阿遼沙·葉+顧君+張小秋

摘 要： 在用電信息采集系統(tǒng)中經(jīng)常因各種原因?qū)е屡_區(qū)檔案的不精確，人工識別臺區(qū)的方法耗時費(fèi)力且人工成本很高，而專用設(shè)備識別方法的設(shè)備成本很高，同時也增加了電力人員的工作量。為了解決上述問題，通過分析發(fā)現(xiàn)同一臺區(qū)電能采集設(shè)備的電壓數(shù)據(jù)存在時間和空間相關(guān)性，在此基礎(chǔ)上采用數(shù)據(jù)挖掘中的分類方法將每個臺區(qū)的采集設(shè)備劃分為一類，通過計(jì)算待識別的采集設(shè)備歸屬于各個分類的概率判斷其臺區(qū)歸屬關(guān)系。該方法既能保證識別效率又能減少設(shè)備成本和人員工作量。仿真結(jié)果表明該方法具有較高的識別精度。

關(guān)鍵詞： 用電信息采集系統(tǒng)； 電能采集設(shè)備； 時間相關(guān)性； 空間相關(guān)性； 臺區(qū)識別； 分類

中圖分類號： TN911?34； TP321.11 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2018）04?0030?04

Abstract： There are often inaccurate transformer archives in the electricity information acquisition system due to various reasons. The manual transformer room recognition method has high time and effort consumption and leads to high labor cost， while the special equipment recognition method has high equipment cost and increases the workload of electric power staff. To resolve the above problems， the voltage data of power acquisition devices controlled by the same transformer is analyzed and it is found that the voltage data has temporal and spatial correlation. On this basis， the classification method in data mining is adopted to classify the acquisition devices of every transformer room into one class， and the probability that the to?be recognized acquisition devices belong to each class is calculated to determine which transformer room they belong to. The method can not only ensure the recognition efficiency， but also reduce the equipment cost and the workload of staff. The simulation results show that the method has higher recognition accuracy.

Keywords： electricity information acquisition system； power acquisition device； temporal correlation； spatial correlation； transformer room recognition； classification

0 引 言

用電信息采集系統(tǒng)由中心主站、集中器、采集器、電能表組成，電力公司通過主站將臺區(qū)檔案下發(fā)給集中器，作為集中器采集電表的依據(jù)[1?3]。臺區(qū)檔案的準(zhǔn)確性直接影響電能表的數(shù)據(jù)采集和計(jì)量結(jié)果的正確性，但現(xiàn)實(shí)中常因信息記錄遺失、更新不及時、信息不完整等原因?qū)е屡_區(qū)的檔案資料往往不準(zhǔn)確。造成在抄表過程中無法準(zhǔn)確判斷該戶電能表屬于哪個變壓器，既影響了臺區(qū)線損指標(biāo)的完成，也會引發(fā)客戶間計(jì)量、債權(quán)糾紛，影響了供電企業(yè)的形象和經(jīng)濟(jì)效益。

目前臺區(qū)識別技術(shù)包括傳統(tǒng)的人工識別和專用臺區(qū)識別儀兩類。人工識別主要依靠電力人員到現(xiàn)場逐戶排查臺區(qū)歸屬，不僅效率低下而且費(fèi)時費(fèi)力。隨著居民小區(qū)數(shù)量與日劇增，傳統(tǒng)識別臺區(qū)的方法存在的弊病越來越突出。近年來專用臺區(qū)識別設(shè)備[4?5]的研制和使用顯著提高了臺區(qū)識別的速度，現(xiàn)有臺區(qū)用戶識別儀多數(shù)基于電力載波技術(shù)直接通信與否[6?7]或電流脈沖技術(shù)[8?9]等來識別臺區(qū)信息。但是基于電力載波技術(shù)的臺區(qū)識別儀在實(shí)際應(yīng)用中常因載波信號不能被變壓器完全隔離，載波信號仍可耦合到其他變壓器產(chǎn)生跨臺區(qū)通信等難題，使得臺區(qū)識別準(zhǔn)確度較低。文獻(xiàn)[10]將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到臺區(qū)識別儀中，提高識別精度，而基于電流脈沖技術(shù)的臺區(qū)識別儀需要在變壓器出線端安裝電流互感器，操作上存在一定安全隱患，且可控制性差。

