解析电力调度自动化系统挖掘技术的应用

莫立群

（国网青海省电力公司海西供电公司，青海 海西 816000）

一、数据挖掘技术

在大数据时代到来的今天，数据挖掘技术能够从海量数据信息中准确找到所求信息，因此本文将数据挖掘技术视作“采用有效工具和措施从海量数据库中提取数据和模型关系”的技术，由此企业的决策能够得到充足的判断依据。为了更直观了解数据挖掘技术，本文将数据挖掘的过程和步骤概括为以下几个方面：第一，确定业务对象。确定业务对象属于数据挖掘过程的基础工作，这一过程的实质是了解业务问题。第二，准备数据。通过选择数据、数据预处理、转换数据三个层面的工作，即可完成针对于挖掘算法的分析模型构建，并最终完成一定领域的数据挖掘。

二、电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用必要性

电力调度自动化系统可以让电力系统运行可靠性与电网系统安全性得到有力保证，在运行过程中，可以让工作人员的工作更为方便化，其主要组成部分包含了前置机、主备用服务器、Web服务器、串口服务器、卫星钟、RTU和物力隔离网关。在电力调度自动化系统中，应用数据挖掘技术的必要性体现在多个方面，首先，数据挖掘技术可以让管理层对实时信息予以切实掌握，可以让管理层获得经营与生产的相关数据信息，可以让数据受到中间人的干扰现象得到有效避免；其次，数据挖掘技术的应用可以让人力成本得到降低，可以让数据信息的提取更为自动化；然后，数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的应用可以让数据信息的掌握更具全面性，可以从不同的方面定量、定性对其进行掌握，让管理与预测工作得到有力帮助；最后，数据挖掘技术的应用可以辅助分析电网报告工作、制订电网报告工作。

三、电力调度自动化系统挖掘技术的应用分析

（一）神经网络方式

神经网络是比较成熟的一项技术，本身具有对数据自行处置、挖掘数据进行存储和高度容纳错误等优点，非常适合处理模糊和不完整、不准确的数据，利用计算机精确的计算功能，可以实现深度的挖掘调度自动化系统数据，一般采用的方法为前馈、反馈、映射三种，使用的神经网络，对数据整理和分析至关重要，采用该方法，可以将调度各类数据进行关联，从而找出数据的逻辑性。为此：第一，对电力调度自动化系统基本数据进行处理，虽然这类数据复杂、种类多，但这些数据有紧密的联系，能够整合统一，并形成模式，为后期数据查询、统计、分析等奠定坚实的基础，保证数据的完整性和一致性，使电力调度能够顺利的开展，并形成神经网络系统，方便统一管理。第二，电力调度相关数据，不同环节电力状态和参数准确性不一致，整个过程中会受到一定影响，从而达到数据关联。第三，将神经网络这种方法应用在电力调度自动化中，对所有数据进行整合分析，并供给其他调度工作进行决策分析，实现大范围数据共享，以此来保证电力自动化调度系统的效果。

（二）灰色分析法

采用灰色分析法又被叫做灰色预测，在调度需要的数据在一点上时，可以选用该方法来挖掘数据，该方法是最普遍的一种，可以对电力调度自动化系统出现的数据来预测，它最主要的优点就是可以在有限数据及调度不完全数据预测，然而，当遇到数据量比较大的数据，便没有办法达到最优，为此电力调度自动化系统出现数据挖掘分析时，应详细分析数据，并对数据的来源进行分类，看其实电力数据或营销环节数据，找出这些数据之间存在的关系，采用灰色分析方法对数据进行挖掘分析，需要充分了解电力调度中部分数据参数，包含用户用电数据预测、电力营销情况、短期或超短期自动化设备和母线负荷数值等，电力自动化系统可以在以上数据进行深入分析，通过制定电力调度边界值，保证电力调度自动化系统正常运行，使数据的收集更加的安全可靠，为后续的分析奠定坚实的基础。

（三）模糊分析法

模糊分析法属于聚类分析法其中的一种，是最常被电力系统应用的一种聚类方法。模糊分析法就是针对已知的数列进行聚类和分析工作，以达到数据全面、综合的分类效果。此方法是聚类分析法的一种，也是经常被电力调度系统所采用的一种聚类分析方法。其优点就是弥补了灰色分析法的缺点，使大数据的功能得以充分的发挥利用，满足了客观的数据整理需求。

（四）关联规则

业内人士也许明白，关联规则是数据挖掘技术的一项重要的应用方式之一，上述提到的神经网络法从严格意义上来说也属于这一范畴。关联规则是通过对于大量数据进行有效分析和整合，从中找出各大数据间的关联或是对于数据信息进行密切联系，从而达到对于电力数据信息的高质量分析与整合。在关联规则中，周期性关联规则挖掘算法最为常见，其中它具备很多其它算法不可比拟的优势，例如，扫描数据库次数较少，与相同项目的比较次数较少等等，这在很大程度上降低了关联规则进行数据挖掘时的事故发生的概率。

结束语：

综上所述，在现阶段这个大数据时代背景之下，源源不断的数据信息喷涌而出，尤其是在电力调度自动化系统中，大量的电力数据信息急需进行收集和整合分析，因此就需要将数据挖掘技术应用至电力系统的运行中，从而更好地为我国电力行业服务。作为一名数据挖掘的相关工作人员，唯有将上文所提及的各种数据挖掘技术的应用方式很好地掌握，才有可能对电力系统中出现的大量电力数据信息进行有效分析，才会在一定程度上促使电力系统更加安全可靠地运行，最终为我国电力行业的发展添砖加瓦。