電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)智能分析方法研究

一、前言

隨著電力行業(yè)的發(fā)展和信息技術(shù)的進(jìn)步，電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的規(guī)模和復(fù)雜度不斷增加，這些數(shù)據(jù)源自各種設(shè)備、傳感器和系統(tǒng)，記錄了電力網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)、能源消耗情況以及設(shè)備健康狀況等重要信息。僅僅收集和存儲(chǔ)這些數(shù)據(jù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，更為關(guān)鍵的是如何從這些海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，并進(jìn)行深入分析，以支持電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行、故障預(yù)防和性能優(yōu)化。

二、電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)智能分析價(jià)值

電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)智能分析可以對(duì)電網(wǎng)運(yùn)營中的各種數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和精準(zhǔn)解讀，為電力企業(yè)的運(yùn)營決策提供有力的數(shù)據(jù)支持。這些數(shù)據(jù)包括但不限于電力生產(chǎn)量、用電量、線路負(fù)荷、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、電力市場(chǎng)價(jià)格等。借助智能分析，企業(yè)能更準(zhǔn)確地理解電網(wǎng)的運(yùn)行狀態(tài)和市場(chǎng)需求，從而做出更合理的運(yùn)營決策。智能分析可以幫助企業(yè)理解和預(yù)測(cè)電力需求，以更好地規(guī)劃電力生產(chǎn)和供應(yīng)。例如，通過分析歷史用電數(shù)據(jù)，企業(yè)可以發(fā)現(xiàn)用電量的季節(jié)性、日周期性和天氣相關(guān)性等規(guī)律，從而預(yù)測(cè)未來的電力需求。這對(duì)于電力生產(chǎn)規(guī)劃、供電策略制定、備用容量設(shè)置等決策具有重要指導(dǎo)意義。

三、電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)智能分析方法

（一）粗糙集技術(shù)

粗糙集（Rough"Set）是一種數(shù)據(jù)分析的理論框架，由波蘭科學(xué)家Zdzislaw"Pawlak在1982年提出，用于處理不確定性、模糊性和不完整性問題。粗糙集技術(shù)的基本思想是通過等價(jià)關(guān)系將給定的對(duì)象集劃分為若干個(gè)等價(jià)類，在這些等價(jià)類的基礎(chǔ)上定義上、下近似集，從而描述數(shù)據(jù)的不確定性和模糊性。

在電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)分析中，用粗糙集技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過消除冗余和無關(guān)信息，提取數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征。假設(shè)有一個(gè)電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)集U，其中每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象由n個(gè)屬性a1，"a2，……an表示，以定義一個(gè)等價(jià)關(guān)系R在U上，若兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象在所有屬性上的值相等，則這兩個(gè)對(duì)象屬于同一個(gè)等價(jià)類，就可以將U劃分為若干個(gè)等價(jià)類。

定義關(guān)于R的上近似集和下近似集，對(duì)于任意一個(gè)子集B?U，其關(guān)于R的上近似集APPR（B）是U中所有與B有交集的等價(jià)類的并集，其關(guān)于R的下近似集APPR（B）是U中所有包含于B的等價(jià)類的并集。

通過上、下近似集，可以描述數(shù)據(jù)中的不確定性，如果一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象屬于B的上近似集但不屬于B的下近似集，稱這個(gè)對(duì)象是關(guān)于B的邊界區(qū)域，表示這個(gè)對(duì)象是否屬于B是不確定的。否則，如果一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象同時(shí)屬于B的上近似集和下近似集，則稱這個(gè)對(duì)象是關(guān)于B的確定區(qū)域，表示這個(gè)對(duì)象是否屬于B是確定的。

利用粗糙集技術(shù)，可以對(duì)電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行深度分析。例如，定義一個(gè)決策類D，表示電力系統(tǒng)的某種運(yùn)行狀態(tài)，如正常運(yùn)行、輕度異常、重度異常等，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象關(guān)于D的上、下近似集，從而確定這個(gè)對(duì)象的運(yùn)行狀態(tài)是否確定，以及其可能的運(yùn)行狀態(tài)。計(jì)算各個(gè)屬性對(duì)D的重要性，通過剔除重要性低的屬性，提取數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，就可以從海量的電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵信息，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性。

（二）關(guān)聯(lián)分析

關(guān)聯(lián)分析是數(shù)據(jù)挖掘中的重要技術(shù)，主要用于發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中的隱藏規(guī)律，這對(duì)于電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的智能分析十分重要，可以發(fā)現(xiàn)電力系統(tǒng)中的各種設(shè)備和參數(shù)之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而更好地理解和控制電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)。

