黃彥斌 駱德漢 蔡高琰

摘 ?要：在經(jīng)濟(jì)發(fā)展日新月異的今天，環(huán)境治污已成為確保社會(huì)經(jīng)濟(jì)健康有序發(fā)展的關(guān)鍵。為實(shí)現(xiàn)對(duì)污水站點(diǎn)的有效管控，需對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為此，文章提出一種負(fù)荷功率曲線自動(dòng)化異常檢測(cè)的方法。對(duì)智能電表采集的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行離群點(diǎn)分析并提取典型日負(fù)荷曲線，采用一種改進(jìn)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分析方法，對(duì)每個(gè)站點(diǎn)的負(fù)荷曲線進(jìn)行異常檢測(cè)，判斷污水站點(diǎn)的運(yùn)行情況，提高異常檢測(cè)準(zhǔn)確率并減少人為誤差和投入，具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵詞：智能電表;負(fù)荷曲線;數(shù)據(jù)分析;異常檢測(cè)

中圖分類號(hào)：TP399 ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）21-0121-05

Abstract： With the rapid development of economy， environmental pollution control has become the key to ensure the healthy and orderly development of social economy. In order to realize the effective management and control of sewage stations， it is necessary to monitor their operation status in real time. Therefore， this paper proposes an automatic anomaly detection method of load power curve， analyzes the outliers of the load data collected by the smart meter， extracts the typical daily load curve， and uses an improved Pearson correlation coefficient analysis method to detect the anomaly of the load curve of each station， in this way， we can judge the operation situation of the sewage station， improve the accuracy of anomaly detection and reduce human error and investment. It has good practical application value.

Keywords： smart meter; load curve; data analysis; anomaly detection

0 ?引 ?言

污水處理是城村生活污水治理的核心環(huán)節(jié)，但是其異常檢測(cè)至今尚未達(dá)到預(yù)期效果。目前，國(guó)內(nèi)外對(duì)污水排放的監(jiān)測(cè)主要是在各個(gè)治污設(shè)備處安裝多個(gè)傳感器，包括以活性污泥法、生物接觸氧化法等為核心技術(shù)的一體化污水處理設(shè)備[1]，自動(dòng)控制系統(tǒng)中的主控模塊設(shè)備[2]（PLC），對(duì)各個(gè)傳感器采集的參數(shù)進(jìn)行分析[3，4]。以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)為核心的遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)得到了一定的應(yīng)用[5，6]，如構(gòu)建通用分組無(wú)線服務(wù)（General Packet Radio Service， GPRS）和基于Internet網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的遠(yuǎn)程污水監(jiān)控系統(tǒng)[7]，或者定期對(duì)在線污水水質(zhì)化學(xué)檢測(cè)儀器進(jìn)行清理維護(hù)[8]。傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)手段因存在以下問(wèn)題而難以推廣：傳感設(shè)備安裝困難，多點(diǎn)安裝容易出故障，易受外界影響，溫度、濕度、水量等因素都可能會(huì)使監(jiān)測(cè)結(jié)果出現(xiàn)偏差，以及成本投入大[9]。因此尋找一種既能減少（或杜絕）人為因素干擾，又可降低安裝運(yùn)行成本的解決方案是本文的研究重點(diǎn)。本文通過(guò)智能電表對(duì)電力數(shù)據(jù)的采集與處理，提出一種負(fù)荷曲線異常檢測(cè)的方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)污水站點(diǎn)的科學(xué)監(jiān)管，大大減少了人力成本的投入，具有低成本、適用范圍廣的優(yōu)勢(shì)。

1 ?智能電表采集終端

智能電表是對(duì)電子式電表的改進(jìn)升級(jí)，能夠?qū)﹄娏?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集、分析、存儲(chǔ)。具有高性能、低成本、高速率、高精度、高存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)。本方法中采用智能電表，核心控制器MCU為HT6501，內(nèi)核處理器為32位處理器ARM Cortex-M0，F(xiàn)lash為128 K，SRAM為8 K;采用高精度專用計(jì)量芯片ATT7022E，采樣頻率為14.4 kHz[10]，脈沖常數(shù)為1600 imp/kWh;采用高性能繼電器，內(nèi)置溫度補(bǔ)償時(shí)鐘，時(shí)鐘誤差小于0.5秒。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于廣東省佛山市470多個(gè)農(nóng)村污水站點(diǎn)實(shí)時(shí)采集的平臺(tái)負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)表。上報(bào)的數(shù)據(jù)類型包括三項(xiàng)電流、三項(xiàng)電壓、有功功率、無(wú)功功率、總功率等參數(shù)，本方法用到的只有負(fù)荷功率這一參數(shù)，監(jiān)測(cè)頻率為1分鐘上報(bào)1個(gè)點(diǎn)，共30天的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)可能會(huì)出現(xiàn)缺值，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)進(jìn)行插值補(bǔ)充。主要采用內(nèi)插法對(duì)原始上報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)插值。由于電表設(shè)備在4G網(wǎng)絡(luò)通信傳輸過(guò)程中漏報(bào)造成的明顯缺數(shù)，采用結(jié)合前后監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的方式，取均值，即，提高了負(fù)荷曲線的平滑性。本方法工作流程如圖1所示。

