電網(wǎng)內(nèi)部及各領(lǐng)域間電力數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

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摘要：數(shù)據(jù)挖掘在近些年應(yīng)用廣泛，文章對電力數(shù)據(jù)的挖掘進行了研究。首先分析了電力數(shù)據(jù)的特點，然后研究電力數(shù)據(jù)的挖掘方法，最后分析電力數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用，幫助工作人員更好地使用電力數(shù)據(jù)。

關(guān)鍵詞：電力數(shù)據(jù)；城市管理；數(shù)據(jù)挖掘；數(shù)據(jù)分析

引言

電力數(shù)據(jù)十分巨大而且龐雜，但是能夠了解目前電力系統(tǒng)的發(fā)展情況和電力的使用情況，具有很大的價值。通過電力數(shù)據(jù)的挖掘，能夠了解電力系統(tǒng)的工作情況，配合其他數(shù)據(jù)推動城市管理。因此做好電力數(shù)據(jù)挖掘工作，對電網(wǎng)各個領(lǐng)域都有非常重要的作用。

1電力數(shù)據(jù)的特點

1.1業(yè)務(wù)量多而且重要性高

每天都會產(chǎn)生大量的電力業(yè)務(wù)，遍布全國各地，尤其是在人們大量使用各種家電后。電力業(yè)務(wù)越來越多，每天產(chǎn)生的電力數(shù)據(jù)也變得比以前多了很多。除了用電設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，每天還有發(fā)電設(shè)備、輸電設(shè)備、配電設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于電力系統(tǒng)的控制十分重要，如果不能對數(shù)據(jù)進行有效收集和傳輸就很容易對電力系統(tǒng)做出錯誤的決策，導(dǎo)致電力系統(tǒng)增加存儲。1.2電力數(shù)據(jù)管理難電力系統(tǒng)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)非常多，對數(shù)據(jù)的管理和使用在任何一個環(huán)節(jié)出問題，都會給電力系統(tǒng)造成影響。由于不同領(lǐng)域電網(wǎng)的運維單位不同，不同區(qū)域管理系統(tǒng)不同，這就增加了管理的難度，給電力數(shù)據(jù)的使用和管理帶來了巨大的困難。如果對設(shè)備的數(shù)據(jù)錯誤配置，就容易造成大面積的網(wǎng)絡(luò)癱瘓。

1.3電力數(shù)據(jù)龐大而且繁雜

電力系統(tǒng)有很多不同的領(lǐng)域和級別，不同領(lǐng)域級別所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)差異較大，會又很大的不同。無論是省內(nèi)組織調(diào)度、變電站、電廠、基層單位都在產(chǎn)生電力數(shù)據(jù)，而且這些數(shù)據(jù)全部可以接入到通信網(wǎng)絡(luò)中，所以電力數(shù)據(jù)是龐大而且繁雜。

2電力數(shù)據(jù)的挖掘

數(shù)據(jù)挖掘是近幾年非常流行的工作，可以利用分析工具和分析方法，對海量的數(shù)據(jù)進行分析，建立數(shù)據(jù)模型和研究數(shù)據(jù)的關(guān)系。通過數(shù)據(jù)挖掘，能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的潛在關(guān)聯(lián)，也能挖掘出平時忽略的因素。數(shù)據(jù)挖掘在很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，無論是商業(yè)、生產(chǎn)還是管理，特別是對于電力系統(tǒng)而言，充分地使用數(shù)據(jù)挖掘，也有利于電力系統(tǒng)管理水平的提升，促進電力系統(tǒng)內(nèi)各領(lǐng)域的順利運行。

