基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法

1.一种基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)对用户的采集数据进行清理，排除由于采集装置异常而突然产生很大数据的样本点；排除营销系统正在走拆表、换表流程的用户；检查用户档案信息中，电能表的计量方式与额定电压、接线方式是否一致，排除用户档案录入错误的问题；
(2)针对专变用户统计分析时间段内发生过压，过流，电能表时钟不对，电能表电压欠压，电能表温度过高，电能表开表盖，电能表开端钮盖，负荷持续越上限，电能表飞走，电能表停走，电压逆相序，电流逆相序，潮流反向，电压三相不平衡和电流三相不平衡异常事件的电能表信息；针对低压用户统计分析时间段内电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、电能表飞走、电能表停走和潮流反向异常事件的电能表信息；分析时间周期包括月、季、半年和年；
(3)采用聚类k-means算法，分析判断电能表当前处于正常状态、观察状态、预警状态和告警状态四个状态中哪一类状态，步骤如下：
1)影响电能表运行当前运行状态的异常分为四个等级，每个等级对应不同的权值，具体如下：
a)1级包括等级为严重的过压、等级为严重的过流、等级为严重的电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、等级为严重的负荷持续越上限、电能表飞走、电能表停走、等级为严重的电流三相不平衡、等级为严重的电压三相不平衡、等级为严重的功率因数偏低、电能表费率参数异常、潮流反向、电流逆相序和电压逆相序，1级权值等于K1；
b)2级包括等级为重要的过压、等级为重要的过流、等级为重要的电能表时钟不对、电能表开端钮盖、等级为重要的负荷持续越上限、等级为重要的功率因数偏低、等级为重要的电流三相不平衡和等级为重要的电压三相不平衡，2级权值等于K2；
c)3级包括等级为较重要的过压、等级为较重要的过流、等级为较重要的电能表时钟不对、等级为较重要的负荷持续越上限、等级为较重要的功率因数偏低、等级为较重要的电流三相不平衡和等级为较重要的电压三相不平衡，3级权值等于K3；
d)4级为不在告警、预警和观察状态范围内的异常，4级权值等于K4；
e)异常事件的等级根据系统设定的阈值和事件持续发生时间分为四类，包括严重、重要、较重要和一般；
2)如果一个电能表在同一级中存在多个异常，则这个电能表在这个等级的权值等于这个等级中的每个异常权值之和，计算公式如下：
i为正整数，n＝1,2,3,4
其中，Ai表示某个电能表是否存在某个等级的某个异常，存在相应异常时，Ai等于1，否则等于0；mn为正整数，表示第n级异常下的异常类型的总个数；Sn表示某个电能表在第n级异常的权值；
i、j为正整数
其中，aj表示第j个电能表对应异常等级权值之和；ki表示是系统根据计量装置类别、电压等级设定的调整系数；将发生异常的电能表利用上述权值生成权值判断矩阵；
3)首先对矩阵内电能表的状态数据进行标量的规格化，按以下公式进行[0,1]规格化：
其中max(aj)和min(aj)表示所有元素项中第j个属性的权值最大值和权值最小值；
4)根据欧几里得距离的定义公式：
根据电能表的权值范围，按取平均值规则抽取四个电能表的值作为四个簇的种子，通过欧几里得距离的定义计算所有电能表分别对四个中心点的相异度；
5)采用k-means算法进行聚类，由于将电能表的状态划为4个状态，所以设k＝4，将发生异常的电能表分成正常、观察、预警和告警四类状态；
(4)检查在分析时间段内，营销系统中现场检查和计量故障流程信息，并对统计信息进行分类；
(5)采用聚类算法的分析结果，结合营销系统中现场检查和计量故障换表信息，计量在线监测系统从生产厂商、批次号、软硬件版本、计量装置重要性、电压等级和供电单位不同维度统计不同状态的电能表数量在群体电能表中的分布，并对分布结果进行评价，对预警或告警数量占比较大的群体，查明问题原因，评估是否存在群体性问题或缺陷。

基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法\n技术领域\n[0001] 本发明涉及电力行业用电营销和计量技术领域，尤其涉及一种基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法。\n背景技术\n[0002] 对电能表运行监测和状态评估，防范计量风险是计量在线监测系统中一个重要的组成部分，计量在线监测系统是构架在用电信息采集系统、营销业务系统、关口电能量系统和营销业务系统上的数据挖掘与分析系统，现有的对电能表运行监测和状态评估方法不能准确、直观地发现计量装置和采集设备的异常和故障，需要改进。\n发明内容\n[0003] 本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法。