沈弘 張涌新 張?jiān)? 徐詩(shī)甜 方正 賈科

摘 要：對(duì)用用電大數(shù)據(jù)進(jìn)行用電類型估計(jì)算法不足這一問(wèn)題，設(shè)計(jì)了基于模糊均值（FCM）抽樣劃分聚類的方案。通過(guò)高斯平滑預(yù)處理消除測(cè)量數(shù)據(jù)中的波動(dòng)和噪聲；再改進(jìn)FCM模型，使之適用于用電類型的估計(jì)；最后，基于抽樣劃分和均值更新的思想，提高改進(jìn)模型的運(yùn)行性能，以運(yùn)用于用電大數(shù)據(jù)的處理。模型檢驗(yàn)和算例對(duì)比實(shí)驗(yàn)，證明了該方案具有速度快，準(zhǔn)確率高的特點(diǎn)，適合運(yùn)用于相關(guān)用電大數(shù)據(jù)處理上。

關(guān)鍵詞：FCM聚類；用電數(shù)據(jù)分類；抽樣；大數(shù)據(jù)；高斯平滑

0 引言

隨著我國(guó)智能電網(wǎng)建設(shè)加快，電網(wǎng)運(yùn)行和管理會(huì)產(chǎn)生數(shù)量巨大且結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù)，即電力大數(shù)據(jù)。對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理，是值得研究的課題。目前對(duì)電力大數(shù)據(jù)的處理技術(shù)主要是分布式計(jì)算、內(nèi)存計(jì)算、流處理技術(shù)，如文獻(xiàn)[1]，就從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)上，提出了提高處理電力大數(shù)據(jù)的方案及實(shí)現(xiàn)，而文獻(xiàn)[2]則給出了實(shí)時(shí)處理電力狀態(tài)檢測(cè)領(lǐng)域大數(shù)據(jù)的方法。但現(xiàn)有電力數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，還是難以較好地滿足數(shù)據(jù)量大、處理速度快、數(shù)據(jù)類型多、價(jià)值大、精確性高這五項(xiàng)要求，尤其在提升數(shù)據(jù)處理算法上。

通過(guò)改進(jìn)用于電力大數(shù)據(jù)處理的數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法，使其時(shí)間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度減少，是從數(shù)據(jù)處理方面解決該問(wèn)題的新思路。本文以電力大數(shù)據(jù)中用戶用電類型估計(jì)為對(duì)象，提出了一套能適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的解決方案：首先，為減少數(shù)據(jù)噪聲和波動(dòng)提出高斯平滑預(yù)處理，提高數(shù)據(jù)的精確度。接著，設(shè)計(jì)改進(jìn)的模糊均值曲線聚類模型，以使其適用于分析用電類型。最后，由抽樣劃分思想，對(duì)該算法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了闡述，并完成算例對(duì)比實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，抽樣劃分的聚類算法比直接聚類節(jié)省更多的運(yùn)算資源，能被有效地用于處理包括用電類型分析在內(nèi)的電力大數(shù)據(jù)問(wèn)題，為最優(yōu)用電策略的制定提供指導(dǎo)。

1 模糊均值曲線聚類模型

客戶用電數(shù)據(jù)的采集，會(huì)受到各種噪聲源的影響。而用電指標(biāo)數(shù)據(jù)的波動(dòng)性，會(huì)使得后續(xù)數(shù)據(jù)的壓縮、復(fù)現(xiàn)、故障診斷等重要功能受到不良影響。故在對(duì)用電大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理前，通過(guò)高斯平滑濾波預(yù)處理[3]，能較好地為大數(shù)據(jù)挖掘做準(zhǔn)備。對(duì)經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，基于模糊C均值聚類，提出適用于用電用戶類型準(zhǔn)確估計(jì)的模糊均值曲線聚類模型。

1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理采取步驟如下：

設(shè)原始數(shù)據(jù)為n個(gè)用戶的用電量數(shù)據(jù)矩陣，每個(gè)用戶有p個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)；平滑處理后數(shù)據(jù)整理成，其中；方差和窗寬w為可調(diào)參數(shù)。

