基于隨機森林算法的智能電表故障診斷及壽命預測模型設計

車 玲，黃勇華，姜林林，車恩羽

（1. 南通職業大學 電子信息工程學院， 江蘇 南通 226007； 2. 西南大學 計算機與信息科學學院， 重慶 400715）

智能電表是一種利用數字技術、網絡技術實現多種費率雙向計量、多種數據雙向通信、用戶端控制、防竊電等智能化功能的新型數字電度表[1]。智能電表是智能電網（尤其是智能配電網）數據采集的主要設備之一，對于提高電力系統的運行效率、優化電力資源配置、實現用電側管理等具有重要意義。由于智能電表的元器件構成復雜且類型多樣，運行過程中難免產生損壞和各種故障[2]，如外觀故障、時鐘單元故障、計量性能故障等。這些故障會影響電表的計量準確性、通信可靠性、使用安全性等，給電力系統帶來安全風險和經濟損失。因此，及時發現并處理智能電表故障，延長其使用壽命，是保證智能電網正常運行的一項重要任務。本文擬針對智能電表存在數據采集量大、故障數據種類繁多等問題，構建智能電表故障診斷及壽命預測模型，以期實現智能電表的故障預測和及時處理，確保智能電表的安全可靠運行。

1 隨機森林（RF）算法

目前，對于智能電表的故障診斷和壽命預測，主要采用基于規則或機理的方法[3]。這些方法需要依賴專家知識或者物理模型，往往缺乏通用性和適應性，無法有效處理復雜的非線性關系和多因素耦合問題。而且，這些方法往往只能在故障發生后進行診斷，無法提前預測故障發生的可能性和時間。為克服上述方法的局限性，提出一種基于隨機森林（Random Forest，RF）算法的智能電表故障診斷及壽命預測模型。隨機森林（RF）是一種集成學習方法，可通過構建多個決策樹并進行投票或取平均值來提高預測性能[4]。

1.1 隨機森林（RF）算法框架結構

隨機森林（RF）算法是集成算法的一個子集，利用隨機方法構建具有多棵決策樹的森林，并根據決策樹的投票選擇決定最終分類結果。隨機森林算法采用有放回的采樣，即每棵樹從訓練集中選取固定數量的樣本，選取后再放回到原始訓練集中。圖1 為隨機森林算法建立的決策樹框架結構。

圖1 隨機森林算法框架結構

隨機森林（RF）算法的構建步驟如下：

1）從原始訓練樣本集隨機抽取n 個相互獨立的訓練樣本，作為每棵決策樹的根節點樣本。

2）使用生成的n 個測試樣本，構建n 棵決策樹，并從M 個特征屬性中隨機抽取K 個特征屬性，從中選擇一個最合適的特征屬性作為分裂節點。構建的決策樹不進行剪枝，保證其完整生長。

3）建立隨機森林后，利用測試樣本進入每一棵決策樹，進行類型輸出和回歸輸出，并以投票方式輸出最終類別。

隨機森林（RF）算法具有以下優點：

1）可處理高維度、非線性、非平衡數據；

2）可同時進行分類和回歸分析；

3）可評估各特征的重要性；

4）可抵抗噪聲和過擬合。

1.2 智能電表故障與壽命預測模型設計

根據大數據分析理論，對某智能電表的海量累積數據進行挖掘分析，并從中提取與故障和壽命相關的特征變量，提出一種基于隨機森林（RF）算法的智能電表故障及壽命預測模型。首先，收集和整理電表的特征數據，如用電功率、用電質量、用電計費等特征，以及電表的故障標簽，如正常、異常、損壞等類別；其次，對數據進行預處理，如處理缺失值、異常值、噪音等問題，以及進行特征選擇、特征編碼、特征歸一化等操作，使數據符合隨機森林算法的輸入要求；再次，將數據集中85 %的數據作為訓練樣本，訓練隨機森林分類器和回歸器；最后利用數據集中15 %的數據作為測試數據，評估分類器和回歸器性能。預測流程如圖2 所示。

圖2 智能電表故障及壽命預測流程

對某地級市供電公司提供的真實數據進行實驗驗證，并與支持向量機回歸、線性回歸等幾種常用回歸模型的預測結果進行橫向比較，驗證模型預測的準確度和信用度。

2 預測模型構建

2.1 數據來源與處理

使用某地級市供電公司提供的真實數據進行模型構建與驗證，所研究的智能電表用戶包括工業和大型商業用戶，約20 萬。每個用戶對應一個唯一編號，有相應的計費信息和轉賬信息，還有一個或多個智能電表編號，并有相應的實時功率數據和質量字節數據。

實時功率數據是指每15 分鐘記錄一次用戶用電功率（kW），每天共96 條記錄。計費數據是指每月記錄一次用戶用電量值（kW·h），每年共12條記錄。轉賬信息是指每次用戶繳納電費時記錄其使用的銀行賬戶信息。質量字節數據是指每15分鐘記錄一次用戶用電質量信息（8 位二進制數），每天共96 條記錄。每個二進制位代表一個警報類型。表1 顯示用戶用電質量信息及其含義。

表1 用戶用電質量信息含義

選取2017 年1 月至2019 年12 月共36 個月內發生過至少一次故障檢修事件的用戶作為研究對象。如圖3 所示，根據檢修事件記錄，智能電表故障類型中時鐘單元故障、計量性能故障和外觀故障占比較大。因此，將發生過這三類故障之一的用戶標記為異常用戶。

