大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用研究

2016-03-21舒永芳国网安徽省电力公司淮南供电公司安徽淮南232007

低碳世界 2016年36期

关键词：数据挖掘电力企业电网

舒永芳（国网安徽省电力公司淮南供电公司，安徽淮南232007）

舒永芳（国网安徽省电力公司淮南供电公司，安徽淮南232007）

首先，阐述了大数据的概念，论了电力企业在大数据时代将会受到巨大的挑战；再以此为基础指出，通过数据的挖掘对电力企业产生了巨大的影响；通过讲述如何挖掘数据的一系列步骤，指出在大数据时代下，如何实现数据挖掘在电力企业中的运用。

大数据；电力企业；数据发掘

引言

如今，电网企业的系统在工作中会大量产生关于电网输变电设备运行检修以及经营管理方面的数据等。面对如此繁杂的数据，如何运用所掌握的技术水平，从中对数据的潜藏价值进行充分地发掘，从而能够为电力企业的管理水平改进、降低成本、提高效益等各项工作提供科学依据，这在电力系统的运用中已经广泛地受到了关注。所以，在如今大数据的环境下，如何挖掘数据的潜藏价值在电力企业中就显得非常的重要。

1 简述大数据时代

1.1 大数据含义

作为一种数量庞大、形式多种多样、增长速度非常快的信息资源，大数据只有通过一种全新的使用模式才能发挥其优化作用、决策辅助作用和洞察作用。大数据从整体上来说具备价值性、多样性、高速性、大量性等特点。

1.2 电力企业在大数据时代下面临的挑战

通过分析当前电力企业发展实际，可以发现其在日常的经营和管理中产生了非常多的数据。对于电网企业而言，业务数据主要包括生产数据、运营数据、电网企业管理数据。电网企业的大部分数据往往只是经过少量的应用，其后就被囤积起来了，无法对其进行进一步的分析利用，造成尽管电网企业的数据存储量很大，却缺乏有用的信息；在电力的使用方面，电网、电力用户的信息等都会产生大量数据[1]。

因为我国属于发展中国家，电力企业在具体的发展中需要不断地适应社会经济发展对电力的需求。电力企业在日常的生产经营中会产生大量的数据，大部分企业的数据库往往都只具备简单的数据储存、统计的作用，不能够对大数据作用进行充分地利用。因此，要把握大数据背后的价值，这对一个电力企业的发展显得非常的重要。电力企业数据收集和统计具有较大的复杂性，因为所要收集的数据涉及面很广，还需要删除无用的数据，保证数据的真实性。

2 大数据时代下电力企业如何利用数据挖掘技术

数据的挖掘总体来说就是对大量的数据进行建模，通过理论的模型科学合理的分析和处理企业中产生的大量数据，其能够从大量数据中搜索出企业所需要或者对企业有用的信息，并且能够帮助企业详细的掌握各个客户以及各个市场的划分。

（1）存储数据必须具备高质量、有效的特点，这是数据挖掘技术挖掘有价值的信息的基础。因此，电力企业如果要解决数据质量的问题，应该为其开设一个工作部门进行专项数据管理工作，从而为确保数据挖掘能挖掘到有价值的信息，为电力企业做决策提供相应的依据。在大数据时代下，因为数据量比较大，使数据发掘是一种知识的自我发现过程。当目标不清晰时，需要多选择几个渠道从中获得数据再进行处理。

（2）基于Deepweb的数据集成技术能够实现对数据的自动化管理和处理。该技术主要分成五个部分。①数据来源部分，通过对自动记录数据的系统、移动终端和互联网的利用，该部分能够对影响企业经营管理的各种市场数据和企业中产生的各种事务性数据进行存储。②数据整理部分，内同交叉属于大数据时代中数据来源的一个重要特征，因此，在对数据进行分类的时候必须将其互动性作为重要的依据。由于现有的数据中不可避免的存在各种问题，因此必须要采用合理的方式分析和整理数据，从而能够使数据质量获得保障。通常可以将数据划分为以下三中：a.非结构化数据；b.半结构化数据；c.结构化数据。要合理的筛选其中的结构化数据，删除其中的无效数据。依据相关标准和规范对半结构或非结构数据进行处理，将其转换成为符合规范的机器语言。③数据管理部分。在数据库中存储经过筛选和转化的数据。可以按照各种主题为依据对数据仓库的属性集进行设计，有效的控制处理数据的工作量。通过粗糙集属性归约法针对各种数据库进行处理，将其中的无用数据删除掉，并且在归则知识库中存储分类规则知识，从而能够处理相应的新数据。④数据分析部分：将电力企业数据区分为两种：a.实时数据；b.非实时数据[2]。可以通过内存计算机技术对实时数据进行分析处理，并且进行内存运算；可以通过分布式文件系统、云计算等工具处理非实时数据。⑤数据展示部分：通过电力系统能够可视化处理相应的数据，利用图形的方式将发掘信息的成果展示出来，可以运用到企业规划当中，使员工能清楚的认识到企业的发展前景，并且评价决策的可行与否。