電力電網(wǎng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的反竊電分析

摘要：本文研究了基于大數(shù)據(jù)的電力電網(wǎng)反竊電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。國網(wǎng)山西省電力公司通過安裝智能電表和傳感器，實(shí)時(shí)采集電流、電壓和功率等數(shù)據(jù)。系統(tǒng)采用了數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)準(zhǔn)化處理和時(shí)間序列變換等預(yù)處理方法，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性?；诙喾N機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)）和深度學(xué)習(xí)算法（如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)），系統(tǒng)構(gòu)建了反竊電模型，能夠準(zhǔn)確識(shí)別異常用電行為。通過高性能計(jì)算環(huán)境和專門的軟件工具進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果顯示系統(tǒng)具有高效性和可靠性，能夠及時(shí)預(yù)警竊電行為，提高電力公司的管理效率和電網(wǎng)運(yùn)行的安全性。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)分析；反竊電系統(tǒng)；機(jī)器學(xué)習(xí)算法；深度學(xué)習(xí)算法

引言

竊電行為不僅對(duì)電力企業(yè)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失，還危及電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定，是電力行業(yè)亟待解決的難題。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)和智能電網(wǎng)的迅速發(fā)展，基于大數(shù)據(jù)的反竊電系統(tǒng)逐漸成為防范竊電的有效手段。本文旨在介紹基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的電力電網(wǎng)反竊電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。通過智能電表和傳感器收集的用戶用電數(shù)據(jù)，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法，系統(tǒng)能夠有效檢測(cè)并預(yù)警竊電行為，最終實(shí)現(xiàn)電力企業(yè)的智能化管理和電網(wǎng)運(yùn)行的安全保障[1]。

1. 案例企業(yè)概況

國網(wǎng)山西省電力公司成立于1952年，是中國國家電網(wǎng)公司的全資子公司，主要負(fù)責(zé)山西省內(nèi)電力的生產(chǎn)、輸送、分配和銷售，服務(wù)于全省11個(gè)地級(jí)市的廣大電力用戶，管理著超過10萬個(gè)供電臺(tái)區(qū)，服務(wù)人口超過3000萬人[2]。

2. 基于大數(shù)據(jù)的電力電網(wǎng)反竊電系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

在本研究中，反竊電系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)高效采集、傳輸、存儲(chǔ)和處理的目標(biāo)，設(shè)計(jì)了三個(gè)主要層次。

（1）數(shù)據(jù)采集層：主要通過智能電表、傳感器和其他終端設(shè)備實(shí)時(shí)收集用戶的用電數(shù)據(jù)。這些設(shè)備安裝在各個(gè)用電節(jié)點(diǎn)上，能夠精確記錄電流、電壓、功率等參數(shù)。為了提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，數(shù)據(jù)采集設(shè)備需要具備較高的精度和穩(wěn)定性，并支持遠(yuǎn)程校準(zhǔn)和升級(jí)。

（2）數(shù)據(jù)傳輸層：負(fù)責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)傳送到中央數(shù)據(jù)處理中心。采用NB-IoT無線通信技術(shù)，以及光纖和以太網(wǎng)等有線通信技術(shù)，以確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院图皶r(shí)性。數(shù)據(jù)在傳輸過程中還需要經(jīng)過AES加密處理，以保障數(shù)據(jù)的安全性和隱私性[3]。

（3）數(shù)據(jù)處理層：該層集中處理從各個(gè)節(jié)點(diǎn)傳輸過來的海量數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，為后續(xù)分析做準(zhǔn)備。

（4）數(shù)據(jù)分析與模型層：該層是系統(tǒng)的核心分析部分，在數(shù)據(jù)處理層的基礎(chǔ)上，利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建高效的反竊電模型。使用分布式計(jì)算框架（如Hadoop和Spark）處理海量用電數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和特征提取。同時(shí)采用多種算法構(gòu)建反竊電模型，包括隨機(jī)森林、支持向量機(jī)（SVM）等傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學(xué)習(xí)方法。通過此種方式，建立基于用戶歷史用電數(shù)據(jù)的反竊電模型，進(jìn)行時(shí)間序列異常檢測(cè)，識(shí)別異常用電模式。并基于此對(duì)用戶進(jìn)行分類，找出具有相似用電行為的群體，有助于識(shí)別潛在的竊電行為[4]。

2.2 核心處理方法

本研究構(gòu)建的反竊電系統(tǒng)在應(yīng)用過程中，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理。數(shù)據(jù)采集部分依賴于智能電表、傳感器和其他終端設(shè)備，這些設(shè)備被部署在各個(gè)用電節(jié)點(diǎn)上，實(shí)時(shí)記錄用戶的電流、電壓、功率和能耗等用電數(shù)據(jù)。研究設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理架構(gòu)如圖1所示。