2 ?離群點(diǎn)檢測(cè)

電力負(fù)荷數(shù)據(jù)具有很強(qiáng)的周期性，且流程工藝的改變使負(fù)荷曲線的形態(tài)特征呈現(xiàn)出比較明顯的差異。不同流程設(shè)計(jì)的站點(diǎn)，可能具有相似的典型日負(fù)荷曲線，相同的流程工藝也可能具有不同的特征典型日負(fù)荷曲線。由于污水處理站的噸量級(jí)設(shè)計(jì)存在較大的差距，離群點(diǎn)檢測(cè)之前，先對(duì)負(fù)荷功率數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得處理后數(shù)據(jù)的數(shù)量級(jí)差距不會(huì)過(guò)大。負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)的歸一化表達(dá)式為：

其中，Xm為歸一化后的負(fù)荷功率曲線在第m分鐘的值，Pm為原始數(shù)據(jù)，PMax和PMin分別為數(shù)據(jù)的最大值和最小值。在實(shí)際污水處理站點(diǎn)的設(shè)計(jì)中，采用互感器的降壓變比方便用于量測(cè)和保護(hù)智能電表系統(tǒng)，電表采集上報(bào)的二次電流、二次功率與實(shí)際電流、實(shí)際功率為20倍（100/5）的關(guān)系，需乘以20才能還原原本的電力數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)集導(dǎo)出為CSV文件（.csv）。污水處理站點(diǎn)工藝流程圖如圖2所示。

采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法孤立森林（Isolation Forest， IForest）進(jìn)行異常離群值檢測(cè)[11]，篩選排除與其他數(shù)據(jù)點(diǎn)不同的異常點(diǎn)。IForest是目前最常用的異常點(diǎn)檢測(cè)算法之一，算法原理是，數(shù)據(jù)集中的異常值為少量，并且與正常值差距較大，容易被孤立，算法時(shí)間效率高，能處理大規(guī)模數(shù)據(jù)樣本，通常隨機(jī)二叉樹(shù)iTree數(shù)量越多，算法越穩(wěn)定。由于每次切數(shù)據(jù)空間都是隨機(jī)選取一個(gè)維度和維度的特征，有大量的維度未被使用，算法的可靠性降低。IForest的缺點(diǎn)是不適用于維度很高的數(shù)據(jù)。本文使用的數(shù)據(jù)集中，數(shù)據(jù)類型只有負(fù)荷功率（ActivePowerTotal）一個(gè)維度，故可采用IForest進(jìn)行異常檢測(cè)，下面介紹計(jì)算步驟：

（1）對(duì)訓(xùn)練集中的數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣并將采樣數(shù)據(jù)作為根節(jié)點(diǎn)，遞歸，不斷構(gòu)造新葉子節(jié)點(diǎn)，直至葉子節(jié)點(diǎn)無(wú)法繼續(xù)分割或達(dá)到樹(shù)的最大高度（構(gòu)建t個(gè)iTree樹(shù)）。

（2）對(duì)iForest森林中的每個(gè)iTree樹(shù)進(jìn)行檢測(cè)，并計(jì)算路徑長(zhǎng)度（path length），根據(jù)異常分?jǐn)?shù)（anomaly score）計(jì)算公式，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常分?jǐn)?shù)，異常分?jǐn)?shù)越接近于1，其成為異常離群點(diǎn)的概率越大;如果分?jǐn)?shù)都比0.5小，可以確定它們都是正常數(shù)值;如果大部分分?jǐn)?shù)都在0.5附近，則不存在明顯的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。

