面向光伏并網用電檢查的智能化數據處理系統設計與實現

摘要：為解決光伏并網環境中用電檢查數據海量、來源多樣及異常模式復雜等挑戰，文章設計并實現了一套智能化數據處理系統。該系統采用分層解耦的架構，集成了數據清洗、多維特征工程及融合預測模型，實現了對多源異構數據的高效解析與異常模式的精準識別。通過在典型臺區數據上的實驗驗證，該系統的處理準確率達到96.4%，并具備良好的實時性與穩定性。本研究結果為提升光伏并網場景下的數據治理效率與用電檢查業務的智能化水平提供了有效的技術支撐。

關鍵詞：光伏并網；用電檢查；數據處理；特征工程；LightGBM

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）24-0092-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在光伏發電大規模接入配電網的背景下，用電檢查數據呈現出高頻、海量、多維的特點，由此引發了數據缺失率高、異常擾動頻發及邊緣數據源異構性強等一系列挑戰。以邢臺地區典型光伏并網場景為例，平均每臺并網終端每日上傳數據超過1.2萬條，涉及電壓、電流、有功功率、頻率、設備狀態等十余類指標。傳統的人工巡檢與規則匹配方法已難以適應高動態環境下的實時識別需求，構建具備容錯能力與高精度識別能力的數據處理機制，已成為提升并網運行管理水平的關鍵。本文聚焦于光伏并網場景，對用電檢查數據的智能化處理方法進行系統性研究，分析了數據結構、異常特征與處理流程，并建立了與場景特征相匹配的清洗、特征提取與建模體系。

1 光伏并網用電檢查數據特征分析

1.1 數據采集內容分類

光伏并網運行涉及多源異構的采集系統，主要包括集中器、智能電表、逆變器監測模塊和饋線監控單元等。典型設備每15 min上傳一次數據，單戶每日數據量約為96條，涵蓋電壓、電流、相角、有功功率、無功功率、頻率、功率因數等13類核心指標，數據類型包含結構化數值型、狀態標志型與時間序列型。系統中常見的數據文件格式有CSV、JSON、十六進制（HEX） 結構，部分逆變器狀態字段采用廠商私有編碼。并網用戶側設備的數據完整性及同步性存在顯著差異，常存在批量延遲或缺失現象。因此，須基于統一的結構模板完成數據標準化建模，以解決采集內容格式不一致、時間維度不齊等問題，為后續處理提供結構化基礎。

1.2 數據質量評估指標

在光伏并網場景中，數據質量直接影響算法的識別精度與系統的運行穩定性。通過對某地10個典型臺區共計123萬個數據樣本的統計分析發現，電壓采樣值的缺失率為1.6%，狀態字段的沖突率達2.3%，平均時間戳漂移在±45 s以內，但存在極端漂移超過1 min的異常記錄。本文采用完整率（Completeness） 、一致性（Consistency） 、準確率（Accuracy） 、唯一性（Uniqueness） 四類指標對數據質量進行定量評估，并結合質量閾值設定規則，對低質量數據進行剔除或修復。針對頻繁波動的逆變器功率數據，須定義上下限包絡邊界與變化速率閾值，以篩查存在突變、間斷、反常周期的樣本點，為清洗模型提供判別依據[1]。

為進一步提高評估精度，本系統在評估階段引入了時間一致性與格式合法性兩個附加指標，分別對不同設備間時間戳的對齊程度及字段編碼的合規性進行檢測。系統采用窗口滑動機制，統計相鄰采樣間隔與各字段的波動范圍，并通過構建質量評分矩陣，對每條記錄賦予質量等級標簽。數據質量的評估結果不僅作為清洗階段的輸入，同時用于動態調整處理流程，例如，在低質量數據區域可自動降低建模權重或觸發人工復核機制，從而提升整體系統的穩定性與可解釋性。

1.3 數據異常模式識別

光伏并網用電數據的異常表現具有周期性與間斷性疊加的特征，異常類型主要包括功率逆流造成的負功率突變、并網切換期間的零功率帶寬效應、測量通道飽和引起的電壓鉗位失真等。通過對數據波形進行統計分析，日均功率突跳事件的發生頻率為3.7次/戶，最大突變幅值可達±3.5 kW。結合滑動時間窗口與動態閾值機制，可識別周期性異常（如每日上午并網瞬間的功率上升） 、非周期性事件（如短時離網、設備故障） 及持續性異常（如持續零值、反常振蕩） [2]。本文引入了多維特征交叉分析手段，將異常劃分為輸入異常、通信異常、物理異常三類，并通過構建異常標簽體系與規則圖譜，為后續基于監督學習的模型訓練與準確分類提供標準化的輸入。

在異常識別過程中，還須結合設備運行日志與環境因素信息（如氣象數據、區域負載曲線等） ，以增強對潛在異常根因的判斷能力。例如，在晴天中午功率出現突降時，可結合逆變器日志判斷是否存在過溫保護行為，或根據通信模塊的重啟日志判定其是否為數據中斷引起的假性異常。此外，通過對異常事件的聚類分析，可挖掘出設備特定的異常模式，構建基于規則與模型聯合識別的異常場景圖譜，以提升復雜異常的識別率與分類準確性。