因此需要研究新型智能臺區(qū)識別技術(shù)既能夠保證精度和效率，又能夠降低硬件和人工成本。利用臺區(qū)內(nèi)電能采集設(shè)備數(shù)據(jù)的時間和空間相關(guān)性，通過大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對臺區(qū)內(nèi)電能采集設(shè)備的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而實(shí)現(xiàn)智能臺區(qū)識別。采用分類方法，利用臺區(qū)電能數(shù)據(jù)的時間和空間相關(guān)性實(shí)現(xiàn)對所有電能采集設(shè)備進(jìn)行分類，每個臺區(qū)的電能采集設(shè)備劃分為一個分類。該方法無需特殊的硬件支持，也不會增加電力人員的工作量，既可以作為獨(dú)立的臺區(qū)識別技術(shù)使用，也可以與現(xiàn)有的臺區(qū)識別儀配合使用以提高識別精度。

1 臺區(qū)電能采集設(shè)備的數(shù)據(jù)相關(guān)性

通過對臺區(qū)電能采集數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)同一臺區(qū)的電能表在一段時間內(nèi)采集的電壓數(shù)據(jù)具有一定的相關(guān)性，包括時間相關(guān)性和空間性，而不同臺區(qū)之間的數(shù)據(jù)相關(guān)性不同。因此可以根據(jù)臺區(qū)電能表之間的電壓數(shù)據(jù)相關(guān)性進(jìn)行臺區(qū)識別，對2017年5月1日某居民小區(qū)內(nèi)兩個臺區(qū)的電能表采集的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出不同臺區(qū)的電能表采集的電壓數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性如圖1和圖2所示。endprint

臺區(qū)電能表的電壓數(shù)據(jù)的時間相關(guān)性是指同一臺區(qū)的所有電能采集設(shè)備在相同時間區(qū)間內(nèi)的電壓變化趨勢基本相同，而不同臺區(qū)電能采集設(shè)備的電壓變化趨勢在相同情況下存在一定差異，見圖1。

臺區(qū)電能表的電壓數(shù)據(jù)的空間相關(guān)性是指在不同時刻的同一臺區(qū)內(nèi)所有電能采集設(shè)備的電壓數(shù)據(jù)波動的趨勢基本相同，而不同臺區(qū)電能采集設(shè)備的電壓變化趨勢在相同情況下存在一定差異，見圖2。

2 智能臺區(qū)識別

對于待識別的采集設(shè)備，首先計(jì)算其與現(xiàn)有臺區(qū)的時間相關(guān)性和空間相關(guān)性，然后對時間相關(guān)性和空間相關(guān)性進(jìn)行加權(quán)求和得到綜合相關(guān)性，若與臺區(qū)T1的綜合相關(guān)性較大則該采集設(shè)備屬于臺區(qū)T1，否則采集設(shè)備屬于臺區(qū)T2。

智能臺區(qū)識別的具體實(shí)現(xiàn)方式如下：將臺區(qū)T1和臺區(qū)T2看作是兩個類，將時間相關(guān)性分析和空間相關(guān)性分析分別看作是相應(yīng)的分類器，將已明確臺區(qū)歸屬的所有采集設(shè)備在一定時間內(nèi)（本文設(shè)定為24 h）的電壓數(shù)據(jù)及其臺區(qū)歸屬關(guān)系作為訓(xùn)練樣本，分別訓(xùn)練得到基于時間相關(guān)性和空間相關(guān)性的分類器CT和CS，分別對待識別的采集設(shè)備的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，然后綜合考慮兩個分類器的分類結(jié)果確定待識別的采集設(shè)備的歸屬于哪個臺區(qū)。

根據(jù)時間相關(guān)性分析，臺區(qū)ID表示分類的類別，記為yi，yi=1表示臺區(qū)T1，yi=0表示臺區(qū)T2。每個采集設(shè)備在各個時刻的電壓值為特征屬性，記為Xi=（xi，1，xi，2，…，xi，N），其中N為設(shè)備采集的次數(shù)?；跁r間相關(guān)性的分類器CT采用回歸分析實(shí)現(xiàn)，回歸系數(shù)θ可以通過最大似然估計(jì)計(jì)算得到。似然估計(jì)函數(shù)為：