2.1數(shù)據(jù)挖掘流程

數(shù)據(jù)挖掘需要經(jīng)過商業(yè)理解、數(shù)據(jù)理解、數(shù)據(jù)準備、建立模型、模型評估、模型部署六個步驟。（1）商業(yè)理解就是從商業(yè)角度分析項目的要求，判斷數(shù)據(jù)挖掘的目的，然后根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的目的，開展數(shù)據(jù)挖掘工作，讓所有的工作都跟商業(yè)理解的結(jié)果聯(lián)系起來。（2）數(shù)據(jù)理解工作中，會建立數(shù)據(jù)的標(biāo)準并對數(shù)據(jù)展開評估，以此指導(dǎo)之后的數(shù)據(jù)準備工作。（3）數(shù)據(jù)準備工作要對所有的原始數(shù)據(jù)進行組織和清洗，因為大數(shù)據(jù)的有龐大且信息量低的特點，只有進行了數(shù)據(jù)準備，才能獲得真正可以使用的數(shù)據(jù)。（4）建立模型階段，會根據(jù)需求使用不同的建模技術(shù)，構(gòu)建校準模型和參數(shù)，在該階段包括關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類預(yù)測、聚類，以及對數(shù)據(jù)的異常檢驗。（5）模型評估中會對重點挖掘結(jié)果和商業(yè)的吻合性進行判斷，從而確定模型是否可用。（6）模型部署階段就是生成一份報告，或者建立專門的算法，來重復(fù)之前的數(shù)據(jù)挖掘過程。

2.2數(shù)據(jù)挖掘的方法

數(shù)據(jù)挖掘的方法有很多種，這些方法都基于統(tǒng)計學(xué)。（1）統(tǒng)計分析。這是最基本的數(shù)據(jù)挖掘方法，能夠?qū)Χ嗑S度、歷史數(shù)據(jù)極多的數(shù)據(jù)進行判斷和分析。目前統(tǒng)計分析方法包括方差分析、線性回歸等等。使用這個方法能夠通過歷史數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)律，從而對數(shù)據(jù)的運行規(guī)律進行探索，構(gòu)建數(shù)據(jù)內(nèi)部的因果關(guān)系。比如可以利用線性回歸方程，統(tǒng)計數(shù)據(jù)的發(fā)展，就可以對之后可能發(fā)生的事件做出判斷。（2）可視化。可視化就是將數(shù)據(jù)從抽象的數(shù)據(jù)變成形象的圖形，通過使用人機交互的手段，讓數(shù)據(jù)被更加簡潔和清晰的表現(xiàn)出來。（3）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近幾年發(fā)展速度比較快的一項技術(shù)，該技術(shù)能夠模仿人的大腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)建立計算模型。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的自主性和適應(yīng)性，而且能夠建立一個具有反饋能力的模型，在目前的數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用也十分廣泛。（4）決策樹。決策樹就是利用數(shù)據(jù)的因果關(guān)系，來構(gòu)建一個自上而下的決策結(jié)構(gòu)。每個決策事件都可以引出其他兩個甚至更多的事件，然后人們可以利用引出事件的不同，來進行決策。從結(jié)構(gòu)上看，決策樹就像一個樹的形狀，這也是決策樹名字的由來。決策樹的優(yōu)點在于，它的規(guī)則是更加明確的，相比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得的模型，人們更了解決策的模型。所以，這種方式在處理多維數(shù)據(jù)的分類時非常有效，但是在分支變多的情況下，決策樹就很難進行繼續(xù)管理。

3電力數(shù)據(jù)的挖掘和應(yīng)用方法

隨著電力網(wǎng)絡(luò)的智能水平提升，以及電力系統(tǒng)的信息通信逐漸完善，能夠獲取的電力數(shù)據(jù)越來越多。這些數(shù)據(jù)中包括了電力的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和營銷數(shù)據(jù)，無論是用戶的基礎(chǔ)信息、電力線路設(shè)備的監(jiān)測數(shù)據(jù)信息，還是生產(chǎn)營銷過程中的發(fā)電、輸電、配電、用電等信息，以及電力網(wǎng)絡(luò)中的電壓、電流等信息，都能夠被收集到。通過做好對電力數(shù)據(jù)的分析，能夠加強電網(wǎng)數(shù)據(jù)和外業(yè)數(shù)據(jù)的整合，不僅可以對電力服務(wù)本身，也對城市管理、能源控制、環(huán)境管控都提供了支持。

