損，提高能源利用效率。

（4）圖像識別與故障診斷。對于配電網中的設備故障，深度學習可以通過圖像識別技術進行診斷。例如，利用CNN 對設備表面進行圖像分析，可以自動識別出裂紋、磨損等故障特征，進而判斷設備是否存在線損異常。這種方法具有非接觸、高效、準確等優點，特別適用于復雜環境和難以人工檢測的情況。

4 基于LSTM的線損異常檢測方法研究

4.1 LSTM技術

長短期記憶網絡（Long Short–Term Memory，以下簡稱“LSTM”）是一種特殊的循環神經網絡架構，設計初衷是為了解決傳統RNN 在處理長序列時出現的梯度消失或爆炸問題。通過引入門控機制，LSTM 能夠更有效地控制信息的流動，從而更好地學習到序列數據中的長期依賴關系。LSTM 主要包括輸入門、遺忘門、輸出門。輸入門負責決定當前時間步驟是否需要更新記憶單元中的信息，其通過一個sigmoid 函數將輸入和上一時間步驟的隱藏狀態作為輸入，輸出一個0～1的值，這個值決定了新輸入信息被保留到記憶單元中的程度。遺忘門決定是否從記憶單元中刪除信息，同樣使用sigmoid 函數來計算一個0～1的值，表示保留多少上一時間步驟的信息，這個值決定了記憶單元中已有的信息被保留或遺忘的程度。輸出門決定當前時間步驟的隱藏狀態中包含多少記憶單元的信息。

4.2 基于LSTM的線損異常檢測方法

采用聚類和LSTM 算法結合，對配電網線損問題進行檢測，基于聚類算法的線損異常檢測方法是一種無監督學習技術，其可以有效處理無標簽數據并進行檢測，因此特別適用于尚未構建完整線損異常數據集或處于電網建設初期的階段。考慮到中低壓配網客戶用電行為的規律性和相似性，文章通過用戶集群辨識，將具有相似用電特征的客戶聚類在一起，從而進一步分析和識別潛在的線損異常問題。

以某臺區的數據為例，采用聚類方法對臺區數據進行采集，再利用長短時記憶網絡按照時間粒度對臺區的負荷進行預測，得到的實際值與預測值偏差作為異常的判斷依據。最后輸出異常結果，對檢測的準確性評價。具體線損檢測模型流程為：電網臺區運行數據→確定模型的輸入及輸出變量→數據預處理→數據集劃分→算法超參數設置→深度LSTM 網絡訓練→預測結果→線損異常診斷。

4.3 試驗結果

在粗時間粒度情況下，將每天作為一個時間間隔進行數據采集，將供電量、線路的長度與條數、配變容量、變壓器負載率和功率因數等關鍵參數作為模型的輸入特征，而對應的線損率則作為模型的輸出目標。共收集了2021 年3 月1—31 日這31 d 的運行數據，其中前29 d 的數據用于神經網絡的訓練過程，而剩余的后2 d 數據則用于對模型進行線損率的預測，并隨后對預測結果的精確性進行了評估。將BP 人工神經網絡、RBF 神經網絡與LSTM網絡的預測結果進行對比，不同模型下的預測結果見表1。

從表1 可看出，LSTM 算法在把握待預測線損與眾多輸入特征之間的非線性關系方面表現出色，相較于BP 神經網絡和RBF 神經網絡，其預測準確性更高。然而，在訓練時間和預測時間方面，LSTM 算法所需時間明顯較長，隨著數據量的增加，其訓練和預測時間都會進一步延長。盡管如此，總體時間仍能控制在1 min 以內，且準確率能夠滿足線損分析的要求。因此，在考慮預測準確性和時間效率的綜合權衡下，LSTM算法在粗時間粒度下的線損預測中具有一定的優勢。

5 結束語

基于深度學習的配電網線損異常檢測方法，避免了傳統方法中需要手動設計特征的繁瑣過程，能夠有效提高線損異常檢測的準確性和效率，為配電網的安全穩定運行提供了有力支持。但其仍存在一些挑戰和限制。此外，對于某些特定場景或異常情況，可能還需要結合其他方法進行綜合診斷。隨著深度學習技術的不斷發展和完善，深度學習方法將在未來配電網領域發揮更加重要的作用，為電力系統的安全、穩定和經濟運行提供有力保障。

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