楊峰，劉勝強

（廣東電網(wǎng)有限責任公司佛山供電局，廣東佛山 528000）

隨著智能配電網(wǎng)信息化、自動化的不斷發(fā)展，各行業(yè)廣泛使用先進配用電自動化和管理系統(tǒng)，多源異構數(shù)據(jù)也在不斷增加。有效挖掘數(shù)據(jù)并且使用能夠提高智能配電網(wǎng)運行管理水平，此為電力企業(yè)在大數(shù)據(jù)背景下發(fā)展的需求[1]。由于存在不同的數(shù)據(jù)統(tǒng)計口徑與來源，從而使數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常。異常數(shù)據(jù)存在異常信息，異常數(shù)據(jù)研究尤為重要，能夠提供實際使用幫助，包括用電設備故障監(jiān)測與設備監(jiān)測。傳統(tǒng)異常檢測為技術人員到現(xiàn)場排查，此方法效率低，而且物力、人力等資源較為浪費。通過數(shù)據(jù)方法自動鎖定異常事件，能夠提高異常事件查處命中率，降低稽核成本與電網(wǎng)企業(yè)經濟損失[2]。以此，文中就分析改進了檢測快速密度峰值聚類算法電力數(shù)據(jù)異常值。

1 傳統(tǒng)算法分析

基于密度峰值的空間聚類算法（CFSFDP）首先利用其他非類中心點到大密度且臨近數(shù)據(jù)點類別中歸類。類中心要滿足以下特征：自身密度比較大；對比其他大密度數(shù)據(jù)點，距離比較大。在該模型中，CFSFDP 算法要對數(shù)據(jù)點局部密度ρi和高密度點距離δi進行計算。

假設聚類數(shù)據(jù)集為S=(x1,x2,…,xn)，指示坐標集設置為：

數(shù)據(jù)點xi與xj的距離表示為：

在具備離散值數(shù)據(jù)點時，局部密度表示為：

式中的i和j不相等，函數(shù)x(x)表示為：

在連續(xù)值為數(shù)據(jù)點時，局部密度表示為：

公式中的橫斷距離dc>0，ρi指的是S中和數(shù)據(jù)點xi的距離比dc要小的數(shù)據(jù)點數(shù)量[3]。

和高密度點的距離表示為：

相應指標集Is為：

通過以上公式表示，在xi指的是最大局部密度的時候，Is指的是空集，δi指的是S中和xi最大距離數(shù)據(jù)點和xi的距離。

對各個數(shù)據(jù)點局部密度和距離進行計算之后，CFSFDP 算法利用啟發(fā)式的方式對決策圖繪制，選擇類中心并實現(xiàn)類標記的初始化。使非聚類中心根據(jù)下述規(guī)則實現(xiàn)聚類：目前數(shù)據(jù)點類別標簽指的是比數(shù)據(jù)點密度要高的最近數(shù)據(jù)點類別，之后對類邊界區(qū)域進行計算，尋找類邊界高密度值的點，從而將噪聲點去除。

CFSFDP 算法直接操作數(shù)據(jù)集，沒有對數(shù)據(jù)空間分布的特性進行考慮，選擇并且使用全局密度閾值dc。在數(shù)據(jù)密度與類間距分布出現(xiàn)不均勻或者某個類中具有多密度峰值的時候，無法對合適dc值選擇實現(xiàn)聚類，所以得到的聚類結果也不精準[4]。

2 改進的快速密度峰值聚類算法

2.1 選擇自適應參數(shù)

在信息論中使用香農熵作為系統(tǒng)不確定性度量，熵越大，就會提高其不確定性。n個樣本點局部密度估計值設置為ρ1,ρ2,…,ρn，假如其中樣本點密度估計值是一樣的，對于底層數(shù)據(jù)分布具有較大的不確定性，并且香農熵較大。相反，不確定性最小，香農熵也最小。所以，使用以下密度估計熵對樣本點局部密度估計合理性進行衡量，也就是：

式中，Z表示標準化因子。

在對密度估計熵性質進行分析的過程中0≤H≤log(n)。以此得到，全部樣本點局部密度估計值是近似相等的，所以密度估計熵最大[5]。

針對給定核函數(shù)的形態(tài)，對密度參數(shù)dc通過0到+∞的遞增過程中密度估計熵H變化的情況：在dc→0的時候，H滿足Hmax=log(n)。在dc不斷增加的過程中，首先H減小，在某優(yōu)化dc地方為最小值。之后增大，在dc→+∞的時，為最大值Hmax=log(n)。參數(shù)優(yōu)化值為最小密度估計熵dc值，對dc值進行優(yōu)化的過程中就是單變量非線性函數(shù)最優(yōu)化的問題，也就是：

該問題中具有模擬退火法、簡單試探法等大量的標準算法，在實際使用過程中會在樣本容量不斷增加過程中，使dc值時間開銷得到降低。n越大，使用抽樣率在2.25%以下的隨機抽樣方法使算法優(yōu)化性能得到提高[6]。