數(shù)據(jù)采集過程中，采用了光纖和以太網(wǎng)等有線通信技術(shù)，確保數(shù)據(jù)穩(wěn)定、快速地傳輸?shù)街醒霐?shù)據(jù)處理中心。為保護(hù)數(shù)據(jù)安全，傳輸過程中使用AES算法進(jìn)行加密。數(shù)據(jù)預(yù)處理旨在提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，確保分析準(zhǔn)確性。系統(tǒng)接收傳感器數(shù)據(jù)后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，去除重復(fù)數(shù)據(jù)、填補(bǔ)缺失值和糾正異常值。缺失值填補(bǔ)采用均值填補(bǔ)和基于機(jī)器學(xué)習(xí)的KNN算法[5]。

在本研究的異常值檢測(cè)中，使用了箱線圖（boxplot）方法。箱線圖能夠直觀地展示數(shù)據(jù)的分布情況，并識(shí)別出異常值。如圖2所示，研究使用箱線圖分析了數(shù)據(jù)中的四分位數(shù)（Q1、Q2、Q3），以及下限和上限（通常為Q1-1.5IQR和Q3+1.5IQR，其中IQR為四分位距），實(shí)現(xiàn)了識(shí)別和處理異常值的效果。

通過分析箱線圖，可以快速識(shí)別數(shù)據(jù)中的異常值和整體分布特征，這對(duì)于數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理非常重要[6]。數(shù)據(jù)預(yù)處理中，數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，因?yàn)椴煌O(shè)備和系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)格式不一致。本研究按照《信息安全技術(shù) 時(shí)間戳策略和時(shí)間戳業(yè)務(wù)操作規(guī)則》（GB/T 36631-2018）標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一了數(shù)據(jù)的時(shí)間戳格式，使用Python的Pandas庫解析不同文件格式，并確保所有數(shù)據(jù)使用統(tǒng)一的UTF-8字符編碼。字段名稱通過映射表或字典使用Pandas的rename函數(shù)進(jìn)行重命名，通過單位轉(zhuǎn)換解決單位不一致的問題，如將電壓統(tǒng)一為伏特（V），電流統(tǒng)一為安培（A）。

2.3 反竊電模型構(gòu)建

反竊電模型是本研究的核心部分，通過大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別和預(yù)測(cè)竊電行為。模型包括數(shù)據(jù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練和評(píng)估四部分。

數(shù)據(jù)處理部分對(duì)智能電表和傳感器采集的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性，并將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練集和測(cè)試集。特征提取通過分析用電數(shù)據(jù)，提取出如用電量、功率因數(shù)和負(fù)荷曲線等特征，揭示用戶用電模式和異常情況[7]。

模型訓(xùn)練部分采用監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類算法，使用決策樹、隨機(jī)森林和支持向量機(jī)（SVM）構(gòu)建反竊電模型，并通過XGBoost集成學(xué)習(xí)法提高模型準(zhǔn)確性和魯棒性。該算法通過對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，建立竊電行為與特征之間的關(guān)系。

本文研究的訓(xùn)練模型為

（1）

其中，表示第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)值，K表示決策樹的數(shù)量，fk第k棵決策樹，Xi表示第i個(gè)樣本的特征向量，F(xiàn)包含所有回歸樹的空間。為了優(yōu)化模型參數(shù)，本研究使用損失函數(shù)和梯度下降算法。常用的損失函數(shù)包括交叉熵?fù)p失（用于分類問題），采用公式（2），即

（2）

其中，L代表總損失（loss），表示模型在所有樣本上的平均損失，用于衡量模型預(yù)測(cè)與實(shí)際標(biāo)簽之間的差異。n為樣本數(shù)量，表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中樣本的總數(shù)，yi表示第i個(gè)樣本的實(shí)際標(biāo)簽。對(duì)于二分類問題，yi通常取值為0或1。第i個(gè)樣本的預(yù)測(cè)概率，表示模型預(yù)測(cè)第i個(gè)樣本屬于正類（標(biāo)簽為1）的概率，取值在0到1之間。log對(duì)數(shù)函數(shù)用于計(jì)算交叉熵?fù)p失中的對(duì)數(shù)概率。通過使這個(gè)損失函數(shù)最小化，模型能夠調(diào)整其參數(shù)，使得預(yù)測(cè)值更接近實(shí)際值yi。通過不斷調(diào)整參數(shù)，沿著損失函數(shù)的負(fù)梯度方向前進(jìn)，逐步減少損失[8]。