取高斯核函數(shù)，表達(dá)式為：

則系數(shù)矩陣為。

又因?yàn)榭蛻粲秒姅?shù)據(jù)存在相似性，在較長(zhǎng)的時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)較強(qiáng)的周期性，故需要對(duì)原始數(shù)據(jù)X進(jìn)行補(bǔ)位操作，組成新的數(shù)據(jù)矩陣X'。補(bǔ)位處理如下：

將X的1至[w/2]列和m-[w/2]+1至m列分別補(bǔ)到X的最后和最前，得X'，X'中行向量。

在X'中每一行向量xj'與K進(jìn)行卷積：

得矩陣。截取W中間的n×p矩陣作為中第i行、第j列數(shù)據(jù)表達(dá)式為。

對(duì)懷化市沅陵縣含兩類（“鎮(zhèn)”“鄉(xiāng)”）用電類型的采樣用電數(shù)據(jù)，進(jìn)行繪制。（如圖1）

用Matlab對(duì)上述算法進(jìn)行編程，即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯平滑濾波預(yù)處理，結(jié)果如圖2所示。

可以看到，該預(yù)處理算法，能較好地識(shí)別異常與正常數(shù)據(jù)的不一致性，并去除離群點(diǎn)，還能使測(cè)量數(shù)據(jù)很好地保留原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征。

1.2 模型的構(gòu)建

經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，所得數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地反映實(shí)際情況，更便于聚類工作的實(shí)施。這里，采用改進(jìn)的模糊C均值算法：模糊均值曲線聚類。

模糊C均值（Fuzzy C-means，F(xiàn)CM）聚類方法[4]，通過(guò)優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)得到每個(gè)樣本點(diǎn)對(duì)所有類中心的隸屬度，從而決定樣本點(diǎn)的類屬以達(dá)到自動(dòng)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的目的。

因用戶用電數(shù)據(jù)往往是一段時(shí)間內(nèi)，每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上對(duì)應(yīng)的用電信息。故對(duì)該時(shí)間段每個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行整體考慮，即以用戶用電曲線為最基本樣本單元，對(duì)一定數(shù)量的用戶數(shù)據(jù)樣本單元聚類。給出模糊均值曲線聚類的模型描述如下：

其中n是聚類的樣本數(shù)，c是分類后的種類數(shù)，μ是每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)某個(gè)種類的模糊隸屬度，滿足且。由于針對(duì)的是許多用戶一段時(shí)期的用電量數(shù)據(jù)，xi是個(gè)向量，表示第j個(gè)樣本的用電數(shù)據(jù)，內(nèi)含p個(gè)數(shù)據(jù)。zi是某個(gè)種類的聚類中心，。m是模糊指數(shù)。

則模糊均值曲線聚類的具體算法步驟：

步驟1：設(shè)置目標(biāo)函數(shù)精度σ，模糊指數(shù)m（通常取2），最大迭代次數(shù)Tm；

步驟2：設(shè)定隸屬度μ的初值：給每個(gè)μ生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)，再對(duì)同一個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的一組μ進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，滿足，再由式（6）初始化模糊聚類中心Z；

步驟3：若或迭代次數(shù)結(jié)束聚類；否則，t+1的值賦值給t，并轉(zhuǎn)到步驟5；

步驟4：由式（5）和式（6）更新模糊隸屬度μ和模糊聚類中心Z，返回步驟4。

最后得到的聚類中心Z便是聚類結(jié)果，其可清晰地呈現(xiàn)這些樣本可以分成哪些類型。

1.3 模型的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

對(duì)上述方法利用Matlab編程。對(duì)含兩類用戶類型的樣本聚類，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷目尚行约皽?zhǔn)確性，結(jié)果如圖3。

