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基于相空间重构及模糊聚类的供电服务风险评价模型
摘要：由于供电服务过程会因线路故障，导致供电异常、评估结果不精准等情况，提出基于相空间重构及模糊聚类的供电服务风险评价模型。通过相空间重构分析参数延迟时间及维数，采用符号分析法计算互信息函数，得到准确延迟时间，通过模糊隶属度判定最优聚类中心，实现最佳聚类减少供电服务风险产生。利用负载均衡调度监控供电服务风险状态，构建量化评价模型以及线路故障概率模型，获取状态风险关联规则向量，根据模糊聚类法对风险特征信息聚类处理，完成供电服务风险评估。仿真实验结果表明，所提算法具有较强的抗干扰性能，评估精准度较好。
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国家需求能源的不断扩大，输电能力及其能源负担也在不断增加，在能源管理与开发过程中，不管供电通信还是服务，风险评估都将成为其中必不可少的步骤之一，结合专家分析同时，还需要确定能源行业风险评价模型和识别方法。为了解决与能源服务和供应相关的风险，应确定与电力运行相关的总风险，特别是过载风险，即损失风险和错误风险。对不同类型风险的特征进行适当分类，并开发风险识别模型，以提高可预测性，同时提供能源服务有关的风险指数。
供电服务是连接用户和电力生产的一个重要环节，在供电过程中出现的部分风险，是相关企业因缺乏严谨服务而产生的损失。文献[1]运用复杂网络理论构建了系统保护模型，识别了保护层潜在故障威胁。通过分别针对保护层与电网能量流建立风险评价模型，综合考量了各节点风险。文献[2]提出拓扑建模与关联集分解技术评估电网设备风险，通过筛选最优供电故障模型，实现风险评估。但上述两种方法在实际评估过程中，会因框架分析结果影响评估结果精准，因此本文进一步研究，提出基于相空间重构及模糊聚类的供电服务风险评价模型。根据相空间重构，采用互信息函数确定延迟时间，运用模糊聚类信息计算获取目标函数实现最优聚类。在量化评价模型以及故障概率模型基础上，完成聚类信息处理，实现供电服务风险评估。
1、供电服务数据风险特征提取
为了提取供电服务风险特征，采用相空间重构优化供电服务风险数据的延时，减少时间序列的重构误差。预处理风险信息后，运用模糊C均值聚类算法提取并聚类风险特征，为模型构建奠定基础。
1.1 基于相空间重构的供电服务风险数据延时确定
相空间重构：以x(n)的延迟x(n+)构建维向量[3]，得出供电风险状态向量：
对于一系列长度不确定且无噪声的时间，供电服务风险信息的延迟时间可以是任意值，但由于信息延迟时间的选择直接影响到供电服务风险信息相空间重构的质量，因此需要计算一个合适的延迟时间，保证供电服务风险数据重构的准确性。
吸引子维数d未知，嵌入m≥2d+1需保持拓扑特征。高积分维数使声音混沌，延迟时间需平衡冗余与独立，并保持动态关系。本文用信息论符号分析法，计算互信息定[4]。
互信息法找依赖关系，首个局部最小值定延迟时间。给定数据集{S0,S1,…,Sn-1}（n个供电风险数据）与{xc0,xc1,…,xcm}（n+1个风险临界点），定义粗粒化符号并计算：
若xck≤x(j)<xck+1，则s(j)=Sk将x(n)转为s(n)符号序列。将s(n)分成长度为L的短序列，用下式标记：
短序列i沿着符号s(n)从第i个开始延时，符号Sk为k整数标记。{0,1,2,…,mL-1}集合辨别序列，lx(n)中的风险由x(n)熵量定算：
同理，利用粗粒化符号规则将x(n)的延时序列x(n+)转换成(n)符号序列，再算信息熵：
对于供电服务风险信息时间序列x(n)以及延时序列x(n+)，便有n=0,1,2…，联合熵即可判定为：
P(,)为x在与在的联合几率(n)和(n)的符号，由联合序列数/总序列数得[5]。x(n)与x(n+)间互信息为：
计算随变化，取首局部最小值为延迟时间，优化供电服务重构，减少误差。
1.2 基于模糊C均值聚类的供电服务风险数据聚类分析
模糊C均值聚类无监督地处理供电服务风险数据，通过隶属度划分聚类。随机初设聚类中心，迭代优化以最小化距离与隶属度的加权和[6]，最终聚类风险信息。
供电服务风险信息的最优聚类目标函数Jm可以判定为：
C为聚类数，1<C<n与m定义模糊加权。1≤m≤∞,U={uik}为隶属度矩阵，uik为第k数据与i类程度。V={vij}为中心集，||xk-vi||为欧式范数。
根据上式计算结果，模糊C均值聚类算法计算表达式如下描述：
i=1,2,…,C j=1,2,…,n dik=||xk-vi||在dik=0条件下产生j≠ik=1,2,…,n，式（8）初始化约束，通过迭代优化目标函数最小值，实现供电服务风险信息的最优聚类效果[7]。
2、基于相空间重构及模糊聚类的供电服务风险评价模型构建
聚类供电风险数据后，用自适应特征分割提取数据特征，泊松函数计算风险概率，引入RBF神经网络构建风险评估预测模型。
2.1 供电服务风险信息提取