假設(shè)樣本負(fù)荷數(shù)據(jù)有m個(gè)污水處理站點(diǎn)，每條典型日負(fù)荷曲線有1 440個(gè)離散數(shù)據(jù)點(diǎn)，將數(shù)據(jù)集中每天的負(fù)荷數(shù)據(jù)構(gòu)成一個(gè)m×1 440的矩陣：

矩陣中第m行數(shù)據(jù)為第m個(gè)污水處理站點(diǎn)的典型日負(fù)荷曲線數(shù)據(jù)，根據(jù)實(shí)際運(yùn)行情況，本文設(shè)定采樣的樣本大小Ψ為默認(rèn)值256，二叉樹(shù)數(shù)t=100，樹(shù)深度height=8，iTree數(shù)據(jù)集異常比例為0.01。以某站點(diǎn)2021年10月24日負(fù)荷功率曲線為例，檢測(cè)結(jié)果如圖3所示。從圖3中總共找出9個(gè)異常離群點(diǎn)，本文不對(duì)異常數(shù)據(jù)的產(chǎn)生原因做深入研究，直接篩除會(huì)造成數(shù)據(jù)長(zhǎng)度發(fā)生變化，修改離群點(diǎn)的值為其右鄰點(diǎn)，即Pi=Pi+1。處理完的數(shù)據(jù)規(guī)格仍為1 440×1，可以提高站點(diǎn)檢測(cè)的準(zhǔn)確度以及減少計(jì)算復(fù)雜度。

3 ?提取擬合典型日負(fù)荷曲線

離散點(diǎn)檢測(cè)可以消除噪聲對(duì)數(shù)據(jù)的影響并對(duì)不一致的數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。以下為提取典型日負(fù)荷曲線的擬合過(guò)程，假設(shè)所有站點(diǎn)絕大部分時(shí)間是正常的，而運(yùn)行異常的時(shí)間占比小于10%。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)檢查發(fā)現(xiàn)，站點(diǎn)的大功率電器如潛水泵，開(kāi)機(jī)時(shí)間較為隨機(jī)不固定，但是按照設(shè)計(jì)規(guī)范和工藝流程，其處理污水量與開(kāi)機(jī)時(shí)間狀態(tài)積分（用電量）存在映射關(guān)系，如圖4所示。

除時(shí)域上存在偏差之外，整體的負(fù)荷特征基本遵循同一規(guī)律，如圖5所示。

但這種情況下污水站點(diǎn)的運(yùn)行狀態(tài)為正常運(yùn)行。因此本文采用概率統(tǒng)計(jì)與自回歸分析提取典型日負(fù)荷曲線的方法，獲取污水處理站點(diǎn)前30天正常運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，對(duì)負(fù)荷曲線時(shí)間序列進(jìn)行時(shí)域處理，進(jìn)行平移，使啟動(dòng)時(shí)間點(diǎn)為同一時(shí)間點(diǎn)。設(shè)置權(quán)重，進(jìn)而對(duì)處理站點(diǎn)各樣本日的負(fù)荷曲線中每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)疊加，求算數(shù)均值得到最終的典型日負(fù)荷曲線，Pm計(jì)算公式為：

其中，Pm為典型日負(fù)荷曲線中第m分鐘的負(fù)荷功率，P1、P2到P30為30天內(nèi)對(duì)應(yīng)的第m分鐘的負(fù)荷功率值，A1到A30為相關(guān)權(quán)重系數(shù)，記權(quán)重系數(shù)向量為A=[A1，…，Ai，…，A30]，0<Ai<1，且滿足式（4）：

離現(xiàn)在越遠(yuǎn)的日期權(quán)重越小，離現(xiàn)在越近的日期權(quán)重越大，從而使提取擬合所得的負(fù)荷曲線能夠最大限度地反映站點(diǎn)的典型負(fù)荷曲線形態(tài)。

4 ?曲線相似度計(jì)算

本實(shí)驗(yàn)所使用的計(jì)算機(jī)配置：處理器為Inter（R） Core（TM） i7-8750H，CPU頻率為2.20 GHz，內(nèi)存為8.00 Gb，操作系統(tǒng)為Windows 10（64 bit），程序設(shè)計(jì)語(yǔ)言為JDK12和Python3.8，集成開(kāi)發(fā)環(huán)境為IDEA 2020.1和PyCharm2020.2。由于水泵電機(jī)的實(shí)際啟動(dòng)有直接啟動(dòng)、降壓?jiǎn)?dòng)、電抗啟動(dòng)、軟啟動(dòng)、變頻啟動(dòng)、星三角啟動(dòng)[12]等，因此泵機(jī)的運(yùn)行功率有啟動(dòng)功率和穩(wěn)定運(yùn)行功率的區(qū)別，啟動(dòng)的一瞬間可能會(huì)造成負(fù)荷曲線抖動(dòng)，如果將這部分?jǐn)?shù)據(jù)納入異常檢測(cè)，將會(huì)加大計(jì)算量并降低結(jié)果準(zhǔn)確度。