由圖1和樣本數(shù)據(jù)知，樣本中包含兩類用電特征具有差異的用電用戶：城市用電用戶，鄉(xiāng)村用電用戶。通過(guò)模糊均值曲線聚類，兩類特征用電用戶很明顯地被區(qū)分出來(lái)。101戶城市和101戶農(nóng)村用電用戶被準(zhǔn)確地聚類到兩類：總體用電量較高的城市及較低的農(nóng)村用電用戶類型，可行性和準(zhǔn)確性得到驗(yàn)證。

2 在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)：抽樣劃分聚類

經(jīng)典算法對(duì)數(shù)據(jù)規(guī)模有不同程度的限制[5]。這里以數(shù)據(jù)抽樣為核心，使其適用于大數(shù)據(jù)。注意到各抽樣之間的關(guān)聯(lián)，在使得獨(dú)立處理的各抽樣規(guī)模較小的同時(shí)，能反映全局的處理結(jié)果?；诖?，結(jié)合文獻(xiàn)[6]，給出模糊均值曲線聚類在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的實(shí)現(xiàn)方案。

2.1 抽樣

對(duì)于抽取出來(lái)的小數(shù)據(jù)集，希望它能擁有大數(shù)據(jù)中包含的所有自然簇（共c類），對(duì)應(yīng)實(shí)例，即包含樣本中所有用電用戶類型?；谖墨I(xiàn)，我們得出了以下抽樣公式：

其中，S是至少需要抽取的總樣本數(shù)，f是抽取到指定數(shù)據(jù)的比例，；n為數(shù)據(jù)規(guī)模；c是所有數(shù)據(jù)包含的自然簇的類數(shù)。

定義總抽樣次數(shù)為，則每次抽樣的樣本容量為。

用電大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)規(guī)模往往非常大，即。按上述方法對(duì)樣本進(jìn)行抽樣處理。

2.2 自然簇質(zhì)心初步位置的確定方法

在2.1的基礎(chǔ)上，假設(shè)所有抽樣的并集對(duì)所有類別的自然簇具有理想的覆蓋度，抽樣所包含的自然簇具有與原數(shù)據(jù)集近似位置的質(zhì)心。分兩步確定自然簇質(zhì)心的初步位置：

第一步：由于設(shè)定抽樣規(guī)模較小，對(duì)每個(gè)抽樣的聚類可采用經(jīng)典算法，所以在1.2節(jié)中模糊曲線聚類的聚類過(guò)程會(huì)很快。因?yàn)槊總€(gè)抽樣都具有相同的規(guī)模，且聚類過(guò)程都是獨(dú)立進(jìn)行的，故可實(shí)行并行處理，減少大量運(yùn)行時(shí)間。

設(shè)總樣本大數(shù)據(jù)集（類別數(shù)為c）的一個(gè)抽樣覆蓋c'個(gè)類別。由于1≤c'第二步：由第一步得到c×M個(gè)小簇，計(jì)算每小簇的均

nj為該簇ci的數(shù)據(jù)規(guī)模，aij為cj中某一樣本的屬性。用均值代表該簇，得規(guī)模為c×M的數(shù)據(jù)集A。采用模糊均值曲線算法對(duì)A進(jìn)行聚類，得c個(gè)簇，則使得c×M個(gè)小簇合并成c個(gè)大簇。計(jì)算這c個(gè)大簇的均值，即可確定自然簇質(zhì)心的初步位置。

2.3 均值的更新

由于采用數(shù)據(jù)的局部信息，簇質(zhì)心的初步位置通常會(huì)偏離原數(shù)據(jù)集的簇質(zhì)心，需要利用均值更新進(jìn)行初步位置的校正?？梢愿鶕?jù)與c個(gè)初始質(zhì)心的遠(yuǎn)近，將未被利用的剩余數(shù)據(jù)樣本按距離，分配至最近的簇中。利用這一分類原則，有：

