基于大數據分析的電力線路線損故障診斷與預測

謝東航

摘要：針對電力線路線損故障的診斷與預測問題，基于大數據分析，運用數據挖掘技術，提出線損故障分析判定規則。通過對IEEE 33節點的10 kV配電網進行仿真實驗，采用K均值（K-means）聚類和局部離群因子等算法，實現對電力線路線損異常診斷。實驗表明，通過對疑似線損異常的3天數據進行深入分析，能夠精準判別線損異常，驗證了該算法在電力系統中對線損異常診斷與預測的可靠性。

關鍵詞：大數據分析；電力線路；線損故障診斷；聚類算法

0引言

電力系統作為現代社會不可或缺的基礎設施之一，其穩定運行直接關系到能源供應的可靠性和社會經濟的正常運轉。然而，在電力系統運行過程中，線路線損一直是不可忽視的問題，其不僅導致電能浪費，也可能引發潛在的故障和安全隱患。因此，對電力線路線損進行準確、及時的故障診斷與預測成為提高電力系統運行效率和可靠性的關鍵。

隨著大數據技術的快速發展，電力系統監測數據的規模和復雜性顯著增加。大數據分析技術在電力領域的應用，為人們提供了更全面、深入理解電力系統運行狀態的機會。本文致力于利用大數據分析技術，對電力線路線損進行故障診斷與預測，以提高電力系統的可靠性和運行效率。

本文探討了充分利用電力系統的監測數據，以及先進的大數據分析方法，包括機器學習和數據挖掘技術，實現對線路線損異常的監測、精準診斷和未來趨勢預測。通過深入分析大規模數據集，挖掘潛在的線損異常模式，為電力系統運行維護提供更智能化和預防性的解決方案。

1線損的定義及構成

1.1線損定義

電能從發電機輸送到用戶的過程中會產生一定的電能損耗，這些損耗以熱能的形式散失在輸電線路、變壓器、開關設備等周圍的介質中，這種損耗被定義為線損電量，簡稱線損。線損是電力系統運行中不可避免的損耗，其受到輸電距離、導線材料、環境溫度等因素的影響。有功功率是指電路中產生有用功率的部分。線損電量則是指在輸電過程中，由于電阻、感抗等因素導致的電能損耗。線損電量可以通過測量電網輸入端和輸出端的功率，然后計算其差值來得到。這種差值代表在輸電過程中發生的電能損耗。線損電量A表示的是一段時間內有功功率損耗的總和，A計算公式如下：

1.2線損構成

線損構成是電力系統中電能損失的來源和性質的總結，主要由傳輸線路損耗、變壓器損耗、配電線路損耗、設備運行損耗和非技術損耗等組成。傳輸線路損耗是由電阻、電感和電容等因素引起的，其中電阻損耗是熱損耗，電感和電容損耗與電流的相位和振蕩特性有關。變壓器損耗主要包括鐵心損耗和線圈損耗，前者涉及渦流和剩磁損耗，后者與線圈的電阻有關。配電線路損耗包括線路電阻和電抗引起的損耗。設備運行損耗是變電站、配電設備等在運行過程中的損耗。非技術損耗包括非法抽取電力、計量誤差等非技術因素導致的損耗。通過詳細分析線損的構成，可以制定相應的改進措施，如優化線路設計、改進設備運行方式、加強計量監控，降低線損，提高電網運行效率和經濟性。

2基于大數據的線損故障分析研究

2.1數據聚類分析

數據聚類分析是一種無監督學習的方法，其目標是將數據集中相似的數據點劃分到同一類別中，使得同一類別內的數據點彼此相似，不同類別之間的數據點具有較大的差異性。聚類分析在數據挖掘、模式識別、圖像分析、生物信息學等領域中應用廣泛。數據聚類分析的主要步驟如下：首先，根據數據性質和問題需求選擇適當的聚類算法，如K均值（K-means）聚類、層次聚類等。其次，確定數據點相似性的度量方法，如歐氏距離法、余弦相似度法。再次，對于需要指定簇中心數量的算法，進行初始聚類中心的隨機選擇。通過迭代計算數據點到聚類中心的距離，更新簇中心，重新分配數據點，直到滿足停止條件。最后，利用評估指標如輪廓系數、戴維森一堡丁指數（Davies-Bouldin index，DBI）等來評估聚類效果。整個過程有助于發現數據中的潛在模式和結構，為后續分析提供基礎。

K-means是一種常用的數據聚類算法，K-means聚類流程如圖1所示。

本文對K-means進行了改進，并使用改進的K-means++進行分析，具體改進如下：首先，隨機選擇數據集中的一個點作為第1個聚類中心。對于后續的聚類中心（第2個到第K個），計算每個數據點到已選取的聚類中心的距離，然后按照距離的平方設置一個概率分布。距離當前已選取的聚類中心越遠的點，其被選為下一個聚類中心的概率越高，且有更大的機會成為下一個聚類中心。通過這種改進方式，K-means++在選擇初始聚類中心時更傾向于選擇相互之間距離較遠的點，從而增加聚類的多樣性和全局性，有效提高算法的穩定性，避免陷入局部最優解的可能。