為了解決此問(wèn)題，本文提出一種改進(jìn)的去抖動(dòng)曲線相似度分析方法，將動(dòng)態(tài)矩形窗口算法與皮爾遜相關(guān)系數(shù)的相關(guān)性相結(jié)合。窗口的起始點(diǎn)為負(fù)荷功率曲線的第二個(gè)趨勢(shì)上升點(diǎn)/下降點(diǎn)，結(jié)束點(diǎn)為倒數(shù)第二個(gè)趨勢(shì)下降點(diǎn)/上升點(diǎn)，因?yàn)樗幷军c(diǎn)不同，所以窗口的長(zhǎng)度不再固定，只選取最中心的部分進(jìn)行異常檢測(cè)，只要在中心時(shí)間內(nèi)站點(diǎn)運(yùn)行狀況為正常，便認(rèn)為站點(diǎn)正常運(yùn)行，避免了對(duì)整個(gè)負(fù)荷功率曲線的計(jì)算，從而降低零值對(duì)計(jì)算過(guò)程的影響。設(shè)置窗口門檻值T，離散點(diǎn)xi的切線斜率如式（5）所示。

當(dāng)?shù)诙蝔′（xi）大于T或小于（-T）時(shí)，Xi設(shè)為窗口的起始點(diǎn);同理當(dāng)?shù)箶?shù)第二次出現(xiàn)導(dǎo)數(shù)的絕對(duì)值大于窗口門檻T時(shí)，設(shè)為窗口結(jié)束點(diǎn)，如圖6所示。

如果站點(diǎn)以額定負(fù)載運(yùn)行，負(fù)荷曲線特征較為平穩(wěn)，則采用對(duì)稱中心窗口，如圖7所示。

皮爾遜相關(guān)系數(shù)也稱為皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)，定義一種簡(jiǎn)單的線性相關(guān)系數(shù)指標(biāo)，用于計(jì)算兩個(gè)變量X=[X1，X2，…Xn]T和Y=[Y1，Y2，…Yn]T的線性相關(guān)程度，結(jié)果落在[-1，1]區(qū)間，對(duì)于長(zhǎng)度為n 的離散序列，計(jì)算公式為：

其中，R為皮爾遜相關(guān)系數(shù)，Xi和Yi為每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的值，和為功率曲線均值。R的絕對(duì)值越大，表明相關(guān)性越大;R的絕對(duì)值越小，表明相關(guān)性越小。并且當(dāng)R為-1時(shí)，X和Y為完全負(fù)相關(guān);R為0時(shí)，X和Y沒(méi)有相關(guān)關(guān)系;R為1時(shí)，X和Y為完全正相關(guān)，相關(guān)性區(qū)間如表1所示。若污水站點(diǎn)正常運(yùn)行，則典型日負(fù)荷曲線和待檢測(cè)日負(fù)荷曲線之間的相關(guān)系數(shù)R在[0.5，1]之間較為準(zhǔn)確。

其中，R為曲線相似度系數(shù)，S為離散負(fù)荷曲線積分的比值，S的絕對(duì)值≤1。當(dāng)功率時(shí)間的積分比值非常接近1時(shí)，說(shuō)明站點(diǎn)按照設(shè)計(jì)規(guī)范運(yùn)行，即使相似度較低，也屬于正常運(yùn)行狀態(tài);相似度系數(shù)較高，即待檢測(cè)功率曲線和站點(diǎn)的典型日負(fù)荷曲線具有同步的特征狀態(tài)，站點(diǎn)處于正常運(yùn)行狀態(tài)。通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，可以優(yōu)化提高污水異常站點(diǎn)的檢測(cè)率。以圖5為例，相關(guān)系數(shù)為0.871 243 5，積分比值為0.975 659 8，所以可以判斷出該站點(diǎn)處于正常運(yùn)行狀態(tài)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)情況，最終設(shè)置模型參數(shù)為：相關(guān)系數(shù)R=0.85，曲線積分比值S=0.9，窗口門檻T=0.01，核心窗口區(qū)間=[300，1100]，系統(tǒng)的異常檢測(cè)誤差比較低，模型收斂性好，取得較好的檢測(cè)效果。

