CN111723839B - 一种基于边缘计算的台区线损率预测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，在台区内安装一种边缘计算装置，采集台区电气特征参数，并对其进行处理。其包括：1选取其他台区的历史电气特征参数和线损率、待测台区的历史电气特征参数和线损率构成数据集，并将其进行标准化处理；2在云平台构建AP聚类模型，对数据集进行聚类，筛选出与待测台区数据同一类簇的历史数据集；3在云平台构建BP神经网络模型，历史数据集作为训练样本，训练BP神经网络模型；4将训练完成的预测模型移植至边缘计算装置中，由边缘计算装置输出预测的台区线损率，并判断是否发送告警信息至运维人员。减少了云中心及主站的数据处理压力，利用聚类精度较高的聚类算法提取训练样本，提高了预测精度。
Description
技术领域
本发明属于台区线损率预测技术领域，具体涉及一种基于边缘计算的台区线损率预测方法。
背景技术
在万物互联的大背景下，电网终端设备数量和数据量大量增加，目前电网***接入的终端设备超过5亿只(其中4.7亿只电表，各类保护、采集、控制设备几千万台)，其数据结构复杂、种类繁多，除传统的结构化数据外，还包含大量的半结构化、非结构化数据。
由于台区低压用户越来越多，低压台区的线损问题越来越突出。由于低压台区数量众多，且管理的状况参差不齐，很难在庞大的台区数量中直接辨别异常线损的台区，通过人工的方法获得低压台区线损率，费事费力，且难以保证实时性，而用传统云计算方法则会增加云平台及主站的数据处理压力，且存在通信时延过大、安全认证机制复杂、可扩展性差的缺点。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，实现减小云中心负担、低延时、支持物理分布计算、适合实时分析和优化决策的优点。
本发明解决其技术问题的技术方案为：一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：在台区内安装边缘计算终端设备，利用边缘计算终端设备内部的采集模块采集其他台区和待测台区的某历史时间段不同时刻的电气特征参数和线损率作为历史数据；
S2：对历史数据中的台区的电气特征参数做标准化处理；
S3：通过AP聚类算法对台区的历史数据中的电气特征参数数据进行聚类，计算电气特征参数数据之间的相似度并设置阻尼系数，得到多个类簇；
S4：选取与待测时刻的电气特征参数同一类簇的历史数据作为云平台预测模型的训练样本数据集，在云平台内通过BP神经网络对数据集进行训练，得到台区线损率预测模型；
S5：将训练完成的预测模型移植到边缘计算终端设备，通过边缘计算终端设备内部的采集模块采集待测台区待测时刻的电气特征参数，通过台区线损率预测模型进行预测，得出实时预测的线损率；
S6：将预测出的实时线损率与该台区的理论线损率进行对比，计算误差率，误差率大于5％时则判定该台区线损率异常，然后通过边缘计算终端设备发送告警信息到运维人员；
S7：通过采集的台区历史数据以及实时预测的线损率，在云平台对预测模型进行深入训练，并定期对边缘设备的预测模型进行更新，保证边缘计算终端设备预测模型的准确率。
所述步骤S2中标准化处理方法为：设台区个数为N，每个台区的电气特征参数为M个，N个台区样本的台区电气特征参数组成台区电气特征向量X，有：
其中，xij为台区电气特征向量X的第i行、第j列元素，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,M；
对台区电气特征参数进行标准化处理，有：
其中，Zij为xij标准化处理后的量，
为xij的平均值，Sij为xij的方差。
所述步骤S3中聚类的方法为用吸引度矩阵R和归属度矩阵A在历史数据的数据点之间交换信息，不断迭代更新两个信息矩阵，直到迭代结束，公式如下：
式中，r(i,j)与a(i,j)分别为i点与j点之间的吸引度矩阵和归属度矩阵；s(i,j)为i点与j点之间的相似度，
每次迭代都加上一个阻尼系数λ，λ∈(0,1)，有：
其中，
和
表示迭代时不考虑阻尼系数计算出的ri+1(i,j)和ai+1(i,j)。
所述步骤S4包括以下步骤，
S4.1：构建BP神经网络模型
BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，各层之间的传递函数f(a)采用logsig函数，有：
其中a为各层之间的传递函数f(a)的自变量，0<f(a)<1；
S4.2:利用BP神经网络模型对Zij和di进行学习训练，di为第i个台区的台区线损率，将台区电气特征参数输入BP神经网络模型中，计算台区线损率d。
所述步骤S4.2中，对于任意一台区，设台区的电气特征参数为N个，因此神经网络的输入层有N个BP神经元，设输入层的输入向量为Zr＝(Z1,Z2,…,Zn,…,ZN)T,隐含层的输出向量为Yr＝(Y1,Y2,…,YP,…,YP)T,输出层的输出向量为Or＝(O1,O2,…,Ol,…,OL)T，期望输出向量为dr＝(d1,d2,…,dl,…,dL)T。其中，T表示转置，Zn为输入层的第n个BP神经元，YP为隐含层的第p个BP神经元，Ol为输出层的第l个BP神经元，dl为第l个期望输出值，P为隐含层的BP神经元个数，L为输出层的BP神经元个数。
利用BP神经网络模型对Zij和di进行学习训练的正向传播过程如下：
输出误差e为：
式中，wmp为输入层到隐含层的权值，bmp为输入层到隐含层的阈值，wpl和bpl分别为隐含层到输出层的权值和阈值。
在第n+1次的迭代过程中，e按泰勒公式展开，得到公式如下：
e(w(n+1))＝e(w(n))+gT(n)Δw(n)+0.5ΔwT(n)A(n)Δw(n)
其中，w(n)为第n次迭代过程中的权值，e(w(n))为第n次迭代过程中的输出误差；w(n+1)为第n+1次迭代过程中的权值，e(w(n+1))为第n+1次迭代过程中输出误差；gT(n)为梯度向量，T表示转置；Δw(n)为第n+1与第n次迭代过程中权值的变化量，即Δw(n)＝w(n+1)-w(n)，当Δw(n)＝-A-1(n)g(n)时，e(w(n+1))取得最小值；A(n)为Hessian矩阵；
采用LM算法对BP神经网络进行优化，将Hessian矩阵A(n)表示为：
A(n)＝JTJ
式中，J为雅克比矩阵；
梯度向量g(n)表示为：
g(n)＝JTe
w(n+1)采用下式修正：
w(n+1)＝w(n)-[JTJ+μI]-1JTe
式中，I为单位向量，μ为常数；
同理，第n+1次迭代过程中的阈值b(n+1)用下式修正：
b(n+1)＝b(n)-[JTJ+μI]-1JTe
其中，b(n)为第n次迭代过程中的阈值。
所述步骤6中理论线损率及误差率的计算公式为
本发明的有益效果为：通过边缘计算技术将计算分析功能扩展至网络边缘具备一定计算能力的设备，将训练完成的模型载入边缘计算终端设备中，并定期对训练模型进行更新，从而分担数据中心负担，具有延时低、支持物理分布计算、适合实时分析和优化决策等特点，使用边缘计算终端设备计算台区线损率，识别线损异常的台区，可以方便运维人员进行管理，节省了大量的人力、物力、财力。
附图说明
图1是本发明的流程图。
图2为本发明实施例中云中心训练模型流程示意图。
图3为本发明实施例中AP聚类算法的流程图。
图4为本发明实施例中BP神经网络模型结构示意图。
图5为本发明实施例中线损率预测结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明包括以下步骤：
S1：在台区内安装边缘计算终端设备，利用边缘计算终端设备内部的采集模块采集其他台区和待测台区的某历史时间段不同时刻的电气特征参数和线损率作为历史数据；
对历史数据中台区电气特征参数进行标准化处理之前，先确定台区电气特征参数；台区电气特征参数包括反映网架结构的参数和与负荷相关的参数；反映网架结构的参数包括供电半径、低压线路总长度；与负荷相关的参数包括负载率。
选取某地区一组台区数据，其中10个台区的台区电气特征参数如表1：
表1：
电气特征指标是作为神经网络算法的输入，各参数具有不同的单位和量级，对于神经网络算法来说只能区分数据数值的大小，并不能反映出数据的单位。为了更好的应用上述算法，需要消除各参数间不同单位和量级对数值的影响。而数据的标准化就是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间去除数据的单位限制，将其转化为无量纲的纯数值。
S2：对历史数据中的台区的电气特征参数做标准化处理；
