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用電信息采集系統(tǒng)、自動(dòng)化技術(shù)等在配電網(wǎng)的應(yīng)用，為智能配電網(wǎng)運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決各種問題提供了路徑。但是在電力數(shù)據(jù)的采集、傳輸及存儲(chǔ)過(guò)程中常常會(huì)出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常等質(zhì)量問題，這些異常數(shù)據(jù)的存在使配電網(wǎng)的運(yùn)行、調(diào)度、分析實(shí)驗(yàn)等工作受到潛在的影響。因此，如何對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)成為當(dāng)前研究的一個(gè)重要熱點(diǎn)問題。

事實(shí)上，針對(duì)缺失數(shù)據(jù)的處理技術(shù)廣泛存在于各行各業(yè)之中，缺失數(shù)據(jù)處理工作隨著各個(gè)領(lǐng)域特征的不同，以及數(shù)據(jù)應(yīng)用目的的不同可采用多種方法。實(shí)際處理時(shí)，往往根據(jù)缺失數(shù)據(jù)的特征屬性、數(shù)據(jù)處理需要達(dá)到的目的、數(shù)據(jù)缺失的具體原因等選擇最佳的處理方法以求達(dá)到最好的效果。

配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)往往存在時(shí)空特征明顯、數(shù)據(jù)的規(guī)律性較強(qiáng)、數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)規(guī)劃、調(diào)度、運(yùn)行等各個(gè)環(huán)節(jié)的應(yīng)用面較廣等特征，所以需要對(duì)缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行較為精準(zhǔn)的填充和修補(bǔ)。

針對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)具有時(shí)間規(guī)律的特點(diǎn)，對(duì)缺失數(shù)據(jù)的填充修補(bǔ)主要分為三種類型：

①采用構(gòu)造映射的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)律的相似性，構(gòu)造已有數(shù)據(jù)對(duì)缺失數(shù)據(jù)的映射進(jìn)行修補(bǔ)；

②采用多重填補(bǔ)的方法，通過(guò)構(gòu)造或者模擬影響其變動(dòng)規(guī)律的相關(guān)因素的運(yùn)動(dòng)軌跡，推斷出缺失數(shù)據(jù)的可能范圍，再進(jìn)一步通過(guò)統(tǒng)計(jì)、綜合分析等方法從中優(yōu)選最匹配結(jié)果；

③采用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，在海量數(shù)據(jù)集中進(jìn)行數(shù)據(jù)集的聚類分析，通過(guò)去噪、壓縮感知等方法匹配與缺失數(shù)據(jù)所屬數(shù)據(jù)集最為接近的特征，從而完成對(duì)缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。

在配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)有較多積累的現(xiàn)狀下，采用聚類分析，并按照特征匹配的方法填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)已成為針對(duì)具有時(shí)間特性規(guī)律數(shù)據(jù)的一種廣泛而有效的方法。針對(duì)電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，主要采用的聚類方法包括最近鄰加權(quán)聚類、K均值聚類、熵權(quán)聚類等多種分析方法，這些方法的基本思想均為先將數(shù)據(jù)對(duì)象聚類，劃分成多個(gè)簇，根據(jù)簇內(nèi)相似對(duì)象對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行修補(bǔ)。

其中，基于密度的含噪聲應(yīng)用空間聚類（density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）方法對(duì)數(shù)據(jù)集的分布不敏感，抗噪性好，且對(duì)于數(shù)據(jù)集的識(shí)別能力較強(qiáng)，針對(duì)空間分布較為廣泛的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)聚類具有較好的適應(yīng)性，但該方法在處理大量龐雜數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算速度還有待進(jìn)一步提高。

基于上述背景，內(nèi)蒙古電力經(jīng)濟(jì)研究院的研究人員依據(jù)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)的時(shí)序特性，提出一種改進(jìn)的DBSCAN二次聚類方法對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行修補(bǔ)。

圖1 數(shù)據(jù)修補(bǔ)算法流程

首先依據(jù)負(fù)荷數(shù)據(jù)長(zhǎng)周期特征的關(guān)鍵指標(biāo)，提取每一個(gè)數(shù)據(jù)記錄的關(guān)鍵信息，針對(duì)縮減的數(shù)據(jù)集進(jìn)行初步聚類，然后在初步聚類的基礎(chǔ)上針對(duì)完整數(shù)據(jù)再次進(jìn)行DBSCAN空間密度二次聚類，以利于縮短由于龐大數(shù)據(jù)集而延長(zhǎng)的聚類時(shí)間。其次通過(guò)負(fù)荷數(shù)據(jù)的數(shù)值屬性相似度和記錄值相似度比較，以相似度最大為原則、以同類數(shù)據(jù)屬性相同為原則修復(fù)缺失的負(fù)荷數(shù)據(jù)。最后將仿真結(jié)果與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證所提方法對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)修復(fù)的有效性和準(zhǔn)確性。

圖2 本方法對(duì)缺失負(fù)荷曲線的修補(bǔ)結(jié)果

研究人員最后得出如下結(jié)論：

1）在針對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)修補(bǔ)時(shí)，DBSCAN二次聚類算法可以較好地依據(jù)負(fù)荷特性對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行修補(bǔ)，且修補(bǔ)效果較好。

2）改進(jìn)的DBSCAN二次聚類算法，通過(guò)首先按照長(zhǎng)時(shí)間周期特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步聚類形成子集，再在每一個(gè)子集內(nèi)按照短時(shí)間周期二次聚類的方法，有效提高了聚類算法的計(jì)算速度。

3）算例分析結(jié)果表明，DBSCAN二次聚類算法進(jìn)行數(shù)據(jù)修補(bǔ)有更高的準(zhǔn)確度，且針對(duì)連續(xù)性數(shù)據(jù)缺失也能取得較好的修補(bǔ)效果。

后續(xù)研究還需要重點(diǎn)結(jié)合兩方面問題進(jìn)行考慮：一是兩次DBSCAN聚類中，參數(shù)Eps和MinPts大小的適度配合，尤其是面向更大量數(shù)據(jù)的時(shí)候，兩者的相互配合直接關(guān)系到計(jì)算速度的提升幅度；二是負(fù)荷記錄綜合相似度包含多種負(fù)荷屬性特征，針對(duì)不同類型的數(shù)據(jù)修補(bǔ)問題，各權(quán)重大小如何取值才能取得更好的數(shù)據(jù)修補(bǔ)效果。

本文編自2021年第12期《電氣技術(shù)》，論文標(biāo)題為“基于DBSCAN二次聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷缺失數(shù)據(jù)修補(bǔ)”，作者為蔡文斌、程曉磊 等。