【摘 要】
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一直以来窃电等异常用电行为给电网带来了巨大的危害,因此近年来涌现了大量异常用电检测相关工作。然而目前的研究工作对异常用电的可解释性研究不足,因而对现场稽查的支撑力度不够。大量实际工作经验显示,仅异常检测结果难以进行有效的详细诊断,信息量更大的文字诊断报告更能有效提高异常用电的现场稽查的成功率。因此,本文尝试提出一种面向智能电网的计量异常检测与诊断算法。在生成异常诊断信息时,必须解决以下几个难题:（
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一直以来窃电等异常用电行为给电网带来了巨大的危害,因此近年来涌现了大量异常用电检测相关工作。然而目前的研究工作对异常用电的可解释性研究不足,因而对现场稽查的支撑力度不够。大量实际工作经验显示,仅异常检测结果难以进行有效的详细诊断,信息量更大的文字诊断报告更能有效提高异常用电的现场稽查的成功率。因此,本文尝试提出一种面向智能电网的计量异常检测与诊断算法。在生成异常诊断信息时,必须解决以下几个难题:（1）现有的其他模态生成文字的方法直接应用在电力数据上较易产生无关或者错误的信息;（2）电能计量时序数据有噪声且信息冗余,难以有效提取长序列数据中的关键信息;（3）缺乏必要的异常电能计量-文字诊断信息数据,人为制作大规模且强标签的数据集较为困难,而小规模和弱标签的数据集则容易造成过拟合。本文通过分析电网计量工作中的案例报告发现,实际应用中对计量异常诊断的描述非常规范且格式化,主要基于电能计量的领域知识。针对上述问题并结合实际需求,本文提出了结合模板和深度学习的混合模型。通过深入研究计量异常诊断的现状与需求,将异常诊断文字信息拆分为文字模板和关键异常时间信息两部分,分别检测异常时间区间和生成诊断文字信息:基于诊断描述规范建立了诊断信息模板,搭建基于残差网络的文字模板匹配模型,输出的分类结果匹配最相似的诊断信息模板;搭建基于知识嵌入的异常时间区间检测模型,输出关键异常时间信息。为验证模型的性能,本文基于数据分析、文献查阅和异常诊断规范建立了异常电能计量-文字诊断信息模板-关键异常时间信息数据集,对比端到端的生成式方法,本文的方法在BLEU-4平均分数上提升了5.11;关键异常时间检测的正确率达到了92.13%。实验结果说明本文提出的电力计量异常检测与诊断模型能够有效生成正确的诊断文字信息,同时在生成的关键时间信息上的正确率也较高。
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