在實(shí)際運(yùn)作中，當(dāng)新數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)后，模型會(huì)根據(jù)特征向量進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，并輸出一個(gè)竊電概率。數(shù)據(jù)分析與模型層會(huì)根據(jù)這個(gè)概率值，結(jié)合預(yù)設(shè)的閾值，進(jìn)行進(jìn)一步的分析和決策。如果這個(gè)概率超過臨界預(yù)設(shè)閾值，系統(tǒng)會(huì)識(shí)別該用戶存在竊電行為，并生成報(bào)警信息，通知管理人員進(jìn)行調(diào)查和處理，詳細(xì)預(yù)設(shè)閾值如表1所示。這種分層的處理方法能夠有效提高系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和效率，同時(shí)減少誤報(bào)和漏報(bào)的可能性。

2.4 軟硬件設(shè)計(jì)

本研究中的反竊電系統(tǒng)注重穩(wěn)定性、效率和安全性。數(shù)據(jù)采集層使用DDSY168智能電表和ZMCT118F電流互感器確保準(zhǔn)確性，傳輸層采用LoRa（RAK811）、NB-IoT（Quectel BC95）、光纖（Huawei MA5671A）和以太網(wǎng)（Cisco Catalyst 2960）技術(shù)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定傳輸。數(shù)據(jù)處理層集中在中央數(shù)據(jù)處理中心，使用Dell PowerEdge R740服務(wù)器，配置雙Intel Xeon Silver 4210處理器、128GB內(nèi)存和8TB SSD存儲(chǔ)。使用Apache Hadoop進(jìn)行分布式存儲(chǔ)和處理，Spark用于快速數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)分析，數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)包括MySQL和HBase。

軟件方面，數(shù)據(jù)采集和傳輸采用Python和Java編寫，利用Apache Kafka平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理，數(shù)據(jù)預(yù)處理和分析使用Pandas、NumPy，反竊電模型采用TensorFlow開源機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)和Scikit-learn開源庫。Scikit-learn用于初步建模和驗(yàn)證，TensorFlow用于復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化和大規(guī)模訓(xùn)練，提升預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和效率。通過交叉驗(yàn)證和參數(shù)調(diào)優(yōu)選擇最佳模型后，將其轉(zhuǎn)換至TensorFlow進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化和大規(guī)模訓(xùn)練[9]。

3. 仿真效果分析

在反竊電系統(tǒng)仿真中，本研究使用高性能設(shè)備和專業(yè)軟件評(píng)估模型性能。采用Dell PowerEdge R740服務(wù)器，利用Python腳本生成正常和竊電行為的數(shù)據(jù)。用Apache Hadoop和Spark平臺(tái)處理數(shù)據(jù)，MySQL和HBase存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。預(yù)處理使用Pandas和NumPy[10]。

評(píng)估結(jié)果顯示，基于大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的反竊電模型在檢測(cè)竊電行為方面表現(xiàn)優(yōu)異。隨機(jī)森林模型的準(zhǔn)確率達(dá)到95.3%，召回率為92.7%，AUC值為0.96；XGBoost模型的準(zhǔn)確率則達(dá)到96.8%，召回率為94.5%，AUC值為0.97。結(jié)果表明，模型能夠有效識(shí)別復(fù)雜的竊電行為。

為了驗(yàn)證反竊電模型的優(yōu)越性，本研究將其與經(jīng)典方法進(jìn)行對(duì)比。經(jīng)典方法基于規(guī)則和統(tǒng)計(jì)分析，通過設(shè)定閾值進(jìn)行異常檢測(cè)，或通過簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)（如均值和標(biāo)準(zhǔn)差）識(shí)別異常。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)典方法在檢測(cè)簡(jiǎn)單的周期性竊電行為時(shí)具有一定的效果，但在面對(duì)隨機(jī)性和混合型竊電行為時(shí)，檢測(cè)準(zhǔn)確率和召回率顯著降低，而基于大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)法的反竊電模型由于能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的行為模式，提升了竊電檢測(cè)的準(zhǔn)確率和魯棒性[11]。

結(jié)語

本文探討了基于大數(shù)據(jù)的電力電網(wǎng)反竊電系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，通過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理和模型構(gòu)建，有效監(jiān)測(cè)和預(yù)防電力竊電行為。研究結(jié)構(gòu)包括系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、核心處理方法、軟硬件設(shè)計(jì)、仿真效果分析。仿真結(jié)果顯示，系統(tǒng)具有高準(zhǔn)確率和可靠性，能夠及時(shí)預(yù)警竊電行為，提高電力公司的管理效率，確保電網(wǎng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

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作者簡(jiǎn)介：楊帥，碩士研究生，高級(jí)工程師，shuaiyang8080@163.com，研究方向：電能計(jì)量、營銷稽查與反竊電監(jiān)控技術(shù)。