在分布式异构云存储系统中，针对供电业务风险，节点区间q数据，特征模型G1=(M1a,M1β,Y1),G2=(M2a,M2β,Y2)定义风险数据，关联规则G1g2Y1Y2描述风险状态，初始增益A={a1,a2,…,an}用于评估供电服务风险，进行高效检测。
利用自适应分割模型控制供电风险数据，监测特征将|qn-max-qn-min|(1/K)划分为子集(K个)，相空间重构得判定特征A1∪A2∪，…，∪Ak=A。构建节点i的增益模型以评估信息传输：
上式中将p描述为供电服务过程中，提取风险数据特征的采样节点数据集合X={x1,x2,…,xn}。
2.2 线路故障概率计算
供电线路风险分析显示，其固定时段内风险概率符合泊松分布，因此用泊松函数计算风险概率：
式中将描述为泊松常数[8]。
不同线路状态各异，出错率不同。需优化输电线路过载概率模型，考虑功率流影响。功率流异常时，能量流增加，过载量加剧，故障风险率上升。具体计算依此进行：
式中将S、Smax以及Smax分别描述为供电线路正常供电率大小、最高和极限承载取值。
2.3 供电风险状态评价模型
本文采用RBF神经网络构建供电服务风险评估的预测模型，利用其快速收敛及非线性映射优势。结合因子分析与神经网络，构建电力通信网风险评价模型，流程如图1。
图1 风险评估预测流程图
假设将R描述为供电服务实际存在的风险评估，那么供电服务评估提前预测的误差值E就有：
运用负载均衡调度方法对供电风险服务风险状态监控，其中信息分布式调度配置的权值wBLCMV为：
根据指数预测法，结合子空间关联分布特征数据，得出风险评估预测模型：
根据上式计算结果得知，Si被描述为平均负载均衡的实际取值，采用负载均衡控制法，计算得出供电服务风险评价模型并获取出其计算式：
eij为供电风险统计值，emax、emin为误差范围，e(i,j)为增益系数。eij<e(i,j)时，误差最大值阈值获取供电服务风险的评价值；反之，用最小值阈值评风险。
相空间重构模糊抽取供电风险信息，结合模糊聚类的风险评价模型，实现供电风险监控与预测。
3、仿真实验
仿真实验用固定计算机评估供电风险，对比文献[1-2]方法。数据源自国家电力统计库，如表1所示。
表1 供电服务风险数据集
仿真实验设模糊聚类中心为2，属性是4类，采样间隔定0.2 s。采用国网200 Mb供电风险数据，采样得出原始数据源如图2所示。
图2 供电服务风险评估数据采样
带入采样数据于式（17）中评估供电风险，对比文献[1-2]与本文模型的精准度，结果如图3所示。
图3 风险评估精准对比图
图3显示，本文方法评估精度远超于文献[1]、[2]，通过模糊聚类与相空间重构减少误差，提升抗干扰性，确保评估精准度。
4、结束语
精准的供电风险评估可解决供电异常情况。本文利用相空间恢复隔离风险特征，根据负载平衡规划来监测风险。设定定量评价模型，获取风险特征量进行评估。未来研究将关注评估前考虑稳定控制装置调节功能。
参考文献:
[1]马世英,韩宇奇,宋墩文,等.一种信息物理融合交直流混联电网的系统保护风险评价模型[J].电力科学与技术学报,2018,33(4):42-49.
[3]钟臻,张楷旋,马啸.基于Hash算法的大数据架构下电力系统风险评估研究[J].贵州电力技术,2019,22(9):49-57.
[4]李建标,司马文霞,孙廷玺,等.实测铁磁谐振过电压相空间重构及非线性特征量提取[J].高压电器,2019,55(3):91-95,102.
[5]潘华,梁作放,孙明旺,等.基于熵权TOPSIS模型的配电网风险评估实证研究[J].数学的实践与认识,2019,49(9):36-41.
[6]王林炎,张粒子,张凡,等.售电公司购售电业务决策与风险评估[J].电力系统自动化,2018,42(1):47-54.
[7]谢从珍,白剑锋,王红斌,等.基于多维关联信息融合的架空输电线路雷害风险评估方法[J].中国电机工程学报,2018,38(21):6233-6244.
[8]韩丽芳,胡博文,杨军,等.基于攻击预测的电力CPS安全风险评估[J].中国电力,2019,52(1):54-62.
文章来源:陈婷,郭亚琪,彭杰,等.基于相空间重构及模糊聚类的供电服务风险评价模型[J].自动化技术与应用,2024,43(10):217-220.
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期刊名称：自动化技术与应用
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主管单位：黑龙江省科学院
主办单位：中国自动化学会,黑龙江省自动化学会,黑龙江省科学院自动化研究所
出版地方：黑龙江
专业分类：科技
国际刊号：1003-7241
国内刊号：23-1474/TP
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创刊时间：1982年
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2024-10-18
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