蚁群聚类算法在线损分析中的应用研究

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1、蚁群聚类算法在线损分析中的应用研宄郑建锋1郑乐平1黄钢2(1.国网浙江省电力公司衢州供电公司浙江衢州324000;2.衢州学院电气与信息工程学院浙江衢州324000)摘要：电力系统线损分析一直以来都是研宄的热点和难点。由于线损数据具有高维特性，传统数据挖掘方法很难直接应用于线损分析中。使用蚁群聚类算法将线损数据划分为多个子空间，再对特征样木进行聚类，并对每一组的线损特征规则进行了分析。关键词：线损分析；聚类：蚁群算法Abstract:Analysisoflinelossofpowersystemisahotand

2、difficultresearch.Becausethelinelossdatawithhighdimensioncharacteristic,thetraditionaldataminingmethodisdifficulttobedirectlyappliedtolinelossanalysis.Usingantcolonyclusteringalgorithm,dividedlinelossdataintomultiplesubspace,thenclusterthefeaturesamples,analy

3、zethelosscharacteristicrulesofeachgroup.Keywords:linelossanalysis;clustering;Antcolonyalgorithm;bigdata1引言线损是电能传输过程中电网中元件产牛.的和电能损失的统称，是表征供电企业节约资源效率的最重要的指标［1］。通过对线损进行分析，供电企业可以深入了解线损的起因、性质、各组成部分所占比例等因素，找岀影响损失的主要因素，并有针对性地采取相应的措施。有针对性对策措施的采取依赖于良好的规则挖掘及知识发现能力［2］。随

4、着计算机、通信技术的发展，调度自动化系统(SCADA)、EMS系统、电量采集系统、负控系统的实用化，直接从调度自动化系统中获取相关的历史数据和实时数据，数据采集系统中获取仪表统计数据，为线损的统计和分析提供了大量的原始数据［3］。但由于电力网络规模大并且结构复杂，系统实际运行过程中通常表现出强互动、多耦合、高随机的典型特征，运行过程中产生的数据结构多样、来源复杂，时间尺度不统一、空间尺度各异，具有典型的“4V”特征，即规模大(volume)、类型多(variety)、价值密度低(value)和变化快(veloci

5、ty)［4］。然而目前缺乏大数据分析与处理相关技术，线损分析的发展速度和水平还远远跟不上电力系统的要求。0前，聚类算法用于线损分析的文献主要采用的是k-means方法［2,5］，但是k-means算法是局部优化算法，不能得到高质量的聚类分组。本文将蚁群聚类算法用于线损分析，通过对特征样本分割成若干个矩形网格单元进行聚类分群，对每一群组的线损特征规则进行分析，构建分析指标，对电力网中线损特征情况进行分析。经实证研宄表明，本文提出的基于蚁群聚类的线损分析方法是有效的。2线损分析过程与模型首先对历史数据进行数据清理，然

6、后再对数据进行特征提取，提出3个线损异常的特征指标，最后依采集的数据对特征指标进行计算和聚类分析，如图1所zjO建立模型。考虑到出入电量的差值波动情况能反映窃漏电特征，故考虑用线损率来衡量线损强度信息，其中，线损率=(入电量一出电量)/入电量.线损率的高低以及波动状况能比较好地反应用户的用电状况，而线损率随吋间的递增很大程度地预示着用户的窃漏电倾向.基于上述分析，抽象出反映线损特征的5个统汁变量：线损率期望值、线损率中位数、线损率方差、线损率峰值、线损率谷值。聚类分群。在数据准备完成后，直接提取反映线损特征的变

7、量作为线损异常的特征变量。基于蚁群聚类算法对特征样本进行聚类分群，最后得到聚类结果并进行分群结果的分析。3蚁群聚类算法聚类分析是机器学习领域中的一个重要分支，是人们认识和探索事物之间内在联系的有效手段［5,6］。所谓聚类(clustering)就是将数据对象分组成为多个类或簇(cluster),使得在同一簇中的对象之间具有较高的相似度，而不同簇中的对象差别较大。传统的聚类算法，如k-means算法、EM算法等都是建立在凸球形的样本空间上，但当样本空间不为凸时，算法会陷入局部最优［7-9］。受生物进化机理的启发，科

8、学家提出许多用以解决复杂优化问题的新方法，如遗传算法、进化策略等。1991年意大利学者A.Dorigo等提出蚁群算法，它是一种新型的优化方法［10,11］。该算法不依赖于具体问题的数学描述，具有全局优化能力。本文将蚁群聚类算法应用于线损分析中，对线损样本进行聚类分群，从而对每一类样本线损特征进行分析。蚂蚁能够通过自我聚集行为构建-个树状结构，称之为蚂蚁树(AntTree)