所述步骤S2中标准化处理方法为：设台区个数为N，每个台区的电气特征参数为M个，N个台区样本的台区电气特征参数组成台区电气特征向量X，有：
其中，xij为台区电气特征向量X的第i行、第j列元素，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,M；
对台区电气特征参数进行标准化处理，有：
其中，Zij为xij标准化处理后的量，
为xij的平均值，Sij为xij的方差。
对台区的电气特征参数进行标准化处理，结果如表2：
表2
| 台区 | 供电半径R/米 | 低压线路总长度D/米 | 负载率L/％ |
| 1 | -0.78757 | -0.703 | 0.989197 |
| 2 | -0.75876 | -0.68834 | 0.662709 |
| 3 | -0.83943 | -0.68101 | 0.288615 |
| 4 | -0.80486 | -0.22361 | 0.193892 |
| 5 | -0.72996 | -0.1569 | -0.71134 |
| 6 | -0.88552 | -0.29544 | -0.66568 |
| 7 | -0.93738 | -0.34162 | -0.6729 |
| 8 | -0.86248 | -0.27492 | -0.59901 |
| 9 | -0.78181 | -0.20308 | -0.42171 |
| 10 | -0.73572 | -0.16203 | -0.56324 |
S3：通过AP聚类算法对台区的历史数据中的电气特征参数数据进行聚类，计算电气特征参数数据之间的相似度并设置阻尼系数，得到多个类簇；
所述步骤S3中聚类的方法为用吸引度矩阵R和归属度矩阵A在历史数据的数据点之间交换信息，不断迭代更新两个信息矩阵，直到迭代结束，公式如下：
式中，r(i,j)与a(i,j)分别为i点与j点之间的吸引度矩阵和归属度矩阵；s(i,j)为i点与j点之间的相似度，
每次迭代都加上一个阻尼系数λ，λ∈(0,1)，有：
其中，
和
表示迭代时不考虑阻尼系数计算出的ri+1(i,j)和ai+1(i,j)。
在云中心通过AP聚类算法对得到的台区历史电气特征参数进行聚类，本实施例中，设定bi和bj为历史数据中不同台区被聚类的数据，数据点bi和bj之间的相似度为S(i,j)＝-(bi-bj)2，设置阻尼系数λ＝0.55，最大迭代次数585，图3所示为AP聚类算法流程示意图，得到聚类数为2，即得到2个高质量的聚类中心，选择其中与待测台区同类簇的数据集作为神经网络训练集，其同类簇原数据集如表3。
表3
| 台区 | 供电半径R/米 | 低压线路总长度D/米 | 负载率L/％ |
| 1 | 216 | 467 | 42.69 |
| 2 | 256 | 496 | 59.37 |
| 3 | 189 | 453 | 65.31 |
| 4 | 201 | 498 | 43.56 |
| 5 | 236 | 560 | 40.28 |
| 6 | 209 | 598 | 39.65 |
| 7 | 266 | 689 | 55.23 |
S4：选取与待测时刻的电气特征参数同一类簇的历史数据作为云平台预测模型的训练样本数据集，在云平台内通过BP神经网络对数据集进行训练，得到台区线损率预测模型；
所述步骤S4包括以下步骤，
S4.1：构建BP神经网络模型
BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，各层之间的传递函数f(a)采用logsig函数，有：
其中a为各层之间的传递函数f(a)的自变量，0<f(a)<1；
S4.2:利用BP神经网络模型对Zij和di进行学习训练，di为第i个台区的台区线损率，将台区电气特征参数输入BP神经网络模型中，计算台区线损率d。
所述步骤S4.2中，对于任意一台区，设台区的电气特征参数为N个，因此神经网络的输入层有N个BP神经元，设输入层的输入向量为Zr＝(Z1,Z2,…,Zn,…,ZN)T,隐含层的输出向量为Yr＝(Y1,Y2,…,YP,…,YP)T,输出层的输出向量为Or＝(O1,O2,…,Ol,…,OL)T，期望输出向量为dr＝(d1,d2,…,dl,…,dL)T。其中，T表示转置，Zn为输入层的第n个BP神经元，YP为隐含层的第p个BP神经元，Ol为输出层的第l个BP神经元，dl为第l个期望输出值，P为隐含层的BP神经元个数，L为输出层的BP神经元个数。