3.1電力數(shù)據(jù)挖掘在電力系統(tǒng)中的使用

由于電力系統(tǒng)建設(shè)的成果，提升了電力數(shù)據(jù)的完整性，所以電網(wǎng)設(shè)施規(guī)劃、動態(tài)安全評估、電力負荷預(yù)測等工作都可以利用電力數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果來進行判斷。電網(wǎng)設(shè)施建設(shè)和規(guī)劃的工作中，利用可視化技術(shù)，可以將電力的使用情況直觀地在地圖上表現(xiàn)出來，然后根據(jù)需求生成數(shù)據(jù)地圖。比如可以專門構(gòu)建電力地圖，不僅能夠?qū)Τ鞘械挠秒娗闆r做出判斷，也為電力的負荷情況提供了十分直觀的數(shù)據(jù)，這樣就能夠?qū)﹄娏Φ木C合管理有更為準確的判斷。比如，可以根據(jù)數(shù)據(jù)確定哪些位置用電負荷比較高，以及判斷哪些街區(qū)的負載比較嚴重等等，然后就可以進行升級改造工作，做好對配套設(shè)施的部署。（1）電力系統(tǒng)診斷。利用電力系統(tǒng)內(nèi)的專職，能夠?qū)﹄娏收线M行識別，也能夠?qū)﹄娏Φ墓收献龀雠袛嗪头治?，甚至可以確定是電力系統(tǒng)中哪個環(huán)節(jié)出現(xiàn)了問題。比如，中小型變電站在電力系統(tǒng)發(fā)生故障時具有時空上的關(guān)聯(lián)性，所以可以使用優(yōu)化相似的方式，來對高壓輸電系統(tǒng)進行判斷?？梢允褂脹Q策樹的方法，對變電站的故障進行自動獲取，然后制定處置故障的方法。（2）電力負荷預(yù)測。電力負荷是對電力系統(tǒng)控制和管理中的重要指標(biāo)，也能對電力運營的情況做出判斷。根據(jù)決策樹方法，能夠結(jié)合電力負荷的情況分析電力負荷的影響因素?；蛘邔Σ煌竟?jié)、時段電力負荷的變化情況進行收集，能夠了解電力負荷的周期性變化，從而利用數(shù)據(jù)的特征來制定電力調(diào)度的策略。（3）動態(tài)評估。電力系統(tǒng)始終都在運行，所以系統(tǒng)是不斷變化的，通過數(shù)據(jù)挖掘，能夠?qū)﹄娏ο到y(tǒng)進行動態(tài)評估，對系統(tǒng)未來的安全情況做出預(yù)測，及時采取措施預(yù)防危險。比如目前對電力系統(tǒng)進行的暫態(tài)穩(wěn)定、電壓穩(wěn)定測試，在數(shù)據(jù)龐雜的情況下，都需要有數(shù)據(jù)挖掘作為支撐，從而推動系統(tǒng)的控制和優(yōu)化配置，提升系統(tǒng)的安全性。