根據(jù)空間相關(guān)性分析，每條記錄為（ti，vi，yi），其中臺區(qū)ID，記為yi為分類的類別，yi=1表示臺區(qū)T1，yi=0表示臺區(qū)T2，Xi=（ti，vi） 為特征屬性，表示采集設(shè)備在ti時刻的電壓值為vi?；诳臻g相關(guān)性的分類器CS采用回歸分析實(shí)現(xiàn)，可以計(jì)算得到每個時刻待識別的電能表x所歸屬的臺區(qū)。

首先計(jì)算得到分類器CS的回歸系數(shù)θS。對于待識別的電能表x，若其在時刻ti的電壓數(shù)據(jù)[v′i]，令xi=（ti， [v′i]），則根據(jù)式（3）可以計(jì)算得到其歸屬于T1的概率[y′i]，若[y′i]≥0.5則電能表x歸屬于臺區(qū)T1。在電能表x采集的N次電壓數(shù)據(jù)，通過分類器CS進(jìn)行分類后，若歸屬于臺區(qū)T1的次數(shù)為N1，則電能表x歸屬于臺區(qū)T1的概率為：

式中，α和β分別表示時間相關(guān)性和空間相關(guān)性系數(shù)，0≤α，β≤1，且α+β=1。若P（x，T1）≥P（x，T2），則認(rèn)為待識別電能表x歸屬于臺區(qū)T1，否則認(rèn)為電能表x歸屬于臺區(qū)T2。

3 仿真分析

為了驗(yàn)證本文算法的有效性，對2017年5月1日某居民小區(qū)內(nèi)兩個相鄰臺區(qū)的電能表的電壓數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬仿真。每個臺區(qū)隨機(jī)選擇20個電能表，每小時采集一次電壓數(shù)據(jù)，待識別電能表為1～6個，平均分布在兩個臺區(qū)。

分別測試α和β參數(shù)取值不同以及待識別設(shè)備數(shù)量變化時臺區(qū)識別結(jié)果的準(zhǔn)確性。仿真結(jié)果如圖3所示，圖例中（1，0），（0，1）和（0.5，0.5）分別表示α=0，β=1，α=1，β=0和α=β=0.5?？梢钥闯鼍C合考慮時間相關(guān)性和空間相關(guān)性的方法的識別率最高，原因在于僅考慮時間相關(guān)性或空間相關(guān)性時會由于數(shù)據(jù)的區(qū)分度不大而導(dǎo)致誤判的情況，而綜合考慮時間相關(guān)性和空間相關(guān)性會顯著地減少誤判。

圖3的結(jié)果表明基于空間相關(guān)性的識別方法比基于時間相關(guān)性的識別方法的識別率稍高，原因在于實(shí)驗(yàn)選擇的兩個臺區(qū)的電壓相差較大。但在實(shí)際情況下基于空間相關(guān)性方法的識別率并非一定高于基于時間相關(guān)性的方法，當(dāng)分類器CT的訓(xùn)練樣本增加以及臺區(qū)電壓相差較小時，后者的識別率可能會高于前者。

由于樣本數(shù)據(jù)量較少，在待識別設(shè)備較多時并不能保證100%的識別率。但是隨著樣本數(shù)據(jù)的增加，臺區(qū)識別的準(zhǔn)確性必然提高。從計(jì)算量而言，識別過程的計(jì)算量較小，可以在集中器上完成快速臺區(qū)識別。當(dāng)待識別設(shè)備較少時，該方法的準(zhǔn)確率很高；而當(dāng)待識別設(shè)備較多時，該方法可與專用臺區(qū)識別儀配合使用，保證識別的高精確性。

4 結(jié) 語

通過分析同一臺區(qū)內(nèi)的電能采集設(shè)備所采集的數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)電壓數(shù)據(jù)存在時間相關(guān)性和空間相關(guān)性。采用分類方法將同一個臺區(qū)的電能采集設(shè)備劃分為一類，根據(jù)時間相關(guān)性和空間相關(guān)性分別實(shí)現(xiàn)分類器，綜合利用兩個分類器的分類結(jié)果確定待識別電能采集設(shè)備的臺區(qū)歸屬。

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