2.2 選擇聚類中心

利用以上對CFSFDP 算法的分析表示，該算法的基本立足點為：

1）聚類中心具有較大的局部密度；

2）聚類中對比其他大局部密度數(shù)據(jù)點的距離大。

以此表示，聚類中心局部密度和距離具有較大的值。那么本文所提出的改進快速密度峰值聚類算法自動選擇策略為：利用標準化局部密度與距離的乘積對聚類點差異度進行評測，之后將高斯分布應用到乘積中實現(xiàn)異常檢測，從而能夠得出異常點。針對需要聚類數(shù)據(jù)，此異常點也就是聚類中心。高斯分布能夠滿足異常檢測需求，在兩端分布的小概率事件為異常點，通過此點能夠得出數(shù)據(jù)集聚類中心[7]。

首先，使用簇中心權值概念對數(shù)據(jù)點簇中心權值γi進行定義：

公式中的和指的是分別使用z-score的標準化結果。之后通過以下公式對γi均值和方差：

之后針對閾值ε關系對數(shù)據(jù)點是否為異常點進行判斷，本文的閾值設置為0.005。針對交叉驗證集使用多個閾值，并且將此閾值作為基礎，對交叉驗證集中的F1 值進行計算，得到最高值進行返回[8]。F1定義為：

在閾值為0.001～0.01的時候并不會影響到實驗結果，但是不能夠過大或者過小。如果p(γi)<ε的時候，此數(shù)據(jù)點就是聚類中心。圖1 為三螺旋數(shù)據(jù)集，圖2 為高斯分布得出聚類中心。一般，閾值設置的值比較小，所以圖2 接近橫軸點利用五角星標記，也就是數(shù)據(jù)集聚類中心[9]。

圖1 三螺旋數(shù)據(jù)集

圖2 高斯分布的聚類中心

聚類中心的選擇步驟為：

1）實現(xiàn)數(shù)據(jù)點局部密度和距離的標準化；

2）對每個點簇中心權值γi計算；

3）對每個點均值μi與方差進行計算；

4）對點概率密度p(γi)計算；

5）對p(γi)和閾值大小關系進行判斷，如果p(γi)<ε，那么此數(shù)據(jù)點就是簇中心，要不然就是聚類中心[10]。

3 仿真實驗

3.1 算例分析

為了對分析算法有效性進行驗證，該文進行了仿真實驗。案例使用某省交流10 kV 配電變壓器負荷數(shù)據(jù)，設置1 h 為采集頻率，所以日負荷曲線中的數(shù)據(jù)點共有24 個。

圖3 為交流10 kV 配電變壓器日負荷數(shù)據(jù)的標準化曲線，該變壓器在常規(guī)運行過程中的曲線偏離正常的運行模式[11]。

圖3 日負荷數(shù)據(jù)標準化曲線

根據(jù)以上分析對數(shù)據(jù)集中樣本K各近鄰進行計算，并且計算樣本局部密度與KNN 距離。圖4 為異常值檢測的決策圖，表示大部分的樣本距離都在小于0.2 區(qū)域中集中，局部密度在大于0.95 區(qū)域中集中。只有部分樣本點具備大距離與小局部密度，也就是異常值[12]。

圖4 異常值檢測的決策圖

對比分析表示，該文算法能夠有效監(jiān)測和正常運行模式不同的曲線，在120 條曲線中所篩選的異常曲線共有7 條。表1 為曲線時間分布，在異常曲線中的時間是中國的信念，也就是表示該文所提算法能夠對異常用電模式進行檢測[13]。

表1 曲線時間分布

3.2 聚類算法的性能對比

以不同的規(guī)模實現(xiàn)研究對象子集：對比傳統(tǒng)算法與改進算法的聚類分析，分析兩種算法的內存小號與執(zhí)行時間，兩種算法性能對比詳見表2。通過改進前后傳統(tǒng)算法與其他算法的聚類分析，對比算法內存消耗與執(zhí)行時間。為了保證算法執(zhí)行時間客觀性，在不同規(guī)模數(shù)據(jù)中的算法集中運行20 次，得出此數(shù)據(jù)規(guī)模中運行平均時間的執(zhí)行時間[14]。

表2 兩種算法的性能對比

通過表2 可知，傳統(tǒng)算法只能夠對8 000 條負荷曲線進行處理，在超過8 000 條的時會由于算法內存消耗過大導致計算機內存空間不足的情況，從而無法繼續(xù)的進行執(zhí)行。該文所分析的算法在數(shù)據(jù)集規(guī)模達到140 000 條以上時才會導致內存溢出，也就驗證了該文設計的算法能夠降低原本算法內存消耗[15-16]。

4 結束語

該文提出了基于改進的快速密度峰值聚類算法，通過全新思想對局部密度和距離進行定義，使傳統(tǒng)算法中的問題進行了改善，并且對異常值判斷的規(guī)則進行定義，基于異常值檢測角度實現(xiàn)優(yōu)化。該方法在某變壓器日負荷曲線仿真實驗中使用具有良好的性能，在對異常值進行檢測之后能夠結合實際業(yè)務實現(xiàn)異常用電的分析和設備的狀態(tài)監(jiān)測，還能夠以業(yè)務規(guī)則修正異常值，使數(shù)據(jù)質量得到提高。