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用電信息采集系統(tǒng)、自動化技術(shù)等在配電網(wǎng)的應(yīng)用，為智能配電網(wǎng)運用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決各種問題提供了路徑。但是在電力數(shù)據(jù)的采集、傳輸及存儲過程中常常會出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)異常等質(zhì)量問題，這些異常數(shù)據(jù)的存在使配電網(wǎng)的運行、調(diào)度、分析實驗等工作受到潛在的影響。因此，如何對這些數(shù)據(jù)進行修復(fù)成為當(dāng)前研究的一個重要熱點問題。

事實上，針對缺失數(shù)據(jù)的處理技術(shù)廣泛存在于各行各業(yè)之中，缺失數(shù)據(jù)處理工作隨著各個領(lǐng)域特征的不同，以及數(shù)據(jù)應(yīng)用目的的不同可采用多種方法。實際處理時，往往根據(jù)缺失數(shù)據(jù)的特征屬性、數(shù)據(jù)處理需要達到的目的、數(shù)據(jù)缺失的具體原因等選擇最佳的處理方法以求達到最好的效果。

配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)往往存在時空特征明顯、數(shù)據(jù)的規(guī)律性較強、數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)規(guī)劃、調(diào)度、運行等各個環(huán)節(jié)的應(yīng)用面較廣等特征，所以需要對缺失的數(shù)據(jù)進行較為精準(zhǔn)的填充和修補。

針對配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)具有時間規(guī)律的特點，對缺失數(shù)據(jù)的填充修補主要分為三種類型：

①采用構(gòu)造映射的方法，根據(jù)數(shù)據(jù)規(guī)律的相似性，構(gòu)造已有數(shù)據(jù)對缺失數(shù)據(jù)的映射進行修補；

②采用多重填補的方法，通過構(gòu)造或者模擬影響其變動規(guī)律的相關(guān)因素的運動軌跡，推斷出缺失數(shù)據(jù)的可能范圍，再進一步通過統(tǒng)計、綜合分析等方法從中優(yōu)選最匹配結(jié)果；

③采用機器學(xué)習(xí)的方法，在海量數(shù)據(jù)集中進行數(shù)據(jù)集的聚類分析，通過去噪、壓縮感知等方法匹配與缺失數(shù)據(jù)所屬數(shù)據(jù)集最為接近的特征，從而完成對缺失數(shù)據(jù)的填補。

在配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)有較多積累的現(xiàn)狀下，采用聚類分析，并按照特征匹配的方法填補缺失數(shù)據(jù)已成為針對具有時間特性規(guī)律數(shù)據(jù)的一種廣泛而有效的方法。針對電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，主要采用的聚類方法包括最近鄰加權(quán)聚類、K均值聚類、熵權(quán)聚類等多種分析方法，這些方法的基本思想均為先將數(shù)據(jù)對象聚類，劃分成多個簇，根據(jù)簇內(nèi)相似對象對缺失數(shù)據(jù)進行修補。

其中，基于密度的含噪聲應(yīng)用空間聚類（density-based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN）方法對數(shù)據(jù)集的分布不敏感，抗噪性好，且對于數(shù)據(jù)集的識別能力較強，針對空間分布較為廣泛的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)聚類具有較好的適應(yīng)性，但該方法在處理大量龐雜數(shù)據(jù)時的計算速度還有待進一步提高。

基于上述背景，內(nèi)蒙古電力經(jīng)濟研究院的研究人員依據(jù)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)的時序特性，提出一種改進的DBSCAN二次聚類方法對配電網(wǎng)負(fù)荷缺失數(shù)據(jù)進行修補。

圖1 數(shù)據(jù)修補算法流程

首先依據(jù)負(fù)荷數(shù)據(jù)長周期特征的關(guān)鍵指標(biāo)，提取每一個數(shù)據(jù)記錄的關(guān)鍵信息，針對縮減的數(shù)據(jù)集進行初步聚類，然后在初步聚類的基礎(chǔ)上針對完整數(shù)據(jù)再次進行DBSCAN空間密度二次聚類，以利于縮短由于龐大數(shù)據(jù)集而延長的聚類時間。其次通過負(fù)荷數(shù)據(jù)的數(shù)值屬性相似度和記錄值相似度比較，以相似度最大為原則、以同類數(shù)據(jù)屬性相同為原則修復(fù)缺失的負(fù)荷數(shù)據(jù)。最后將仿真結(jié)果與實測數(shù)據(jù)進行對比，驗證所提方法對配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)修復(fù)的有效性和準(zhǔn)確性。

圖2 本方法對缺失負(fù)荷曲線的修補結(jié)果

研究人員最后得出如下結(jié)論：

1）在針對配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)進行缺失數(shù)據(jù)修補時，DBSCAN二次聚類算法可以較好地依據(jù)負(fù)荷特性對負(fù)荷數(shù)據(jù)進行修補，且修補效果較好。

2）改進的DBSCAN二次聚類算法，通過首先按照長時間周期特征對數(shù)據(jù)進行初步聚類形成子集，再在每一個子集內(nèi)按照短時間周期二次聚類的方法，有效提高了聚類算法的計算速度。

3）算例分析結(jié)果表明，DBSCAN二次聚類算法進行數(shù)據(jù)修補有更高的準(zhǔn)確度，且針對連續(xù)性數(shù)據(jù)缺失也能取得較好的修補效果。

后續(xù)研究還需要重點結(jié)合兩方面問題進行考慮：一是兩次DBSCAN聚類中，參數(shù)Eps和MinPts大小的適度配合，尤其是面向更大量數(shù)據(jù)的時候，兩者的相互配合直接關(guān)系到計算速度的提升幅度；二是負(fù)荷記錄綜合相似度包含多種負(fù)荷屬性特征，針對不同類型的數(shù)據(jù)修補問題，各權(quán)重大小如何取值才能取得更好的數(shù)據(jù)修補效果。

本文編自2021年第12期《電氣技術(shù)》，論文標(biāo)題為“基于DBSCAN二次聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷缺失數(shù)據(jù)修補”，作者為蔡文斌、程曉磊 等。