數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力行業(yè)中的應(yīng)用研究

涂兵

惠州供電局信息中心

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力行業(yè)中的應(yīng)用研究

涂兵

惠州供電局信息中心

隨著全球信息時(shí)代的來臨，網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)不斷的被應(yīng)用到我們的生產(chǎn)生活當(dāng)中，并逐步改變著我們的生活。在電力系統(tǒng)中，信息技術(shù)也扮演著非常重要的角色，信息技術(shù)不僅提高了電力系統(tǒng)的工作效率，還保證了供電的質(zhì)量和安全，但是隨著信息技術(shù)的不斷普及，在電力系統(tǒng)中累積了大量的數(shù)據(jù)，如何從龐大的數(shù)據(jù)儲存中找到我們所需要的信息成為了電力企業(yè)亟待解決的問題，在這種情況下，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。

電力資源；數(shù)據(jù)信息；挖掘分析

1.引言

電力系統(tǒng)本身是一個(gè)綜合性很高的行業(yè)，它是將自然界的一次性能源通過發(fā)電動(dòng)力裝置轉(zhuǎn)化成電能，再經(jīng)輸電、變電和配電將電能供應(yīng)到各用戶的過程，在這個(gè)過程中要對電能進(jìn)行測量、調(diào)節(jié)、控制、保護(hù)、通信和調(diào)度等工作，因此，電力系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量是非常龐大的，而要想在這些數(shù)據(jù)中找到我們需要的知識，必須采用科學(xué)有效的數(shù)據(jù)處理方法。

2.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概述

自從新中國成立以來，我國就十分重視電力行業(yè)的發(fā)展，經(jīng)過電力企業(yè)幾十年的不斷創(chuàng)新和發(fā)展，我國的電力行業(yè)已經(jīng)形成了一套具有我國特色管理模式和行業(yè)體系。隨著數(shù)字化、信息化技術(shù)的不斷應(yīng)用和普及，我國的電力行業(yè)將會迎來新的發(fā)展機(jī)遇。但現(xiàn)階段，我國的電力行業(yè)發(fā)展還存在著一些問題，尤其是電力數(shù)據(jù)處理問題，嚴(yán)重影響著我國電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。電力行業(yè)是一個(gè)綜合性很高的行業(yè)，它包含了電力的發(fā)電、配電、輸電、用電等一系列的過程，因此，電力系統(tǒng)每天都會產(chǎn)生數(shù)以萬計(jì)的數(shù)據(jù)資料，當(dāng)這些數(shù)據(jù)累積到一定程度之后，就會對數(shù)據(jù)的查找工作產(chǎn)生很大影響，甚至使得一些數(shù)據(jù)資料成為了信息孤島。此外，一些電力企業(yè)缺乏有效的數(shù)據(jù)查找和處理方法，當(dāng)需要查找電力數(shù)據(jù)時(shí)，往往是敷衍了事，或者是單憑經(jīng)驗(yàn)來判斷，這樣不僅無法保障用戶的用電質(zhì)量，還會留下安全隱患，因此，電力企業(yè)必須找到科學(xué)有效的方法來簡化數(shù)據(jù)查找工作。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是現(xiàn)在普遍被應(yīng)用在電力行業(yè)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，它能從數(shù)量龐大的、信息不完全的數(shù)據(jù)中提取隱含在其中的對電力系統(tǒng)有用的數(shù)據(jù)和信息，再通過計(jì)算機(jī)技術(shù)對所得到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分析和整理，形成一套電力數(shù)據(jù)的分析報(bào)告，使電力管理者了解電力系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，幫助其進(jìn)行決策。

3.數(shù)據(jù)挖掘的方法

在電力行業(yè)中，常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有關(guān)聯(lián)分析、時(shí)間序列分析、聚類分析、分類分析、異常分析五種，這幾種方法是從不同的角度對電力數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因此，電力企業(yè)要依據(jù)本企業(yè)的特點(diǎn)進(jìn)行選擇。

3.1 關(guān)聯(lián)分析。關(guān)聯(lián)分析是一種簡單、實(shí)用的分析技術(shù)，廣泛應(yīng)用在數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)等行業(yè)中。它是依據(jù)電力系統(tǒng)中兩個(gè)或兩個(gè)以上事物之間存在的聯(lián)系，通過其他的事物對其中一個(gè)事物進(jìn)行預(yù)測的方法，關(guān)聯(lián)分析的主要目的是挖掘隱藏在不同數(shù)據(jù)間的相互聯(lián)系，從而找到所要查找的數(shù)據(jù)信息。

3.2 時(shí)間序列分析。時(shí)間序列分析是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。它是利用時(shí)間數(shù)列，應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法加以處理，以預(yù)測未來事物的發(fā)展。時(shí)間序列分析通常是對電力系統(tǒng)的趨勢、季節(jié)變動(dòng)、循環(huán)波動(dòng)和不規(guī)則波動(dòng)等因素進(jìn)行分析，然后得出相關(guān)的數(shù)據(jù)信息。

3.3 聚類分析。聚類分析是直接比較各事物之間的性質(zhì)，將性質(zhì)相近的歸為一類，將性質(zhì)差別較大的歸入不同的類。判別分析則先根據(jù)已知類別的事物的性質(zhì)，利用某種技術(shù)建立函數(shù)式，然后對未知類別的新事物進(jìn)行判斷以將之歸入已知的類別中。聚類分析是在不知道分析對象的類別的情況下，對數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類。聚類分析的應(yīng)用范圍非常廣泛，它是電力行業(yè)最常用的數(shù)據(jù)分析方法。