利用BP神经网络模型对Zij和di进行学习训练的正向传播过程如下：
输出误差e为：
式中，wmp为输入层到隐含层的权值，bmp为输入层到隐含层的阈值，wpl和bpl分别为隐含层到输出层的权值和阈值。
在第n+1次的迭代过程中，e按泰勒公式展开，得到公式如下：
e(w(n+1))＝e(w(n))+gT(n)Δw(n)+0.5ΔwT(n)A(n)Δw(n)
其中，w(n)为第n次迭代过程中的权值，e(w(n))为第n次迭代过程中的输出误差；w(n+1)为第n+1次迭代过程中的权值，e(w(n+1))为第n+1次迭代过程中输出误差；gT(n)为梯度向量，T表示转置；Δw(n)为第n+1与第n次迭代过程中权值的变化量，即Δw(n)＝w(n+1)-w(n)，当Δw(n)＝-A-1(n)g(n)时，e(w(n+1))取得最小值；A(n)为Hessian矩阵；
采用LM算法对BP神经网络进行优化，将Hessian矩阵A(n)表示为：
A(n)＝JTJ
式中，J为雅克比矩阵；
梯度向量g(n)表示为：
g(n)＝JTe
w(n+1)采用下式修正：
w(n+1)＝w(n)-[JTJ+μI]-1JTe
式中，I为单位向量，μ为常数；
同理，第n+1次迭代过程中的阈值b(n+1)用下式修正：
b(n+1)＝b(n)-[JTJ+μI]-1JTe
其中，b(n)为第n次迭代过程中的阈值。
S5：将训练完成的预测模型移植到边缘计算终端设备，通过边缘计算终端设备内部的采集模块采集待测台区待测时刻的电气特征参数，通过台区线损率预测模型进行预测，得出实时预测的线损率；
对10个台区进行计算，台区线损率的实际值、估计值和误差如表4，
表4
| 台区 | 供电量/kWh | 售电量/kWh | 实际线损率/％ | 线损率估计值/％ | 误差率/％ |
| 1 | 136795 | 128954 | 5.7319346 | 5.669752 | 1.0848 |
| 2 | 145987 | 136541 | 6.4704391 | 6.284695 | 2.8707 |
| 3 | 168975 | 158562 | 6.1624501 | 5.997823 | 2.6715 |
| 4 | 123689 | 115659 | 6.492089 | 6.371189 | 1.8623 |
| 5 | 289623 | 278964 | 3.6803016 | 3.589452 | 2.4685 |
| 6 | 375698 | 365987 | 2.5847888 | 2.468523 | 4.4981 |
| 7 | 445698 | 432139 | 3.0421945 | 2.991548 | 1.6648 |
| 8 | 597856 | 572364 | 4.263903 | 4.095689 | 3.9451 |
| 9 | 372698 | 362326 | 2.7829503 | 2.531536 | 9.0341 |
| 10 | 678954 | 639627 | 5.7922923 | 5.632512 | 2.7585 |
S6：将预测出的实时线损率与该台区的理论线损率进行对比，计算误差率，误差率大于5％时则判定该台区线损率异常，然后通过边缘计算终端设备发送告警信息到运维人员；
所述步骤6中理论线损率及误差率的计算公式为
如表5、图5所示本方法相比传统神经网络预测模型所得的台区线损率预测结果精度更高，并且本方法定期对边缘计算终端设备中的预测模型进行优化更新，预测精度较高，具有实际运用价值。
表5
| 台区 | 实际线损率/％ | 传统线损率估计值/％ | 误差率/％ |
| 1 | 5.7319346 | 5.577921 | 2.686939 |
| 2 | 6.4704391 | 6.215689 | 3.937138 |
| 3 | 6.1624501 | 5.936824 | 3.661305 |
| 4 | 6.492089 | 6.325463 | 2.566601 |
| 5 | 3.6803016 | 3.436541 | 6.623387 |
| 6 | 2.5847888 | 2.410035 | 6.760854 |