2 智能數據處理總體方案設計

2.1 系統架構設計

為滿足光伏并網環境下多源異構用電檢查數據的處理需求，本文構建了具備統一接入、標準預處理、智能識別與反饋機制的處理體系。系統框架采用分層解耦的設計，劃分為數據采集接入層、數據預處理層、智能建模層與應用支撐層，以實現對海量數據的歸一化管理與高效分類預測。系統架構基于模塊化部署理念構建，其核心由4個功能層構成：數據接入層負責對智能電表、并網逆變器及集中器采集終端的協議解析與時序重構；預處理層實現格式統一、字段映射、缺失修補與冗余去除等處理操作；建模分析層部署清洗模型、特征提取算子及分類預測模型，完成數據流轉過程中的核心計算；應用支撐層連接前端用電檢查系統，實現結果可視化、異常告警輸出及工單聯動[3]。系統采用Kafka與Redis進行數據緩沖與狀態同步，結合Spark Streaming實現多線程并發處理，支持萬級節點的并發接入處理能力。

2.2 數據預處理流程

數據預處理流程對不同采集源的原始數據執行統一的結構規范化操作，以保障數據質量與結構的一致性，為后續模型提供可靠的輸入。該流程包括5個處理環節：字段標準化（如功率單位統一為kW） 、時間戳校正（基于GPS參考時間實現多源對齊） 、數據清洗（剔除重復記錄與格式錯誤） 、缺失值填補（采用線性插值與樣本均值法） 、噪聲抑制（引入滑動中值濾波） 。部分狀態類字段須進行枚舉型映射轉換，以保證語義一致。對于多源異構數據接入的情況，系統可自動識別字段映射模板，并對字段冗余或缺失情況做出動態調整。所有預處理流程均由配置驅動機制控制，可根據業務需求靈活定義處理策略。預處理后的數據結構遵循統一的Schema標準，以Parquet格式存入數據倉庫，以兼容后續分布式建模框架的輸入接口。流程中各環節均記錄處理日志并保留原始數據索引，以確保處理鏈路可追溯、數據狀態可回滾。

2.3 處理模型選擇

處理模型根據數據類型及任務目標進行結構化設計，包含3類：規則驅動型模型用于靜態錯誤清洗與邊界判定，采用正則表達式匹配與值域檢測方式構建；統計型模型針對周期性異常檢測與多變量聯合分布分析，集成了Z-score離群點檢測與核密度估計（KDE） 分析方法；學習型模型用于復雜異常識別與趨勢預測，優先采用基于LightGBM的分類器構建標簽學習模型，同時引入門控循環單元（GRU） 時序神經網絡對多變量功率曲線進行趨勢分析與狀態預測[4]。為適應不同的數據維度與采樣頻率，模型框架支持動態特征選擇與窗口長度自適應調整機制，并可通過調度器模塊統一加載和調用模型，以提升整體運行效率。各類模型作為獨立的功能模塊部署于建模分析層，并通過統一接口進行模型調度與輸出封裝，形成完整的智能處理閉環體系。

3 數據處理核心算法實現

3.1 數據清洗算法

數據清洗階段基于第2章預處理流程中定義的質量評估指標執行，采用了多維度異常檢測策略與動態判別機制的組合。針對連續值類字段（如電壓、電流、功率等） ，引入了滑動窗口極差檢測法與季節性分解異常檢測（STL） 的聯合判斷機制，以識別短時突變與周期性異常。以15 min采樣的功率序列[Pt]為例，定義相鄰時刻的變化率為：

[ΔPt=Pt-Pt-1Pt-1， t≥2]" " （1）

式中：[ΔP]為功率變化率；[Pt]為當前時刻[t]的功率值；[Pt-1]為前一時刻[t-1]的功率值。當[ΔPt]超過經驗閾值0.5且連續出現超過3個采樣點時，則將該數據段標記為突跳段并予以剔除。對狀態類字段，采用了邏輯一致性校驗與冗余狀態合并策略，通過構建狀態判別矩陣實現條件過濾。對于缺失的數據段，采用了插值修復策略，其中線性插值用于短時缺失，樣本組均值法用于周期性缺失。以上清洗機制按規則鏈條執行，具備并行處理能力，并對清洗過的數據進行標注，以用于后續的訓練篩選。

3.2 特征提取方法

在清洗后的數據基礎上進行特征提取，其目標是將原始時序數據轉化為能夠被模型高效利用的多維結構化特征向量。對于連續型指標，采用了統計特征與形態特征的融合方式。統計特征包括均值、極差、標準差、偏度、峰度等基本量度；形態特征則采用離散傅里葉變換（DFT） 與滑動窗口趨勢系數來構建周期性變化因子。對于用戶功率序列[P=P1，P2，…，Pn]，定義滑動窗口的線性趨勢斜率為：

