谢东航

摘要：针对电力线路线损故障的诊断与预测问题，基于大數据分析，运用数据挖掘技术，提出线损故障分析判定规则。通过对IEEE 33节点的10 kV配电网进行仿真实验，采用K均值（K-means）聚类和局部离群因子等算法，实现对电力线路线损异常诊断。实验表明，通过对疑似线损异常的3天数据进行深入分析，能够精准判别线损异常，验证了该算法在电力系统中对线损异常诊断与预测的可靠性。

关键词：大数据分析；电力线路；线损故障诊断；聚类算法

0引言

电力系统作为现代社会不可或缺的基础设施之一，其稳定运行直接关系到能源供应的可靠性和社会经济的正常运转。然而，在电力系统运行过程中，线路线损一直是不可忽视的问题，其不仅导致电能浪费，也可能引发潜在的故障和安全隐患。因此，对电力线路线损进行准确、及时的故障诊断与预测成为提高电力系统运行效率和可靠性的关键。

随着大数据技术的快速发展，电力系统监测数据的规模和复杂性显著增加。大数据分析技术在电力领域的应用，为人们提供了更全面、深入理解电力系统运行状态的机会。本文致力于利用大数据分析技术，对电力线路线损进行故障诊断与预测，以提高电力系统的可靠性和运行效率。

本文探讨了充分利用电力系统的监测数据，以及先进的大数据分析方法，包括机器学习和数据挖掘技术，实现对线路线损异常的监测、精准诊断和未来趋势预测。通过深入分析大规模数据集，挖掘潜在的线损异常模式，为电力系统运行维护提供更智能化和预防性的解决方案。

1线损的定义及构成

1.1线损定义

电能从发电机输送到用户的过程中会产生一定的电能损耗，这些损耗以热能的形式散失在输电线路、变压器、开关设备等周围的介质中，这种损耗被定义为线损电量，简称线损。线损是电力系统运行中不可避免的损耗，其受到输电距离、导线材料、环境温度等因素的影响。有功功率是指电路中产生有用功率的部分。线损电量则是指在输电过程中，由于电阻、感抗等因素导致的电能损耗。线损电量可以通过测量电网输入端和输出端的功率，然后计算其差值来得到。这种差值代表在输电过程中发生的电能损耗。线损电量A表示的是一段时间内有功功率损耗的总和，A计算公式如下：

1.2线损构成

线损构成是电力系统中电能损失的来源和性质的总结，主要由传输线路损耗、变压器损耗、配电线路损耗、设备运行损耗和非技术损耗等组成。传输线路损耗是由电阻、电感和电容等因素引起的，其中电阻损耗是热损耗，电感和电容损耗与电流的相位和振荡特性有关。变压器损耗主要包括铁心损耗和线圈损耗，前者涉及涡流和剩磁损耗，后者与线圈的电阻有关。配电线路损耗包括线路电阻和电抗引起的损耗。设备运行损耗是变电站、配电设备等在运行过程中的损耗。非技术损耗包括非法抽取电力、计量误差等非技术因素导致的损耗。通过详细分析线损的构成，可以制定相应的改进措施，如优化线路设计、改进设备运行方式、加强计量监控，降低线损，提高电网运行效率和经济性。

2基于大数据的线损故障分析研究

2.1数据聚类分析

数据聚类分析是一种无监督学习的方法，其目标是将数据集中相似的数据点划分到同一类别中，使得同一类别内的数据点彼此相似，不同类别之间的数据点具有较大的差异性。聚类分析在数据挖掘、模式识别、图像分析、生物信息学等领域中应用广泛。数据聚类分析的主要步骤如下：首先，根据数据性质和问题需求选择适当的聚类算法，如K均值（K-means）聚类、层次聚类等。其次，确定数据点相似性的度量方法，如欧氏距离法、余弦相似度法。再次，对于需要指定簇中心数量的算法，进行初始聚类中心的随机选择。通过迭代计算数据点到聚类中心的距离，更新簇中心，重新分配数据点，直到满足停止条件。最后，利用评估指标如轮廓系数、戴维森一堡丁指数（Davies-Bouldin index，DBI）等来评估聚类效果。整个过程有助于发现数据中的潜在模式和结构，为后续分析提供基础。

K-means是一种常用的数据聚类算法，K-means聚类流程如图1所示。

本文对K-means进行了改进，并使用改进的K-means++进行分析，具体改进如下：首先，随机选择数据集中的一个点作为第1个聚类中心。对于后续的聚类中心（第2个到第K个），计算每个数据点到已选取的聚类中心的距离，然后按照距离的平方设置一个概率分布。距离当前已选取的聚类中心越远的点，其被选为下一个聚类中心的概率越高，且有更大的机会成为下一个聚类中心。通过这种改进方式，K-means++在选择初始聚类中心时更倾向于选择相互之间距离较远的点，从而增加聚类的多样性和全局性，有效提高算法的稳定性，避免陷入局部最优解的可能。