2.2離群點檢測分析

局部離群因子（local outlier factor，LOF）檢測方法是一種用于檢測離群點（異常點）的算法。LOF算法主要關注數據集中每個數據點相對于其鄰域的密度與鄰域內其他數據點的密度之比，通過這種比值來識別離群點。若LOF值遠大于1，則判定該點為離群點；若LOF值接近1，則判定該點為正常點。LOF算法具有較強的局部性，可以檢測相對于其周圍環境密度較低的數據點。LOF算法的基本思想如下。

（1）局部密度計算：對于每個數據點，計算其鄰域內的密度。鄰域內的密度通常使用數據點到其k個最近鄰居的距離來表示，距離越小，密度越高。

（2）LOF計算：對于每個數據點，計算其局部離群因子。局部離群因子是該數據點的局部密度與其鄰域內其他數據點的平均局部密度之比。

（3）離群點標識：根據計算得到的局部離群因子，對數據點進行排序。離群因子較高的數據點被認為是離群點，因為這些數據點相對于其鄰域來說密度較低。

2.3基于大數據的線損故障分析判定規則

首先，本文假設有一組原始線損數據組成的數據集D。這些數據包括節點電流、節點電壓和24小時的負荷特征值，對這3個特征參數進行標準化，并將這3個特征參數放入K-means++聚類算法。K-means++是一種K-means聚類的改進算法．其通過選擇初始聚類中心的方法來提高聚類效果。算法的具體步驟分為3步：第1步是從原始數據集D中隨機選取一個樣本點作為第一個聚類中心；第2步計算剩下的每個樣本點到已有聚類中心的最短距離（dist min）；第3步是選取一個新的聚類中心，使其到所有已有聚類中心的dist min最大化，重復第2步和第3步，直到選取k個聚類中心。使用選取的聚類中心對所有數據點進行聚類。在得到聚類算法的結果后，統計每個簇的數據個數n（i）。其次，判定n（i）的值是否大于設定的離群點個數m。如果n（i）

通過建立線損異常情況集合并對其中的線損數據進行歸納和推理，可以確定線損異常的發生時間，進而追溯到配電網結構，以定位線損異常發生的具體地點。為了判斷線損異常點，可以結合線路的線損率進行比對，以確定在特定日期中線路的線損率是否發生了突變。如果發現線路在該日期的線損率出現了顯著的偏離，則可以推斷該節點在當日發生了線損異常。進一步深入分析發生線損異常節點所在的線路，考慮周邊設備、電力負荷和運行狀態等因素，以確定異常發生的具體原因。

采用以上方法，可以更加準確地識別和定位線損異常，并進一步分析異常原因，為解決問題和優化配電網運行提供有效的信息支持。

3仿真分析

本文基于IEEE 33節點的10 kV配電網網架進行仿真，采用我國實際電網的8760小時負荷年度數據對配電網負荷數進行拓展生成，包括24個采樣點在全年365天的負荷數據?；诖?，進行線路潮流計算，并分析全臺區的線損率、各條線路的線損率、節點電壓以及節點電流。為驗證算法的實用性和準確性，在模擬網絡中分別在不同日期和不同節點（節點9、節點19和節點29）上引入電阻和電感，以模擬線損異?，F象。本文選擇聚類數為5，進行聚類分析后得到5個簇，數據聚類結果分析如表1所示。

本文采用LOF值大于2的標準來識別離群點。對于每個類別，在計算LOF值時，將LOF值大于2的對象認定為離群點。在O號類別中，有2個點的LOF值分別為2.0007和2.0608，因此判定這2個點為離群點，并將這2個點放入離群點候選集中。對于類別1和類別2，進行相似的操作，將所有LOF值大于2的點放入離群點候選集中。最后，將得到的所有離群點放入離群點候選集中，并進行排序。

由表2可知，在疑似線損異常的集合中，有3天的線路平均線損率超出了正常范圍，進一步驗證了節點19在2013年1月1日、3月6日、3月27日這3天發生了線損異常情況。結果與實際情況相符合，驗證了本文所提方法的可行性。

4結論

本文基于大數據分析，利用數據挖掘技術，提出了一種電力線路線損故障的診斷與預測算法。通過對IEEE 33節點的10 kV配電網進行仿真實驗，應用K-means聚類和LOF算法等，實現了對線路線損異常的準確識別。通過對疑似線損異常的3天數據進行深入分析，成功驗證了發生的線損異常情況。未來研究方向可重點探討如何優化已有算法，綜合考慮實際環境中的多因素交互影響，進一步提高電力系統線損異常檢測的適用性和魯棒性。