圖3 智能電表故障類型及占比

為保證數據完整性和有效性，在進行模型構建前，對原始數據進行預處理。

1）刪除缺失值超過10 %或異常值超過5 %的用戶數據；

2）刪除用電功率為0 或質量字節值全為0的無效記錄；

3）對于連續變量（如用電功率），采用均值填充法補全缺失值；

4）對于離散變量（如質量字節），采用眾數填充法補全缺失值；

5）對于異常值（如用電功率值超過正常范圍），采用中位數替換法處理；

6）對于分類變量（如銀行賬戶信息），采用獨熱編碼法轉換為數值變量；

7）對于數值變量（如用電功率），采用標準化法轉換為標準正態分布。

預處理后的數據，可進行有效的特征提取，減少無效數據特征占比，提高數據應用的準確度。

2.2 特征提取與選擇

建立智能電表的故障預測及壽命預測模型，需要從原始數據中提取出與故障和壽命相關的特征變量，包括用電功率、用電質量、用電計費、用戶編號、智能電表編號、轉賬信息等特征。為減少特征維度，提高模型效率，采用隨機森林（RF）算法對所有特征進行重要性評估。其主要思想是，觀察各特征在隨機森林樹中所做貢獻，取平均值，再比較各特征的貢獻度。

根據隨機森林算法，依據下列原則判斷特征的重要性。

1）特征與目標變量的相關性越高，特征的重要性越高。例如，如果目標是預測電表的壽命，那么用電量、用電功率等特征比用電質量更重要。

2）特征在隨機森林中每棵樹上所做貢獻越大，特征的重要性越高。

3）特征的取值范圍和變化程度越大，特征的重要性越高。例如，如果一個特征的取值范圍很小，或者取值分布很不均勻，那么這個特征可能比其他特征更易被忽略或更易受噪聲影響。

依據以上原則和特征重要性，從用電功率、用電質量、用電計費等三方面進行數據特征提取，共提取特征值k=14 個，具體如下：

1）用電功率特征：用電功率反映了用戶的用電行為和負荷變化，與電表的損耗和老化有關。從用電功率數據中提取平均功率、最大功率、功率標準差等特征，如表2 所示。

表2 提取的用電功率特征

2）用電質量特征：用電質量反映了用戶的用電環境和電網狀態，與電表的穩定性和可靠性有關。從質量字節數據中提取質量字節頻率、字節比例等特征，如表3 所示。

表3 提取的用電質量特征

3）用電計費特征：用電計費反映了用戶的用電規模和消費水平，與電表的使用強度和壽命有關。從計費數據中提取平均用電量、最大用電量等特征，如表4 所示。

表4 提取的用電計費特征

3 實驗結果與分析

3.1 故障預測結果

采用同一訓練集和測試集，將RF 算法與其他常見分類算法，包括決策樹（decision tree，DT）、邏輯回歸（logistic regression，LR）、樸素貝葉斯（naive Bayes，NB）、K 近鄰（K-nearest neighbor，KNN）及支持向量機（support vector machine，SVM）等算法進行比較。

交叉驗證法是模型進行訓練和驗證較為有效的方法之一。利用交叉驗證法，將數據集劃分為5個子集，包括4 個訓練集和1 個測試集。然后，依次對訓練集和測試集進行5 次輪換訓練和測試。最后，將5 次測試結果進行平均，得到最終評估指標。

采用的評估指標分為故障預測指標和壽命預測指標。故障預測指標包括召回率（recall）、準確率（accuracy）、F1（F1-score）、精確率（precision）；壽命預測指標包括均方誤差（mean squared error，MSE）、均方根誤差（root mean squared error，RMSE）及平均絕對誤差（mean absolute error，MAE）。

各算法在故障預測任務中的評估指標比較如表5 所示。

表5 RF 算法與其他分類算法故障預測結果比較

從表5 可以看出，RF 算法對準確率、精確率、召回率等的預測準確率達90 %以上，F1 達0.92，均高于其他分類算法，表明RF 算法可以有效識別異常用戶，具有較高準確率，且在故障預測方面表現最優。

3.2 壽命預測結果

將RF 算法與其他常見回歸算法，包括支持向量回歸（support vector regression，SVR）、線性回歸（linear regression，LR）、嶺回歸（ridge regression，RR）、LASSO 回歸（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO） 和決策樹回歸（decision tree regression，DTR）等算法進行比較，各算法在壽命預測任務中評估指標比較結果如表6 所示。

表6 RF 算法與其他分類算法壽命預測結果比較

從表6 可以看出，RF 算法在壽命預測任務中表現最優，其MSE（均方誤差）、RMSE（均方根誤差）和MAE（平均絕對誤差）均為最低。表明RF算法可有效估計智能電表的剩余壽命，且具有較高精度。

4 結 語

利用RF 算法分別建立了智能電表的故障診斷及壽命預測模型，通過對大量的智能電表數據進行分析和處理，提取了用電功率特征、用電質量特征和用電計費特征，并利用RF 算法評估特征的重要性，再進行特征選擇，最終得到優化的模型輸入特征向量。利用交叉驗證法進行模型訓練和驗證，并與其他常見的分類回歸算法進行比較。結果表明，RF 算法在故障預測和壽命預測方面均表現出較高的準確性和穩定性。研究成果可為智能電表的運行監測和維護管理提供有效的技術支持。