\n[0004] 本发明是通过以下技术方案实现的：\n[0005] 一种基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法，其特征在于：包括以下步骤：\n[0006] (1)对用户的采集数据进行清理，排除由于采集装置异常而突然产生很大数据的样本点；排除营销系统正在走拆表、换表流程的用户；检查用户档案信息中，电能表的计量方式与额定电压、接线方式是否一致，排除用户档案录入错误的问题；通过对上述情况的处理，避免干扰计量在线监测系统对数据的应用和分析。\n[0007] (2)针对专变用户统计分析时间段内发生过压、过流、电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、电能表开端钮盖、负荷持续越上限、电能表飞走、电能表停走、电压逆相序、电流逆相序、潮流反向、电压三相不平衡和电流三相不平衡异常事件的电能表信息；针对低压用户统计分析时间段内电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、电能表飞走、电能表停走、潮流反向异常事件的电能表信息；\n分析时间周期包括月、季、半年和年；\n[0008] （3）采用聚类k-means算法，分析判断电能表当前处于正常状态、观察状态、预警状态和告警状态四个状态中哪一类状态，步骤如下：\n[0009] 1）影响电能表运行当前运行状态的异常当为四个等级，每个等级对应不同的权值，具体如下：\n[0010] a)I级包括等级为严重的过压、等级为严重的过流、等级为严重的电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、等级为严重的负荷持续越上限、电能表飞走、电能表停走、等级为严重的电流三相不平衡、等级为严重的电压三相不平衡、等级为严重的功率因数偏低、电能表费率参数异常、潮流反向、电流逆相序和电压逆相序，I级权值等于K1；\n[0011] b)II级包括等级为重要的过压、等级为重要的过流、等级为重要的电能表时钟不对、电能表开端钮盖、等级为重要的负荷持续越上限、等级为重要的功率因数偏低、等级为重要的电流三相不平衡、等级为重要的电压三相不平衡，II级权值等于K2；\n[0012] c）III级包括等级为较重要的过压、等级为较重要的过流、等级为较重要的电能表时钟不对、等级为较重要的负荷持续越上限、等级为较重要的功率因数偏低、等级为较重要的电流三相不平衡、等级为较重要的电压三相不平衡，III级权值等于K3；\n[0013] d)IV级为不在告警、预警和观察状态范围内的异常，IV级权值等于K4；\n[0014] e)异常事件的等级根据系统设定的阈值和事件持续发生时间分为四类，包括严重、重要、较重要和一般；\n[0015] 2）如果一个电能表在同一级中存在多个异常，则这个电能表的权值为其这个等级每个异常对应等级的权值之和，计算公式如下：\n[0016] （i为正整数，n=1,2,3,4）\n[0017] 其中，Mi表示每个电能表分别在I、II、III、IV级异常的权值之和，Si表示异常对应的权值，k表示电能表对应的是系统根据计量装置类别、电压等级设定调整系数，[0018] （i为正整数，n=1,2,3,4）\n[0019] 其中，ai表某个电能表对应异常等级权值之和；ki表示是系统根据计量装置类别、电压等级设定的调整系数，将发生异常的电能表通过上述权值计算生成权值判断矩阵；\n[0020] 3）首先对矩阵内电能表的状态数据进行标量的规格化，按以下公式进行[0,1]规格化：\n[0021]\n[0022] 其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的权值最大值和权值最小值；\n[0023] 4）根据欧几里得距离的定义公式：\n[0024]\n[0025] 根据电能表的权值范围，按取平均值规则抽取四个电能表的值作为四个簇的种子，通过欧几里得距离的定义计算所有电能表分别对四个中心点的相异度；\n[0026] 5）采用k-means算法进行聚类，由于将电能表的状态划为4个状态，所以设k=4，将发生异常的电能表分成正常、观察、预警和告警四类状态；\n[0027] （4）检查在分析时间段内，营销系统中现场检查和计量故障流程信息，并对统计信息进行分类；\n[0028] （5）采用聚类算法的分析结果，结合营销系统中现场检查和计量故障换表信息，计量在线监测系统从生产厂商、批次号、软硬件版本、计量装置重要性、电压等级和供电单位等不同维度统计不同状态的电能表数量在群体电能表中的分布，并对分布结果是评价，对预警或告警数量占比较大的群体，查明问题原因，评估是否存在群体性问题或缺陷。