·“数据价值挖掘”专刊·

专刊寄语：勇立潮头，投身大数据新时代

……………………………………………………………凌卫家

电网负载健康评估模型研究

………………………钱仲文，王龙，曹建伟，叶昕炯，陈昊

针对“峰谷倒置”负荷特性的电价策略研究

………………………刘洪鑫，夏通，徐非非，周海波，施进平

基于分段非线性函数的无功补偿经济性模型研究

…………………………………张文军，唐鸣，何鹤，吴颖

面向高维数据的凹型自表示特征选择方法

……………………………………………朱国荣，冯吴，叶玲节

基于决策树算法的电子渠道精准营销效能分析

………………………………………………………………张宏达

海量日志分析在浙江电力的应用与实践

………………………蒋鸿城，陈可，耿继朴，戚伟强，沈志豪

基于曲线相似度和关联分析的窃电智能识别与预警

………………………………………………………陈仕军，王长江

大数据技术在电力大用户用电特征分类中的应用

………………………沈建良，陆春光，袁健，倪琳娜，张岩

分时电价下考虑舒适度的家庭负荷调节特性分析

………………………张爽，丁麒，景伟强，何韵，谷泓杰

基于K均值聚类算法的大客户用电行为分析

………………………崔立卿，贺伟军，田晶，虞伟，张叶

客户用电行为风险识别模型研究

……………………………………………谢颖，王征，赵永良

基于多源数据挖掘的低压配电网线损智能诊断模型

………………………宋惠忠，顾华忠，顾韬，韦安强，周子誉

基于数据包络法对配电网投入产出效益的评价

………………………施婧，李玮玮，王晓辉，周晟，黎自若

基于停电明细数据的配电网可靠性监测与研究

………………………盛银波，仲立军，张利庭，周子誉，龚书能

基于大数据的配电网运行状态评估与预警

………………………刘学军，俞伟，何颋，陈晨，王建炜

基于图像技术的电网运行态势分析及其应用

……………………………………………赵永良，章剑光，张永建

基于超像素图像分割的变电设备故障诊断研究

………………………………………………………孙启悦，王龙

封面文章（一）

电网负载健康评估模型研究

钱仲文1，王龙2，曹建伟2，叶昕炯2，陈昊2

（1.国网浙江省电力有限公司，杭州  310007；

2.国网浙江省电力公司湖州供电公司，浙江  湖州  313000）

摘要：电网的负载水平可综合反映电网的建设合理水平和运行健康水平，为定量分析电网企业供电区域的电网负载健康水平，基于历史运行大数据和变电设备“总体良好”原则，提出了健康打分机制，构建了电网负载健康评估模型。模型以供电区域内一次主设备为分析对象，对其线路、主变压器及变电站的负载健康水平进行量化评估。最后以某公司核心区域电网为例，分析了区域电网的负载健康水平，并提出非健康设备的改造建议；基于实际运行结果，验证了模型的正确性和科学性。

关键词：负载水平；安全隐患；大数据；健康评估；供电区域；投资

封面文章（二）

面向高维数据的凹型自表示特征选择方法

朱国荣，冯昊，叶玲节

（国网浙江省电力有限公司经济技术研究院，杭州  310008）

摘要：在大数据时代，特征选择对于降低复杂度、压缩存储量、提升数据分析泛化能力等具有重要作用。针对大量的无标签高维样本，无监督特征选择技术能够更好地缓解维数灾难问题并得到了广泛应用。对此，提出了一种凹型正则约束的自表示模型，通过特征间的互线性表示以及l2,p范数用于无监督特征选择。对比常见的凸函数约束，所提方法具有更为稀疏的系数解，能更有效地选择显著性特征子空间。为求解目标系数，进一步提出了一种有效的迭代重加权最小二乘算法，保证模型得以收敛至稳定解。9个公开数据集中的实验表明，所提方法在分类精度和聚类性能方面都优于其他对比算法。

关键词：大数据；高维数据；自表示；特征选择

基金项目：国网浙江省电力有限公司科技项目（5211JY15001V）

封面文章（三）

基于曲线相似度和关联分析的窃电智能识别与预警

陈仕军，王长江

（国网浙江省电力有限公司宁波供电公司，浙江  宁波  315000）

摘要：针对近年来传统生产加工类实体企业愈加突出的窃电问题，应用用电信息采集系统、营配贯通平台及营销业务应用系统数据，以配电房线损异常波动为主线，利用关联分析算法、结果判定区间和主题权值等建立智能诊断关联分析模型，分析表计开盖、表计装拆、用户电量波动和终端异常告警事件数据，实现对窃电及违约用电异常用户的精确定位。结合实例验证了该方法的有效性，并对后续研究进行了展望。

关键词：窃电；智能识别；预警；关联分析算法；曲线相似度；结果判定区间；主题权值

封面文章（四）

基于多源数据挖掘的低压配电网线损智能诊断模型

宋惠忠1，顾华忠1，顾韬1，韦安强1，周子誉2

（1. 国网浙江海宁市供电有限公司，浙江  海宁  314400；

2. 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司，浙江  嘉兴  314000）

摘要：针对目前中低压配电网线损治理中存在的影响因素多、基础数据量大、异常诊断分析复杂、排查效率低等问题，结合多年线损管理经验，构建了中低压配电网线损智能诊断模型。通过融合PMS2.0系统、用电采集系统、营销业务系统的设备档案、用户档案、用电负荷等多源数据，采用多维度的分析视角叠加，实现低压配电网线损异常的智能诊断，精准定位导致线损异常的关键节点，极大提高了线损管理水平，取得了显著的管理效益、经济效益和社会效益。

关键词：配电网；线损；数据挖掘；智能诊断