基于改进随机森林算法的分布式光伏接入下区域电价数据异常检测研究

为提升分布式光伏接入场景下区域电价数据的可靠性，研究人员提出一种融合线性判别理论(LDA)与主成分分析(PCA)的改进随机森林算法。通过构建含过采样因子(α=0.6)和随机欠采样的混合采样策略，结合LSTM时序建模与多模态数据融合技术，实现了电价异常数据的高效检测。测试表明该方法波形熵<0.11、质心值>0.907，G-mean稳定超过0.927，为电力市场交易提供精准数据支撑。

　　

随着能源结构多元化发展，分布式光伏发电凭借环保、建设周期短等优势成为能源转型的重要方向。然而在微电网环境中，光伏发电的随机波动性导致电价数据常出现缺失值、噪声和人为错误三类异常，直接影响电能计量和费用计算的准确性。传统方法如文献[7]的过采样分类框架、文献[8]的SVM集成等，在处理高纬度地区数据或随机波动模式时效果有限，亟需开发更鲁棒的异常检测技术。

中国某研究团队在《Results in Engineering》发表的研究中，创新性地将线性判别理论(LDA)与主成分分析(PCA)结合，构建了改进的随机森林模型。该方法首先通过LSTM网络捕捉电价时序特征，融合气象、负荷等16维多模态数据；随后采用Borderline-SMOTE过采样(α=0.6)与随机欠采样混合策略增强基分类器多样性；最终通过加权投票机制完成异常判定。测试采用东北(45°N)和华南(23°N)两地实际数据，包含10-15个光伏用户、2800-3200组样本。

在"区域电价数据异常检测"部分，研究团队建立了含光伏产消者的社区微电网市场框架，推导出净光伏功率P_net=P_PV-P_L等关键公式。通过LDA-PCA融合算法提取特征时，优选判别函数前三的主成分，使波形熵γ_i降至0.106以下，质心值θ_i提升至0.982。

"改进随机森林实现"章节显示，引入自适应过采样因子ε^=0.6+0.4×(IR-1)/(IR_max-1)后，模型在对抗训练后误检率从23.4%降至5.8%。通过Spark Streaming框架实现10分钟窗口的实时检测，响应时间<2秒。

测试结果表明，该方法在3000组数据上G-mean达0.982，较传统方法提升7.5%。高纬度地区测试中，尽管异常比例达18.7%，模型仍保持0.935的G-mean和0.915的质心值。研究同时发现，夏季高峰时段历史电价特征重要性较非高峰时段高15%，证实了动态特征选择的必要性。

该研究通过创新的机器学习框架，解决了分布式光伏接入下电价数据异常检测的难题。提出的混合采样策略和LDA-PCA特征提取方法，为电力系统数据质量控制提供了新思路。特别是模型在跨纬度场景中展现的稳定性，对推进能源互联网建设具有重要实践价值。未来研究可进一步探索多云气候下的算法优化，以提升模型的普适性。