| 7 | 3.0421945 | 2.796523 | 8.075470 |
| 8 | 4.263903 | 4.036875 | 5.324418 |
| 9 | 2.7829503 | 2.436985 | 12.431602 |
| 10 | 5.7922923 | 5.578965 | 3.682951 |
S7：通过采集的台区历史数据以及实时预测的线损率，在云平台对预测模型进行深入训练，并定期对边缘设备的预测模型进行更新，保证边缘计算终端设备预测模型的准确率。
通过边缘计算技术将计算分析功能扩展至网络边缘具备一定计算能力的设备，将训练完成的模型载入边缘计算终端设备中，并定期对训练模型进行更新，从而分担数据中心负担，具有延时低、支持物理分布计算、适合实时分析和优化决策等特点，使用边缘计算终端设备计算台区线损率，识别线损异常的台区，可以方便运维人员进行管理，节省了大量的人力、物力、财力。
Claims (5)
1.一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：在台区内安装边缘计算终端设备，利用边缘计算终端设备内部的采集模块采集其他台区和待测台区的某历史时间段不同时刻的电气特征参数和线损率作为历史数据；
S2：对历史数据中的台区的电气特征参数做标准化处理；
S3：通过AP聚类算法对台区的历史数据中的电气特征参数数据进行聚类，计算电气特征参数数据之间的相似度并设置阻尼系数，得到多个类簇；
S4：选取与待测时刻的电气特征参数同一类簇的历史数据作为云平台预测模型的训练样本数据集，在云平台内通过BP神经网络对数据集进行训练，得到台区线损率预测模型；
S5：将训练完成的预测模型移植到边缘计算终端设备，通过边缘计算终端设备内部的采集模块采集待测台区待测时刻的电气特征参数，通过台区线损率预测模型进行预测，得出实时预测的线损率；
S6：将预测出的实时线损率与该台区的理论线损率进行对比，计算误差率，误差率大于5％时则判定该台区线损率异常，然后通过边缘计算终端设备发送告警信息到运维人员；
S7：通过采集的台区历史数据以及实时预测的线损率，在云平台对预测模型进行深入训练，并定期对边缘设备的预测模型进行更新，保证边缘计算终端设备预测模型的准确率。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，其特征在于：所述步骤S2中标准化处理方法为：设台区个数为N，每个台区的电气特征参数为M个，N个台区样本的台区电气特征参数组成台区电气特征向量X，有：
其中，xij为台区电气特征向量X的第i行、第j列元素，i＝1,2,…,N，j＝1,2,…,M；
对台区电气特征参数进行标准化处理，有：
其中，Zij为xij标准化处理后的量，
为xij的平均值，Sij为xij的方差。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，其特征在于：所述步骤S3中聚类的方法为用吸引度矩阵R和归属度矩阵A在历史数据的数据点之间交换信息，不断迭代更新两个信息矩阵，直到迭代结束，公式如下：
式中，r(i,j)与a(i,j)分别为i点与j点之间的吸引度矩阵和归属度矩阵；s(i,j)为i点与j点之间的相似度，
每次迭代都加上一个阻尼系数λ，λ∈(0,1)，有：
其中，
和
表示迭代时不考虑阻尼系数计算出的ri+1(i,j)和ai+1(i,j)。
4.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，其特征在于：所述步骤S4包括以下步骤，
S4.1：构建BP神经网络模型
BP神经网络模型包括输入层、隐含层和输出层，各层之间的传递函数f(a)采用logsig函数，有：
其中a为各层之间的传递函数f(a)的自变量，0<f(a)<1；
S4.2:利用BP神经网络模型对Zij和di进行学习训练，di为历史数据中第i个台区的台区线损率，将台区电气特征参数输入BP神经网络模型中，计算台区线损率d。
5.根据权利要求1所述的一种基于边缘计算的台区线损率预测方法，其特征在于：所述步骤6中理论线损率及误差率的计算公式为
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