為未確定類別的樣本屬性，為已經(jīng)確定的類別。

一個(gè)數(shù)據(jù)樣本按上述分類被填入某一簇ci時(shí)，該簇的均值發(fā)生更新：

隨剩余數(shù)據(jù)的加入，均值位置也不斷更新，并向自然簇的真實(shí)中心移動(dòng)，直至更新完成。

2.4 劃分?jǐn)?shù)據(jù)

解決方案的最關(guān)鍵一步，是利用2.3節(jié)確定好的自然簇質(zhì)心對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行劃分，劃分原則仍采用式（8）最小距離法的思想，即通過(guò)離簇質(zhì)心的遠(yuǎn)近，確定數(shù)據(jù)的最終類別歸屬。

2.5 算例對(duì)比實(shí)驗(yàn)

為檢驗(yàn)抽樣劃分聚類算法的可行性，及其較傳統(tǒng)直接聚類的優(yōu)勢(shì)，進(jìn)行算例對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

在大數(shù)據(jù)條件下，設(shè)用戶個(gè)數(shù)為n（），把所有用戶數(shù)據(jù)都帶入模糊均值曲線聚類算法，直接通過(guò)Matlab的程序運(yùn)行。首先，隸屬度和聚類中心的初始化進(jìn)行了次循環(huán)，然后進(jìn)入迭代。設(shè)迭代次數(shù)為T，迭代中更新隸屬度和聚類中心也需要次循環(huán)，故總的循環(huán)次數(shù)。

在抽樣劃分聚類中，類似上述步驟，在質(zhì)心位置初步計(jì)算中循環(huán)次數(shù)為，均值更新需要消耗次運(yùn)算，故總循環(huán)次數(shù)。

已知，對(duì)比兩種方法的循環(huán)次數(shù)：

即，以抽樣劃分為核心的聚類算法可從時(shí)間、空間上，節(jié)省大量的運(yùn)算資源。

3 結(jié)論

本文首先提出了高斯平滑濾波預(yù)處理，對(duì)用電數(shù)據(jù)中噪聲和波動(dòng)進(jìn)行排除，使測(cè)量數(shù)據(jù)更真實(shí)地反映用電特征。隨后，通過(guò)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，證明了改進(jìn)的模糊均值曲線聚類模型的可行性和準(zhǔn)確性。最后，通過(guò)算例對(duì)比實(shí)驗(yàn)，得到了抽樣劃分將大大減少模糊均值曲線聚類算法的循環(huán)次數(shù)，從而提升其運(yùn)行效率，以適用于大數(shù)據(jù)環(huán)境的結(jié)論。為彌補(bǔ)抽樣帶來(lái)的信息利用率較低的問(wèn)題，本文采用均值更新的方法，使結(jié)果更加精確。利用基于抽樣劃分的FCM聚類方法，處理用電大數(shù)據(jù)，能在短時(shí)間內(nèi)完成對(duì)用電用戶類型的劃分，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)用電趨勢(shì)，便于調(diào)度中心調(diào)度，為客戶用電提供建議等相關(guān)功能，具有重要的研究意義。

參考文獻(xiàn)

[1]毛羽豐.基于云計(jì)算的海量電力數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].北京交通大學(xué)，2015.

[2]周國(guó)亮，朱永利，王桂蘭，等.實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)在狀態(tài)監(jiān)測(cè)領(lǐng)域中的應(yīng)用[J].電工技術(shù)學(xué)報(bào)，2014，29（S1）：432-437.

[3]賴家文.客戶用電信息智能化分析系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)[D].廣東工業(yè)大學(xué)，2014.

[4]李引.聚類算法的研究與應(yīng)用[D].江南大學(xué)，2013.

[5]盧志茂，馮進(jìn)玫，范冬梅，楊朋，等.面向大數(shù)據(jù)處理的劃分聚類新方法[J].系統(tǒng)工程與電子技術(shù)，2014，36（5）：1010-1015.

[6]Sudipto G，Rajeev R，Kyuseok S.Cure：an efficient clustering algorithm for large databases [J].Information Systems，2001，26（1）：33-58.

（作者單位：華北電力大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院）