基于治污處理站點(diǎn)的實(shí)際運(yùn)行情況，在佛山市農(nóng)村地區(qū)選取了50個(gè)均勻分布的污水處理站點(diǎn)，根據(jù)它們的運(yùn)行狀況進(jìn)行異常檢測(cè)方法的試點(diǎn)驗(yàn)證。所采用的治污設(shè)備主要有集水池提升泵、調(diào)節(jié)池提升泵、回流泵、加藥泵、潛水泵、曝氣機(jī)、風(fēng)機(jī)、攪拌機(jī)、鼓風(fēng)機(jī)、中間池等。由于不同規(guī)模不同設(shè)計(jì)的站點(diǎn)所采用的治污設(shè)備型號(hào)與額定功率不盡相同，部分治污設(shè)備的主要用電功率如表2所示。

導(dǎo)出后臺(tái)MongoDB數(shù)據(jù)庫(kù)中DataTime為2021年10月30日這一天的部分系統(tǒng)檢測(cè)記錄，如表3所示，檢測(cè)記錄為當(dāng)日站點(diǎn)運(yùn)行情況。除個(gè)別站點(diǎn)負(fù)荷功率曲線接近于0疑似停運(yùn)外，有3個(gè)站點(diǎn)低于最近七日均線，在曲線特征形態(tài)上體現(xiàn)為整體幅度變小，如圖8所示?？梢钥闯?，工作日期間的功率曲線具有較強(qiáng)的規(guī)律性，星期六日期間，站點(diǎn)的污水處理噸數(shù)減少，這與農(nóng)村居民的生活作息規(guī)律有一定的關(guān)系。

檢測(cè)結(jié)果與系統(tǒng)后臺(tái)結(jié)果基本一致，異常運(yùn)行的站點(diǎn)都能被檢測(cè)出來(lái)，有少數(shù)正常運(yùn)行的站點(diǎn)被檢測(cè)為狀態(tài)異常，總體準(zhǔn)確率達(dá)到88%，如圖9所示。

綜上，80%以上的污水處理站點(diǎn)從流程設(shè)計(jì)上來(lái)說(shuō)是正常運(yùn)行的，只有少數(shù)污水處理站點(diǎn)出現(xiàn)運(yùn)行異常狀況。本文提出的基于智能電表的負(fù)荷功率曲線數(shù)學(xué)分析異常檢測(cè)方法，在污水處理站的自動(dòng)化異常監(jiān)控上具有較好的表現(xiàn)。

5 ?結(jié) ?論

為了降低人力成本，構(gòu)建便于安裝的污水站自動(dòng)化監(jiān)測(cè)體系，提出一種基于智能電表的負(fù)荷曲線數(shù)學(xué)分析的方法，對(duì)污水處理站點(diǎn)的運(yùn)行狀況起到科學(xué)監(jiān)控的作用，可以較為準(zhǔn)確地判斷站點(diǎn)的運(yùn)行狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)污水站點(diǎn)運(yùn)行異常行為。本文所提出的方法對(duì)治污管理自動(dòng)化系統(tǒng)的構(gòu)建具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。如何細(xì)化污水站點(diǎn)的異常分類是后續(xù)研究?jī)?nèi)容之一;此次研究未將氣候、季節(jié)，降雨等因素納入考察范圍，只考慮了歷史用電量因素，后續(xù)研究中會(huì)將客觀變化因素作為影響用電量變化的因素，并搭建Spark計(jì)算框架與機(jī)器學(xué)習(xí)和負(fù)荷識(shí)別相結(jié)合的方法，以提高系統(tǒng)監(jiān)控識(shí)別準(zhǔn)確度。

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作者簡(jiǎn)介：黃彥斌（1997—），男，漢族，廣東揭陽(yáng)人，碩士研究生在讀，主要研究方向：數(shù)據(jù)分析、智能電表;駱德漢（1958—），男，漢族，安徽蕪湖人，教授，博士，主要研究方向：仿生嗅覺(jué)、模式識(shí)別與綠色電子技術(shù);蔡高琰（1982—），男，漢族，廣東揭陽(yáng)人，中級(jí)工程師，本科，主要研究方向：信號(hào)處理。