3.4 分類分析。分類分析是對電力系統(tǒng)中的相關(guān)信息進(jìn)行分類的方法，分類模型以分析數(shù)據(jù)集中的某些數(shù)據(jù)得到另外的數(shù)據(jù)結(jié)果，主要分為預(yù)測離散變量的分類，預(yù)測的連續(xù)變量的回歸，數(shù)據(jù)挖掘中廣泛使用的分類方法有決策樹，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基礎(chǔ)函數(shù)等。

3.5 異常分析。電力數(shù)據(jù)的異常分析常被應(yīng)用到電力企業(yè)防止用戶盜用電力資源的稽查工作中，電力系統(tǒng)中異常數(shù)據(jù)或者是孤點(diǎn)數(shù)據(jù)都是各種不正行為的反映，孤點(diǎn)就是離正常狀態(tài)下的大量狀態(tài)點(diǎn)較遠(yuǎn)的點(diǎn)，電力檢查機(jī)關(guān)在稽查盜電案件時(shí)，可以對用戶一段時(shí)間內(nèi)的用電數(shù)據(jù)進(jìn)行收集和分析，選擇電力數(shù)據(jù)異常的用戶進(jìn)行稽查，這樣不僅可以減小稽查的范圍，還可以有效的防止非法盜取電力資源案件的發(fā)生，保障電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。

4.電力行業(yè)中數(shù)據(jù)挖掘的研究

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種發(fā)現(xiàn)大量數(shù)據(jù)中潛在信息的數(shù)據(jù)處理方法，已經(jīng)成為處理電力行業(yè)信息化建設(shè)過程中積累的大量歷史數(shù)據(jù)的重要手段，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用不僅可以解決供電企業(yè)運(yùn)營管理中關(guān)鍵和突出的問題，還會為電力企業(yè)帶來更大的發(fā)展空間。

4.1 負(fù)荷預(yù)測。電力負(fù)荷預(yù)測包括對未來電力需求量的預(yù)測和對未來用電量的預(yù)測以及對負(fù)荷曲線的預(yù)測。其主要工作是預(yù)測未來電力負(fù)荷的時(shí)間分布和空間分布，為電力系統(tǒng)規(guī)劃和運(yùn)行提供可靠的決策依據(jù)，負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度直接影響電力企業(yè)的生產(chǎn)效益和經(jīng)濟(jì)效益。用戶用電負(fù)荷規(guī)律具有一定的隨時(shí)間變化規(guī)律性，可以采時(shí)間序列模型，在對歷史用電數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘后，對電力負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測，用決策樹按時(shí)間、區(qū)域、氣候等相關(guān)因素對用電記錄進(jìn)行聚類分析，可以為調(diào)度部門做出相關(guān)決策提供有力的幫助。

4.2 電力設(shè)備狀態(tài)檢修。我國的電力設(shè)備檢修一般遵循著事后維修、預(yù)防性計(jì)劃檢修的模式，傳統(tǒng)的檢修模式具有臨時(shí)檢修頻繁、維修不足、過剩維修、盲目維修等缺點(diǎn)。為了解決這些不足，電力系統(tǒng)需要改變現(xiàn)在的檢修模式，向狀態(tài)檢修體制發(fā)展。狀態(tài)檢修是一種通過收集電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，并以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)、預(yù)測電力設(shè)備狀態(tài)未來發(fā)展趨勢為根據(jù)的電力設(shè)備檢修體制。狀態(tài)檢修通過收集電力設(shè)備的日常檢查數(shù)成、定期重點(diǎn)檢查數(shù)據(jù)、在線狀態(tài)檢測數(shù)據(jù)、故障診斷數(shù)據(jù)等，經(jīng)過數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)分析處理，通過挖掘的結(jié)果來預(yù)判設(shè)備的健康和性能優(yōu)劣狀況及其性能發(fā)展變化趨勢，確定設(shè)備的維修狀態(tài)和隱藏的安全隱患，從而科學(xué)的安排檢修工作。

4.3 電力營銷策略支持。通過利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對固定時(shí)間里電力系統(tǒng)中電能用量與時(shí)間變化的關(guān)系數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，掌握數(shù)年內(nèi)電能需求的時(shí)間序列反映的方向和趨勢，進(jìn)行預(yù)測和推斷。采用聚類技術(shù)來進(jìn)行電力客戶細(xì)分。分析用戶的數(shù)據(jù)情況和根據(jù)分析需要，采取不同聚類算法來進(jìn)行客戶細(xì)分。利用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析市場環(huán)境與銷售電量水平的關(guān)聯(lián)度，尋找不同市場環(huán)境中影響電量銷售變化的因素。

5.結(jié)論

隨著電力行業(yè)的不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息也會越來越多，在如此龐大的數(shù)據(jù)信息量中查找到所需的知識，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法是無法做得的，因此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是現(xiàn)階段我國電力行業(yè)數(shù)據(jù)查找和處理的首選方法。電力企業(yè)要意識到數(shù)據(jù)挖掘的重要性，從而保障電力系統(tǒng)的健康發(fā)展。

[1]張志磊電力信息系統(tǒng)中單一登錄和訪問控制方法的研究[D].華北電力大學(xué)(保定),2007.

[2]史小梅.數(shù)據(jù)挖掘在電力決策支持系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].上海電力學(xué)院學(xué)報(bào),2010(4).

[3]西安美林電子有限責(zé)任公司,大話數(shù)據(jù)挖掘[M].清華大學(xué)出版社,2013(1).