摘要：随着电力系统的快速发展，线损管理逐渐成为电力公司控制成本、提高效率的重要手段。传统的线损检测方法多依赖人工经验和简单的统计分析，存在一定的局限性。本文基于人工智能算法，提出了一种新的线损异常识别与预警模型。通过利用机器学习和数据挖掘技术，结合电力系统的实时数据，实现了对线损异常情况的准确识别和早期预警。该模型能够有效地提高线损管理的精度，减少电力公司的损失。

关键词：人工智能；线损；异常识别；预警模型；机器学习

0. 引言

线损，即电力输送过程中由于电流通过导线或设备时的能量损失，是电力系统中的一个重要经济指标。线损的高低直接影响到电力公司的经济效益与资源利用效率。传统的线损管理方法主要依赖人工经验与定期的检查，但随着电力系统规模的扩大与数据量的增加，传统方法已经难以满足实时、精确的线损监控需求。因此，如何通过智能化手段来优化线损的识别与管理，成为了当前电力系统面临的一大挑战。

1. 基于人工智能算法的线损异常识别模型

1.1 线损异常识别的技术背景

在电力系统中，线损异常通常指的是由于设备故障、导线老化或非法用电等原因导致的线损大幅度偏离正常范围。传统的线损监测依赖人工设置的阈值和定期检测，难以在实际应用中实现精确、实时的检测。随着电力系统的规模不断扩大，传统手段难以处理海量的监测数据，且难以及时发现潜在的异常情况。因此，引入人工智能算法，尤其是机器学习技术，成为了一种有效的解决方案。

机器学习算法可以通过对历史数据进行训练，自动学习和识别电力系统中的正常模式和异常模式，从而在数据流中实时识别出异常现象。不同于传统的统计分析方法，机器学习能够处理非线性关系和复杂模式，且具有自适应能力，能够根据新的数据自动调整识别模型。

1.2 异常识别模型的构建方法

在构建基于人工智能的线损异常识别模型时，首先需要对电力系统中的各种数据进行采集和预处理。包括但不限于电流、电压、功率、气象数据等。接下来，选择合适的机器学习算法来训练模型。常用的算法有支持向量机（SVM）、随机森林、K 近邻（KNN）等。

在本模型中，我们选择了 随机森林（Random Forest）算法，因其在处理高维数据和复杂模式时表现优越。随机森林是一种集成学习方法，能够有效地降低过拟合风险，并提高模型的稳定性和准确性。在训练过程中，随机森林模型能够自动选择最优的特征子集，并通过投票机制给出最终的预测结果。当某一数据点的特征与训练过程中识别的异常模式匹配时，系统会立即发出预警信号，提示相关人员进行调查处理。

1.3 数据预处理与特征选择

在应用人工智能算法进行线损异常识别时，数据的质量和特征的选择至关重要。电力系统的数据往往具有大量的噪声和冗余信息，因此，首先需要对数据进行清洗和预处理。常见的处理方法包括去除缺失值、数据归一化、数据平滑等。然后，通过特征选择技术挑选出与线损异常密切相关的特征，如电流波动幅度、负荷变化速率等。

在特征选择过程中，可以采用基于信息增益、卡方检验等方法，从大量的特征中筛选出最具判别能力的特征。这不仅有助于提高模型的准确性，还能减少计算负担，提升模型的实时响应速度。

1.4 模型评估与优化

对于任何机器学习模型，评估其性能是至关重要的一步。通常，我们会采用交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的准确性与泛化能力。在本研究中，模型的评估标准主要包括准确率、召回率、F1 分数等指标。

通过对模型的不断调整和优化，可以进一步提升模型在不同场景下的表现。例如，使用更深层的调整模型参数、引入更多的历史数据等，都是优化模型的有效手段。

2. 线损预警模型的实现与应用

2.1 预警机制的设计与实现

基于前述的线损异常识别模型，本文进一步设计了线损预警机制。预警系统的核心是利用模型对实时数据进行连续监测，当系统检测到线损异常时，及时发出预警信息。预警信息不仅包括异常的具体类型，还应包含可能导致异常的原因、异常的严重性等信息，以便工作人员能够快速响应。

预警机制采用分级响应的方式，针对不同程度的异常，系统会自动选择合适的响应措施。对于轻微的异常，系统可以通过电子邮件、短信等方式通知相关人员进行检查；而对于严重的异常，系统则会自动触发紧急响应程序，确保问题能够在最短时间内得到处理。

2.2 预警模型的应用场景与效果

本预警模型在实际电力系统中的应用效果显著。通过对某电力公司数据的测试，系统能够在多个不同场景下准确识别线损异常。例如，在某地区因设备故障导致的线损异常，系统成功地提前发出了预警，并通过人工干预避免了大规模停电事故的发生。此外，系统的实时监测与预警能力也大大减少了人工巡检的频次，提升了管理效率。

2.3 系统与实际运营的结合

为了将线损预警模型更好地与实际运营相结合，本文提出了基于云计算平台的实现方案。通过将模型部署在云端，电力公司可以通过云平台实时监控各个区域的线损状况，及时接收预警信息。云平台还可以根据不同的业务需求，提供可视化的操作界面，使管理人员能够方便地查看历史数据与预警记录，进

一步优化决策过程。

2.4 持续改进与未来展望

尽管目前的预警模型已经在多个试点项目中取得了较好效果，但在实际应用中仍面临一些挑战。例如，部分地区的设备老化较严重，导致数据质量较低，影响了模型的准确性。此外，随着电力系统的不断扩展，数据量将呈指数级增长，如何提升模型的处理能力和实时响应速度，是未来研究的一个重要方向。

在未来，结合深度学习和大数据技术，将进一步提升模型的智能化水平。深度学习可以从海量数据中自动提取特征，提高模型的自适应能力。而大数据技术则能够为模型提供更丰富的训练数据，从而提高识别精度。

3. 结语

本研究提出的基于人工智能算法的线损异常识别与预警模型，充分利用了机器学习技术的优势，通过实时监测与数据分析，能够提前识别电力系统中的潜在线损异常问题。实验结果表明，该模型在准确性与响应速度上优于传统方法，具有较强的应用前景。然而，在实际应用中，仍需不断优化模型的鲁棒性与实时性，以适应更为复杂的电力系统环境。未来的研究将继续关注如何通过深度学习与大数据技术，进一步提升预警模型的智能化水平，从而更好地服务于电力行业的线损治理。

参考文献：

[1] 王洪亮 , 秦福祥 , 原璐璐 , 等 . 基于拓扑识别与人工智能算法的配电网线损率计算方法 [J]. 自动化技术与应用 ,2025,44(05):160-163+187.

[2] 陈再新 , 祁广业 , 鲁建勋 . 基于人工智能算法的配电网线损率计算方法 [J]. 自动化与仪器仪表 ,2024,(05):141-144+149.