2.2离群点检测分析

局部离群因子（local outlier factor，LOF）检测方法是一种用于检测离群点（异常点）的算法。LOF算法主要关注数据集中每个数据点相对于其邻域的密度与邻域内其他数据点的密度之比，通过这种比值来识别离群点。若LOF值远大于1，则判定该点为离群点；若LOF值接近1，则判定该点为正常点。LOF算法具有较强的局部性，可以检测相对于其周围环境密度较低的数据点。LOF算法的基本思想如下。

（1）局部密度计算：对于每个数据点，计算其邻域内的密度。邻域内的密度通常使用数据点到其k个最近邻居的距离来表示，距离越小，密度越高。

（2）LOF计算：对于每个数据点，计算其局部离群因子。局部离群因子是该数据点的局部密度与其邻域内其他数据点的平均局部密度之比。

（3）离群点标识：根据计算得到的局部离群因子，对数据点进行排序。离群因子较高的数据点被认为是离群点，因为这些数据点相对于其邻域来说密度较低。

2.3基于大数据的线损故障分析判定规则

首先，本文假设有一组原始线损数据组成的数据集D。这些数据包括节点电流、节点电压和24小时的负荷特征值，对这3个特征参数进行标准化，并将这3个特征参数放入K-means++聚类算法。K-means++是一种K-means聚类的改进算法．其通过选择初始聚类中心的方法来提高聚类效果。算法的具体步骤分为3步：第1步是从原始数据集D中随机选取一个样本点作为第一个聚类中心；第2步计算剩下的每个样本点到已有聚类中心的最短距离（dist min）；第3步是选取一个新的聚类中心，使其到所有已有聚类中心的dist min最大化，重复第2步和第3步，直到选取k个聚类中心。使用选取的聚类中心对所有数据点进行聚类。在得到聚类算法的结果后，统计每个簇的数据个数n（i）。其次，判定n（i）的值是否大于设定的离群点个数m。如果n（i）

通过建立线损异常情况集合并对其中的线损数据进行归纳和推理，可以确定线损异常的发生时间，进而追溯到配电网结构，以定位线损异常发生的具体地点。为了判断线损异常点，可以结合线路的线损率进行比对，以确定在特定日期中线路的线损率是否发生了突变。如果发现线路在该日期的线损率出现了显著的偏离，则可以推断该节点在当日发生了线损异常。进一步深入分析发生线损异常节点所在的线路，考虑周边设备、电力负荷和运行状态等因素，以确定异常发生的具体原因。

采用以上方法，可以更加准确地识别和定位线损异常，并进一步分析异常原因，为解决问题和优化配电网运行提供有效的信息支持。

3仿真分析

本文基于IEEE 33节点的10 kV配电网网架进行仿真，采用我国实际电网的8760小时负荷年度数据对配电网负荷数进行拓展生成，包括24个采样点在全年365天的负荷数据。基于此，进行线路潮流计算，并分析全台区的线损率、各条线路的线损率、节点电压以及节点电流。为验证算法的实用性和准确性，在模拟网络中分别在不同日期和不同节点（节点9、节点19和节点29）上引入电阻和电感，以模拟线损异常现象。本文选择聚类数为5，进行聚类分析后得到5个簇，数据聚类结果分析如表1所示。

本文采用LOF值大于2的标准来识别离群点。对于每个类别，在计算LOF值时，将LOF值大于2的对象认定为离群点。在O号类别中，有2个点的LOF值分别为2.0007和2.0608，因此判定这2个点为离群点，并将这2个点放入离群点候选集中。对于类别1和类别2，进行相似的操作，将所有LOF值大于2的点放入离群点候选集中。最后，将得到的所有离群点放入离群点候选集中，并进行排序。

由表2可知，在疑似线损异常的集合中，有3天的线路平均线损率超出了正常范围，进一步验证了节点19在2013年1月1日、3月6日、3月27日这3天发生了线损异常情况。结果与实际情况相符合，验证了本文所提方法的可行性。

4結论

本文基于大数据分析，利用数据挖掘技术，提出了一种电力线路线损故障的诊断与预测算法。通过对IEEE 33节点的10 kV配电网进行仿真实验，应用K-means聚类和LOF算法等，实现了对线路线损异常的准确识别。通过对疑似线损异常的3天数据进行深入分析，成功验证了发生的线损异常情况。未来研究方向可重点探讨如何优化已有算法，综合考虑实际环境中的多因素交互影响，进一步提高电力系统线损异常检测的适用性和鲁棒性。