3.2跨領(lǐng)域的電力數(shù)據(jù)挖掘

電力數(shù)據(jù)除了能夠反映出電力系統(tǒng)本身的狀況，也能夠?qū)Τ鞘械倪\轉(zhuǎn)情況做出初步的判斷，所以電力數(shù)據(jù)也能夠在其他領(lǐng)域發(fā)揮作用。（1）電動汽車管理。隨著電動汽車數(shù)量逐漸增加，如何加強管理也成為了交通管理的課題。通過挖掘電力數(shù)據(jù)，能夠獲取電動汽車的活動情況，并且根據(jù)對電池電量、汽車位置、充電樁的使用情況等等，就可以構(gòu)建起預(yù)測模型，從而做好對電動汽車的管理工作。充分利用實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，也可以預(yù)測駕駛者之后的行程，并且給駕駛者提供最好的充電地點，做好調(diào)度工作。（2）提升能源利用效率。隨著很多清潔能源被使用，通過電力數(shù)據(jù)的挖掘也能夠了解這些新能源的使用情況，結(jié)合電網(wǎng)的電能應(yīng)用情況，能夠制定新能源和傳統(tǒng)能源聯(lián)合使用的方法，也能夠做好對清潔能源的調(diào)度工作，提升使用效率。（3）智能化城市基礎(chǔ)設(shè)施。城市中有很多監(jiān)控裝置，包括對溫度、濕度、噪音、風(fēng)速的信息采集等等，能夠確定城市的環(huán)境指標(biāo)，而將電網(wǎng)數(shù)據(jù)融入到這些裝置獲得的數(shù)據(jù)中，進行更深層次的挖掘，就能夠?qū)Τ鞘械陌l(fā)展情況做出直觀的分析，而且能夠?qū)Τ鞘械陌l(fā)展環(huán)境情況做出多角度的預(yù)測。利用城市環(huán)境指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以對某一區(qū)域的情況進行分析，從而對城市的規(guī)劃提供全面的支持，也能都對城市目前的宜居情況做出判斷，或者對工業(yè)園區(qū)和公園的規(guī)劃做出決策。（4）精細化城市管理。利用電力數(shù)據(jù)可以確定城市樓宇的入住情況，也能夠?qū)Τ鞘械陌l(fā)展情況做出分析。比如可以檢查城市的空房率和入住率，方便監(jiān)管部門對城市的人口分布情況做出調(diào)查。

4結(jié)語

電力系統(tǒng)每時每刻都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)挖掘工作，可以充分發(fā)揮電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的價值。使用合理的方法，可以對電力系統(tǒng)的調(diào)度、規(guī)劃做出決策，將電力數(shù)據(jù)和其他的數(shù)據(jù)進行配合，也能夠?qū)Τ鞘械陌l(fā)展情況做出判斷，提升城市的管理水平。

參考文獻：

[1]臧玉魏,謝連科,張永,張國英,吳健,白曉春.基于電力營銷聚類分析的數(shù)據(jù)挖掘算法研究[J].信息技術(shù),2020,44(04):56-59+64.

[2]蔣毅,歐郁強,梁廣,高楊,嚴永高,林捷,趙曉寧.基于數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)場作業(yè)風(fēng)險態(tài)勢評估方法[J].計算機與現(xiàn)代化,2020(04):78-84.

[3]鄒云峰,徐超,倪巍偉,唐劉遠,沈濤.電力客戶數(shù)據(jù)隱私保護機制研究[J].電力需求側(cè)管理,2020,22(02):83-87.

[4]蔡榕,周長江,楊毅,孫濤,王鵬,郭晏.基于數(shù)據(jù)挖掘的電力儀表圖像智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計[J].自動化與儀器儀表,2020(03):117-119+123.

[5]董偉廣,鐘建偉,張欽惠,周璨,李正剛,程明亮.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和隨機森林算法對變壓器的故障診斷[J].電力設(shè)備管理,2020(03):54-56.

[6]戚思睿,茍吉偉.基于數(shù)據(jù)挖掘的電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析與決策系統(tǒng)[J].電子設(shè)計工程,2020,28(06):78-82.

[7]趙水忠,王一杰,杜亮,呂曉俊.基于數(shù)據(jù)挖掘和ERP技術(shù)的電力工程數(shù)據(jù)信息庫設(shè)計[J].電子設(shè)計工程,2020,28(05):107-111.

作者：羅俊婷 張來東 單位：天津市普迅電力信息技術(shù)有限公司