關(guān)聯(lián)分析的基本概念是項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。項(xiàng)集是一個(gè)包含一個(gè)或多個(gè)項(xiàng)的集合，例如，將電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)用一個(gè)項(xiàng)集來表示，該項(xiàng)集可能包含“發(fā)電機(jī)A運(yùn)行正常”“變壓器B運(yùn)行異常”等項(xiàng)。關(guān)聯(lián)規(guī)則是一個(gè)表達(dá)項(xiàng)集之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的蘊(yùn)含式，如“A→B”，表示當(dāng)A存在時(shí)，B也可能存在。

一個(gè)關(guān)聯(lián)規(guī)則的重要性主要由其支持度和置信度來衡量。支持度表示規(guī)則中的項(xiàng)集在所有數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的頻率，置信度表示在滿足規(guī)則前件的條件下，同時(shí)滿足規(guī)則后件的條件的概率。

在電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的智能分析中，可以采用Apriori算法來進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。Apriori算法是一種經(jīng)典的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，其基本思想是通過連接和剪枝來逐層發(fā)現(xiàn)頻繁項(xiàng)集。算法的基本步驟如下：

1.初始化，將所有單項(xiàng)項(xiàng)集作為候選項(xiàng)集。

2.對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)記錄，如果一個(gè)候選項(xiàng)集是該數(shù)據(jù)記錄的子集，那么這個(gè)候選項(xiàng)集的計(jì)數(shù)加1。

3.對(duì)每個(gè)候選項(xiàng)集，如果其計(jì)數(shù)大于等于最小支持度閾值，那么它是頻繁項(xiàng)集。

4.基于當(dāng)前的頻繁項(xiàng)集生成新的候選項(xiàng)集，具體方法是將兩個(gè)k-1項(xiàng)頻繁項(xiàng)集連接起來，形成k項(xiàng)候選項(xiàng)集，然后剪枝掉包含非頻繁子集的候選項(xiàng)集。

5.重復(fù)步驟2-4，直到無法生成新的頻繁項(xiàng)集。

對(duì)于生成的每個(gè)頻繁項(xiàng)集，可以通過分割它來生成關(guān)聯(lián)規(guī)則，然后計(jì)算這些規(guī)則的支持度和置信度，最終得到滿足最小支持度和最小置信度閾值的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

通過關(guān)聯(lián)分析，可以發(fā)現(xiàn)電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則，例如，“當(dāng)發(fā)電機(jī)A負(fù)載超過80%時(shí)，變壓器B有90%的概率會(huì)過熱”。這些規(guī)則可以預(yù)測(cè)電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，優(yōu)化設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性，通過分析這些規(guī)則，可以找出電力系統(tǒng)的瓶頸和問題，為優(yōu)化電力系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和運(yùn)行提供建議。

（三）決策樹

決策樹是一種廣泛應(yīng)用于電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)智能分析的方法，它是一種基于樹結(jié)構(gòu)來進(jìn)行決策的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不僅可以用于分類問題，也可以用于回歸問題。決策樹通過對(duì)特征的依次判斷，最終將數(shù)據(jù)分到不同的目標(biāo)類別中。決策樹的主要構(gòu)造步驟包括特征選擇、決策樹生成和決策樹修剪三個(gè)部分。在特征選擇中，決策樹的目標(biāo)是選擇最優(yōu)的特征進(jìn)行分裂，采用信息增益或者信息增益比來度量特征的優(yōu)劣。

信息增益（Information"Gain）衡量的是在知道某個(gè)特征后，系統(tǒng)不確定性減少的程度。如果某個(gè)特征使得我們更容易預(yù)測(cè)系統(tǒng)的狀態(tài)，那么這個(gè)特征的信息增益就較大。數(shù)學(xué)上，定義特征A對(duì)于系統(tǒng)狀態(tài)劃分D的信息增益G（D，"A）為系統(tǒng)狀態(tài)劃分的熵H（D）減去給定特征A的條件下的系統(tǒng)狀態(tài)劃分的條件熵H（D|A），即G（D，"A）=H（D）"-"H（D|A）。

在決策樹生成階段，采用ID3或C4.5等算法進(jìn)行決策樹的構(gòu)建。ID3算法選擇信息增益最大的特征進(jìn)行分裂，而C4.5算法選擇信息增益比最大的特征進(jìn)行分裂。這兩種算法的主要區(qū)別在于，C4.5算法通過信息增益比對(duì)特征的評(píng)價(jià)引入了一個(gè)懲罰項(xiàng)，防止對(duì)取值多的特征過于偏好。

