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1、第４１卷第１８期２０１７年９月２５日Vol．４１No．１８Sept．２５,２０１７DOI:１０．７５００/AEPS２０１７０１１８００２基于非参数回归分析的工业负荷异常值识别与修正方法赵天辉１,王建学１,马龙涛２,朱宇超１(１．陕西省智能电网重点实验室(西安交通大学电气工程学院),陕西省西安市７１００４９;２．国网铜川供电公司,陕西省铜川市７２７０００)摘要:工业负荷数据记录了用户的用电模式以及电量需求水平等重要信息,但是会因为干扰而导致记录数据中掺杂有异常值.针对上述问题,文中提出了利用非参数回归理论对工业用户负荷异常值展开辨析和更正.首先,考虑负荷
2、数据时序相关特性,采用统计模糊矩阵分类法,对工业用户负荷进行用电模式分类,将负荷数据分为基础用电模式数据集和特殊用电模式数据集.然后,利用基础用电模式数据集,考虑各时刻的负荷数值分布情况,通过非参数回归分析方法提取中心负荷向量,进而构造异常数据域,对负荷异常值进行识别.最后,在常规加权均值法的基础上,引入负荷水平映射关系,完成对负荷异常值的修正.算例采用实际工业负荷数据进行测试,结果表明了所提方法的准确性.关键词:负荷管理;模式分类;异常数据识别;非参数回归分析０引言把模糊软聚类的思想融入Knhonen神经网络模型,结合径向基函数(RBF)网络,形成了
3、异常数据识别随着中国电力网络智能化水平的提高和电力市和清洗模型.文献[５]提出一种基于多源信息的动场改革的深入,电力负荷数据逐渐成为应用最为广态数据处理技术,利用能量管理系统(EMS)数据来泛的数据之一,其在电力系统运行、电力消费分析和源渠道多的特点,修正负荷异常值.文献[６Ｇ７]中均用电需求管控等方面,都起到了不可替代的作用.将负荷数据按照对应时刻整理为二维数据集,通过然而电力负荷数据会因为方方面面的原因而偏离其设定聚类阈值和种子吸附阈值,分别采取针对时刻常规数值,所以在应用电力负荷数据之前,对负荷数负荷数据的特征向量聚类法和密度估计法来识别负据中的
4、异常值进行辨认和更正显得尤为重要.本文荷异常值.文献[８]中首先利用切比雪夫不等式对中将这些偏离的数据统称为电力负荷异常值.负荷数据进行初识别和修正,然后采用快速傅里叶伴随着中国智能电表普及程度的提高,海量的变换,提取周期负荷数据构成特征曲线,进行精细识电力负荷数据被采集并上传至集控中心.面对如此别和修正.文献[９Ｇ１０]中均采用核密度光滑方法对庞大的数据量,通过人工来识别异常值是不现实的负荷数据进行拟合,分别采用已知负荷周期情况下想法,必须采用高效且可靠的数据处理方法来自动被怀疑数据出现的频数和拟合残差置信区间来识别完成.文献[１]研究了在智能电网环
5、境下,电力负荷负荷异常值.文献[１１]对相关经济发展指标和历史数据记录质量的问题,重点针对负荷异常值的形成电量数据采用偏最小二乘法提取主成分,通过分析原因和当前检测方法进行了总结.在负荷异常值识样本数据对主成分的贡献率,识别异常数据.文别方面,文献[２]采用样本聚类深度对畸变负荷形状献[１２]中采用聚类分析法和综合云修正模型进行异进行识别,利用传统的t检验法进行异常数据点检常数据检测和修正,文献[１３]通过比较前后两天负验.文献[３]改善了ATR２神经网络模式漂移不足荷变化率识别异常值.文献[１４]提出采用小波变换的问题,提出了异常数据识别与调整模型.
6、文献[４]理论,借助系数的模值与负荷异常值的关系来识别异常负荷.在上述对负荷异常值进行识别的研究中,研究收稿日期:２０１７Ｇ０１Ｇ１８;修回日期:２０１７Ｇ０５Ｇ１６.上网日期:２０１７Ｇ０７Ｇ２８.对象主要是母线负荷或系统负荷.随着电力市场售陕西省重点研发计划重点产业创新链资助项目电侧改革的不断深入,对工业园区用户负荷进行分(２０１７ZDCXLＧGYＧ０２Ｇ０３).析开始受到企业自身以及售电公司的关注,一方面http://www．aepsＧinfo．com５３２０１７,４１(１８)?学术研究?可以帮助企业制定适时的生产计划,选择合适的用１．２等效模糊
7、关系矩阵分类电套餐,降低生产成本;另一方面可以帮助售电公司在１．１节中提到可通过历史负荷数据来计算获掌握客户用电规律,降低其参与售电市场的风险.得第i天和第k天的用电模式相似性Wik.文本文针对工业电力负荷数据异常值识别和修正方法献[１５]指出,近似系数Wik虽然不方便直接使用,但展开研究,所提出的方法是首先计及日负荷数据时是经过模糊自乘运算后,可以得到具有相似传递性序相关特性进行用电模式分类,其次针对基础用电的等效模糊关系矩阵,用来进行用电模式分类.模式数据集,考虑负荷观测值在各时刻的数值分布引入“?”符号表示模糊关系矩阵自乘运算,等效情况,利用非参
8、数回归分析提取用电模式下的中心模糊矩阵Ws的计算公式如下:负荷向量,然后假设各时刻中心负荷值与