[β=ntiPi-tiPint2i-（ti）2]" " （2）

式中：[β]為功率序列的時間趨勢系數，反映了功率隨時間變化的線性斜率；[ti]為第[i]個采樣點對應的時間索引值；[Pi]為時間點[ti]對應的功率值；[n]為滑動窗口內的采樣點總數。

該特征可捕捉早晨并網啟動及日落斷網行為的時序特性。狀態類字段則經獨熱（One-Hot） 編碼后計算轉換頻次矩陣，以量化設備切換行為。針對光伏場景中特有的“功率反向區間”，引入了功率符號統計比率作為輔助特征，以增強模型對非法接入或反向供電的識別能力[5]。所有特征均統一組織為矩陣結構并輸入分類模型，以保證上下文的一致性與維度的對齊。

3.3 分類預測模型

在完成特征工程構建后，分類預測模型作為核心判別機制，執行數據類型識別與用電行為異常分類任務。該模型采用融合結構，由LightGBM與門控循環單元（GRU） 構成雙通路識別模塊。靜態特征（統計、編碼特征） 輸入至LightGBM模型，構建高維空間分裂樹結構，利用其對類別邊界的非線性擬合能力快速完成粗分類；動態時序特征輸入GRU網絡，以完成上下文狀態記憶與趨勢預測[6]。GRU結構中的更新門[zt]、重置門[rt]、候選隱藏狀態[ht]分別由以下公式定義：

[zt=σ（Wz?ht-1，xt）， rt=σ（Wr?ht-1，xt）ht=tanh（Wh?rt×ht-1，xt）， ht=（1-zt）×ht-1+zt×ht]" "（3）

式中：[xt]為當前時刻的輸入特征向量；[ht-1]為上一時刻的隱藏狀態；[W]為不同門控單元的權重矩陣；[σ]為Sigmoid激活函數；[tanh]為雙曲正切激活函數。

模型通過結合兩個并列通路的輸出得分向量，采用軟投票（Soft Voting） 融合機制生成最終的預測標簽。在訓練階段，模型采用帶有樣本權重調整的Focal Loss損失函數，以解決不同類別樣本數量差異顯著的問題，從而優化了模型對少數類的識別能力[7]。該模型部署于流處理框架中，支持實時推理與結果反饋。

4 實驗驗證與性能評估

4.1 實驗環境配置

本實驗平臺基于Apache Spark分布式流處理框架構建，服務器配置為：Intel Xeon Gold 6330 CPU（32核） 、256 GB DDR4內存、NVMe SSD存儲陣列；操作系統為CentOS 7.9；在Python 3.8和Java 11環境下運行處理腳本與模型容器。數據源選取邢臺地區6個光伏并網試點臺區的采樣數據，累計樣本量達1 840萬條，采集周期覆蓋了夏季高負荷期與冬季低光照期。模型訓練采用80%的樣本用于訓練，20%用于驗證。各算法模塊采用Docker容器進行封裝，以確保系統在并網業務平臺中的快速上線能力與橫向擴展性。

4.2 算法性能測試

針對數據清洗、特征提取及分類預測模塊分別進行了性能測試。測試結果顯示，所設計的方法在處理精度與異常識別能力方面均優于傳統方法，其中分類模型的準確率提升顯著。實驗對比指標見表1。

4.3 系統運行效果

部署于業務系統后的運行測試表明，該處理方案具備良好的穩定性與高并發處理能力。在每日實測中，系統可穩定接入并處理超過1 200萬條用電數據，異常事件的平均檢測響應時長控制在1.6 s以內，誤報率低于3%。多日運行負載監測結果如表2所示，展示了系統在不同數據接入量下的運行狀態。

5 結束語

本文針對光伏并網環境下用電檢查數據的處理難題，提出并實現了一套集數據清洗、特征工程與融合模型于一體的智能化處理方案，涵蓋了系統架構設計、清洗算法構建、特征提取方法與分類預測模型，形成了從原始數據接入到結果輸出的閉環流程。經實證驗證，該方法在異常識別精度與系統處理效率方面均具備優越的性能，適用于實際的業務部署場景。未來的工作將進一步拓展模型對季節性與地理差異因素的適應能力，引入多模態感知數據以提升異常事件的綜合判別能力，并加強與電網調控系統的數據聯動機制，以實現更深層次的智能協同。

參考文獻：

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[5] 杜雨軒，郭文濤.智能技術在用電檢查數據分析與異常檢測中的應用[J].中文科技期刊數據庫（全文版）工程技術，2024（12）：238-241.

[6] 尹銘瑋.用電檢查中的智能化數據采集與分析技術應用[J].集成電路應用，2024，41（8）：178-179.

[7] 戴潤銘，吳瑋欽，王飛.大數據驅動的用電行為分析與用電檢查優化策略[J].消費電子，2025（7）：28-30.

【通聯編輯：唐一東】