決策樹生成后，為了防止過擬合，需要對(duì)決策樹進(jìn)行修剪。修剪的目標(biāo)是在保持決策樹預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的同時(shí)盡可能地減少?zèng)Q策樹的復(fù)雜度。常見的修剪方法有預(yù)剪枝和后剪枝。預(yù)剪枝是在決策樹生成過程中，對(duì)每一個(gè)節(jié)點(diǎn)在劃分前先進(jìn)行估計(jì)，若不能帶來準(zhǔn)確性的提升，則停止劃分并將當(dāng)前節(jié)點(diǎn)標(biāo)記為葉節(jié)點(diǎn)；后剪枝則是在決策樹生成后，自底向上地對(duì)非葉節(jié)點(diǎn)進(jìn)行考察，若剪枝不會(huì)降低決策樹的準(zhǔn)確性，則進(jìn)行剪枝。

假設(shè)有一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中每條數(shù)據(jù)包含電力設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，以及電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，可以用決策樹模型來預(yù)測(cè)電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。根據(jù)數(shù)據(jù)集計(jì)算每個(gè)運(yùn)行參數(shù)的信息增益，然后選擇信息增益最大的參數(shù)進(jìn)行分裂，生成決策樹的一個(gè)節(jié)點(diǎn)。對(duì)每個(gè)子節(jié)點(diǎn)重復(fù)以上步驟，直到滿足停止條件，如節(jié)點(diǎn)中的數(shù)據(jù)全部屬于同一類別，或者沒有更多的參數(shù)可供選擇，對(duì)生成的決策樹進(jìn)行修剪，得到最終的模型。

（四）偏差檢測(cè)

偏差檢測(cè)是電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)智能分析的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中與正常模式有偏差的部分，即異常點(diǎn)。在電力運(yùn)營監(jiān)控過程中，偏差檢測(cè)能夠有效地發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備的異常狀態(tài)，從而為早期故障預(yù)警和故障診斷提供重要依據(jù)。

在偏差檢測(cè)過程中，需要建立電力設(shè)備的正常運(yùn)行模型，即建立一個(gè)能夠反映電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的數(shù)學(xué)模型，這個(gè)模型通常是基于大量正常運(yùn)行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)構(gòu)建的，具體的構(gòu)建方法可以采用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)等方法。

假設(shè)已經(jīng)建立了一個(gè)電力設(shè)備的正常運(yùn)行模型f（x），其中x是電力設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，f（x）是電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。這個(gè)模型可以是一個(gè)線性模型，如f（x）=ax+b，也可以是一個(gè)非線性模型，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以利用這個(gè)模型來進(jìn)行偏差檢測(cè)。

偏差檢測(cè)的核心是計(jì)算實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)與模型預(yù)測(cè)狀態(tài)的差異，即偏差。偏差的計(jì)算方法可以采用絕對(duì)值、平方和等方法。比如，計(jì)算實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)y與模型預(yù)測(cè)狀態(tài)f（x）的絕對(duì)值差異|y-f（x）|，或者平方差異（y-f（x））^2。可以設(shè)定一個(gè)閾值T，如果計(jì)算出來的偏差超過這個(gè)閾值，就判斷電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)存在異常。

閾值T的設(shè)定是一個(gè)重要的問題，它直接影響到偏差檢測(cè)的敏感度和誤報(bào)率。如果閾值T設(shè)定得過小，雖然可以提高偏差檢測(cè)的敏感度，即提高對(duì)異常狀態(tài)檢測(cè)的敏感度，但也可能增加誤報(bào)率，即將正常狀態(tài)誤判為異常狀態(tài)；如果閾值T設(shè)定得過大，雖然可以降低誤報(bào)率，但也可能降低偏差檢測(cè)的敏感度，即降低對(duì)異常狀態(tài)檢測(cè)的敏感度，閾值T的設(shè)定需要根據(jù)具體情況進(jìn)行權(quán)衡。

偏差檢測(cè)可以發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備的異常狀態(tài)，進(jìn)行早期故障預(yù)警和故障診斷。例如，通過監(jiān)控電力設(shè)備的運(yùn)行參數(shù)，如電壓、電流、頻率等，并利用偏差檢測(cè)方法檢測(cè)這些參數(shù)的變化是否超出正常范圍，從而及時(shí)發(fā)現(xiàn)電力設(shè)備的異常狀態(tài)，提高電力系統(tǒng)的運(yùn)行效率和安全性。

三、結(jié)語

在電力行業(yè)，智能分析方法在電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中的應(yīng)用已經(jīng)展現(xiàn)出了巨大的潛力和優(yōu)勢(shì)，通過深入分析數(shù)據(jù)，電力企業(yè)可以更好地了解電力網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并采取相應(yīng)措施，從而保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。未來，期待智能分析方法在電力運(yùn)營監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中的應(yīng)用不斷深化和拓展，隨著人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展，智能分析方法將更加智能化、自動(dòng)化，能夠處理更加復(fù)雜和實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)情況，為電力企業(yè)提供更加準(zhǔn)確、及時(shí)的決策支持。

（作者單位：國網(wǎng)河北省電力有限公司信息通信分公司）