\n[0029] 本发明的优点是：本发明通过分析用户现场各类用电数据、采集装置和电能表生成的事件，对发生存在过压、过流、电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、负荷持续越上限、电压逆相序、电流逆相序、潮流反向、电压三相不平衡和电流三相不平衡等异常用户，检查用户的档案信息，过滤档案存在问题的用户；对发生异常的用户，结合营销业务计量故障、故障换表和现场检查消缺等信息，通过聚类算法综合分析，按厂商、批次、区域、计量装置类别、电压等级、用户类别和线路等多个维度，对整体电能表状态进行评价和分析，为电力公司是否需要进行现场检查和制定轮换计划提供技术手段和参考依据，准确，误差小。\n附图说明\n[0030] 图1为本发明的工作流程图。\n具体实施方式\n[0031] 如图1所示，一种基于聚类算法对异常事件分析评价电能表整体状态的方法，其特征在于：包括以下步骤：\n[0032] (1)对用户的采集数据进行清理，排除由于采集装置异常而突然产生很大数据的样本点；排除营销系统正在走拆表、换表流程的用户；检查用户档案信息中，电能表的计量方式与额定电压、接线方式是否一致，排除用户档案录入错误的问题；通过对上述情况的处理，避免干扰计量在线监测系统对数据的应用和分析。\n[0033] (2)针对专变用户统计分析时间段内发生过压、过流、电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、电能表开端钮盖、负荷持续越上限、电能表飞走、电能表停走、电压逆相序、电流逆相序、潮流反向、电压三相不平衡和电流三相不平衡异常事件的电能表信息；针对低压用户统计分析时间段内电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、电能表飞走、电能表停走、潮流反向异常事件的电能表信息；\n分析时间周期包括月、季、半年和年；\n[0034] （3）采用聚类k-means算法，分析判断电能表当前处于正常状态、观察状态、预警状态和告警状态四个状态中哪一类状态，步骤如下：\n[0035] 1）影响电能表运行当前运行状态的异常当为四个等级，每个等级对应不同的权值，具体如下：\n[0036] a)I级包括等级为严重的过压、等级为严重的过流、等级为严重的电能表时钟不对、电能表电压欠压、电能表温度过高、电能表开表盖、等级为严重的负荷持续越上限、电能表飞走、电能表停走、等级为严重的电流三相不平衡、等级为严重的电压三相不平衡、等级为严重的功率因数偏低、电能表费率参数异常、潮流反向、电流逆相序和电压逆相序，I级权值等于K1；\n[0037] b)II级包括等级为重要的过压、等级为重要的过流、等级为重要的电能表时钟不对、电能表开端钮盖、等级为重要的负荷持续越上限、等级为重要的功率因数偏低、等级为重要的电流三相不平衡、等级为重要的电压三相不平衡，II级权值等于K2；\n[0038] c）III级包括等级为较重要的过压、等级为较重要的过流、等级为较重要的电能表时钟不对、等级为较重要的负荷持续越上限、等级为较重要的功率因数偏低、等级为较重要的电流三相不平衡、等级为较重要的电压三相不平衡，III级权值等于K3；\n[0039] d)IV级为不在告警、预警和观察状态范围内的异常，IV级权值等于K4；\n[0040] e)异常事件的等级根据系统设定的阈值和事件持续发生时间分为四类，包括严重、重要、较重要和一般；\n[0041] 2）如果一个电能表在同一级中存在多个异常，则这个电能表的权值为其这个等级每个异常对应等级的权值之和，计算公式如下：\n[0042] （i为正整数，n=1,2,3,4）\n[0043] 其中，Mi表示每个电能表分别在I、II、III、IV级异常的权值之和，Si表示异常对应的权值，表示电能表对应的是系统根据计量装置类别、电压等级设定调整系数，[0044] （i为正整数，n=1,2,3,4）\n[0045] 其中，ai表某个电能表对应异常等级权值之和；ki表示是系统根据计量装置类别、电压等级设定的调整系数，将发生异常的电能表通过上述权值计算生成权值判断矩阵；\n[0046] 3）首先对矩阵内电能表的状态数据进行标量的规格化，按以下公式进行[0,1]规格化：\n[0047]\n[0048] 其中max(ai)和min(ai)表示所有元素项中第i个属性的权值最大值和权值最小值；\n[0049] 4）根据欧几里得距离的定义公式：\n[0050]\n[0051] 根据电能表的权值范围，按取平均值规则抽取四个电能表的值作为四个簇的种子，通过欧几里得距离的定义计算所有电能表分别对四个中心点的相异度；\n[0052] 5）采用k-means算法进行聚类，由于将电能表的状态划为4个状态，所以设k=4，将发生异常的电能表分成正常、观察、预警和告警四类状态；\n[0053] （4）检查在分析时间段内，营销系统中现场检查和计量故障流程信息，并对统计信息进行分类；\n[0054] （5）采用聚类算法的分析结果，结合营销系统中现场检查和计量故障换表信息，计量在线监测系统从生产厂商、批次号、软硬件版本、计量装置重要性、电压等级和供电单位等不同维度统计不同状态的电能表数量在群体电能表中的分布，并对分布结果是评价，对预警或告警数量占比较大的群体，查明问题原因，评估是否存在群体性问题或缺陷。