莫漢培　羅智青　王汝輝　方紹懷　刁小玲

摘 要 在電力計量故障診斷模型的基礎(chǔ)上，針對電流不平衡項檢測的分類問題，該文提出 SVM 支持向量機(jī)算法模型，通過使用 SVM 自身對分類的識別，得到一個最優(yōu)的分類平面，根據(jù)待測樣本與各平面臨近距離測算出樣本分類。根據(jù)這一特性，得到對電流不平衡數(shù)據(jù)實時預(yù)測的能力，并構(gòu)建監(jiān)督學(xué)習(xí)優(yōu)化模型提高模型準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞 SVM 電流不平衡 分類

中圖分類號：TP181文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

0前言

三相電力不平衡在電力活動中屬于較為常見的現(xiàn)象。在電力傳輸活動中，三相電流不平衡現(xiàn)象的出現(xiàn)會導(dǎo)致線路功率損耗增加，進(jìn)而對供電公司和用電用戶造成不必要的損失和麻煩。

為避免造成嚴(yán)重?fù)p失，經(jīng)研究決定利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型對電流不平衡現(xiàn)象出現(xiàn)的原因進(jìn)行智能分類，以輔助專業(yè)人員判斷決策。

本文主要介紹SVM 支持向量機(jī)算法在電流不平衡分類中的應(yīng)用。通過電力歷史數(shù)據(jù)的監(jiān)測及問題反饋建立SVM 分類自識別模型，從而達(dá)到電流不平衡數(shù)據(jù)監(jiān)測報警及自動反饋不平衡造成原因的效果。使其在電力活動中能更高效、更可靠的輔助電力從業(yè)人員決策。

1電流不平衡的影響因素

1.1三相電壓不平衡

電壓波動造成電壓不平衡，必然會引起電流的不平衡。在輸配電線路阻抗不相等時，會產(chǎn)生壓降不相等的情況，致使三相電壓產(chǎn)生不平衡，變壓器。

1.2單相負(fù)載不平衡

單相負(fù)載不平衡屬于功能性因素，在三相傳輸過程中有效的和無效的功率不平衡。在分配單相負(fù)載時，雖然盡量將負(fù)載均勻分配在各相上，但即使負(fù)載的分配是平衡的，也無法保證所有的單相負(fù)載都在同一時間消耗相等的功率。

1.3相間短路

相間短路常由A/B/C 三相火線之間發(fā)生短路， 因為線電壓為 380V 所以發(fā)生相間短路時，短路電壓是 380V。相間短路后相間會加大電流，造成三相電流的不平衡。

2 SVM 支持向量機(jī)原理

SVM 是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類模型，對線性可分情況時，它會采用硬間隔支持向量，通過硬間隔最大化學(xué)習(xí)得到一個線性可分的模型。對數(shù)據(jù)近似線性可分時，SVM 會針對數(shù)據(jù)這一特性通過軟間隔最大化學(xué)習(xí)得到最優(yōu)模型。對線性不可分情況，SVM 會使用核方法將低維空間矢量轉(zhuǎn)化成高維空間使其線性可分后學(xué)習(xí)得到一個模型。

2.2 SVM 線性不可分情況

對于線性不可分情況，常使用核函數(shù)將其非線

性映射到高維空間，轉(zhuǎn)換成線性可分情況，常用的核函數(shù)如表 1 所示。

3 電流不平衡自分類模型

3.1 分類原理

電流不平衡出現(xiàn)包含隨機(jī)因素與非線性特性的復(fù)雜性。利用物理上的模型無法達(dá)到準(zhǔn)確推斷的結(jié)論。機(jī)器學(xué)習(xí)則很好的填補了這一漏洞。

通過電力大數(shù)據(jù)這一平臺，收集了電力歷史數(shù)據(jù)，截取了 A/B/C 相電流、A/B/C 相電壓表數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，并對樣本分析后構(gòu)建了電流不平衡的指標(biāo)。

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和電流不平衡標(biāo)簽劃分出訓(xùn)練集和測試集，用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)測試 SVM 模型，模型會根據(jù)傳入數(shù)據(jù)輸出結(jié)果與真實值比較后，合理的分類平面。經(jīng)過這一步后，初步的 SVM 支持向量機(jī)模型即可搭建完成。

為測試模型預(yù)測效果，將測試集數(shù)據(jù)傳入已構(gòu)建好的模型中，比較輸出結(jié)果和真實值，可以得出模型準(zhǔn)確率為 98.88%。其混淆矩陣如表 2 所示：

這樣的準(zhǔn)確率并不能滿足設(shè)備投入使用，因此構(gòu)建監(jiān)督學(xué)習(xí)模式，能使模型能夠?qū)崟r更新自己的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而更精確的訓(xùn)練出向量機(jī)的最優(yōu)分類平面，構(gòu)建的模型效果如圖 2 所示：

這部分主要包括：歷史數(shù)據(jù)電流不平衡判別，通過數(shù)據(jù)預(yù)處理后形成電流不平衡數(shù)據(jù)的矢量結(jié)構(gòu)傳入 SVM 向量機(jī)內(nèi)訓(xùn)練最優(yōu)的分類平面，對虛漏報數(shù)據(jù)進(jìn)行比對，待數(shù)據(jù)修正后歸檔再將電流不平衡數(shù)據(jù)再次提取傳入模型中，提高模型運行的準(zhǔn)確度。

通過這一監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的對一個窗口期內(nèi)實時傳輸回的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析，其模型準(zhǔn)確度提高至 99.78%。

4 結(jié)束語

本文通過對電流不平衡出現(xiàn)原因的研究及數(shù)據(jù)波動的觀察，利用 SVM 算法模型對出現(xiàn)電流不平衡現(xiàn)象的原因進(jìn)行分類，實驗證明，在分類預(yù)測上SVM 支持向量機(jī)模型存在可行性和理論支持，從實驗數(shù)據(jù)表現(xiàn)可知，通過對 SVM 模型自監(jiān)督學(xué)習(xí)的優(yōu)化，對電流不平衡現(xiàn)象監(jiān)測和分類取得了良好的效果。

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