大數據時代下數據挖掘技術在電力中的應用分析

蘇金祿 楊龍

【摘要】隨著大數據時代的到來，數據挖掘技術深入到各個行業的研究領域。本文就大數據的具體內涵進行了分析，提出了當前大數據時代下的電力企業該如何做才能提高自身的數據挖掘技術。

【關鍵詞】大數據;數據挖掘;電力企業;智能電網;云平臺

1、大數據時代

隨著計算機科學的不斷發展，各種電子數據信息組成了一個巨大的網絡的系統，但是受到數據的獨立性的影響，這些數據的孤立的、不全面的數據點不能有效的反應出我們想得到的信息，信息的不全面是數據的分散造成的最大問題。當前，應該致力于通過各種先進的技術手段和數據參數的分析，提高網絡的數據的完整性和全面性。將電力數據信息相關的電力的發電、合成、輸電、配電數據等形成一個系統的整體，融合電力相關的各個環節的數據信息。

2、數據挖掘技術

我國電力市場的發展的歷程主要經歷了三個階段即：壟斷、發電競價、電力運轉三個模式。當前的電力市場處于配電網開放模式管理。可靠的數據是實現電力市場模式管理順利過渡的有效的保證，是大數據工能實現的基礎，先進的數據挖掘技術是實現數據可靠新的必要保證。當前數據挖掘處于瓶頸期，主要是缺乏可靠的數據的分析技術以及數據的種類造成的。這個瓶頸制約了數據挖掘技術也是企業發展的制約因素。要想保證先進的數據可以得到有效的挖掘，可以促進技術的信息的發現的話，就要保證大數據的環境具有較高的質量保證，環境的嘈雜、混亂對數據的可靠性有很大的影響，即便是先進的技術也不能在這種環境中正常發揮其作用，有效的信息不能被挖掘。所以，必須對大環境的數據進行管理，實現數據的可靠性，加強對數據系統和環境的分析，建立數據管理系統，加強數據的管理工作。要求要有專業的人員對數據進行管理，保證數據能達到要求的質量和標準。當前的電力市場中，有很多的企業邀請了首席信息官進行數據的技術方面的管理，但是實際的數據管理中很多的問題，根本不能保證信息官對每個問題都可以進行解決，這樣一來，數據的管理還是處在無序的狀態，企業的基本的優勢也就沒有了。這種傳統的數據的管理的方法對現代的數據信息的管理作用不大，大數據的環境還需要不斷地進行研究，其質量還需要進行提高。

3、實現電力企業的數據挖掘技術的方法

隨著科學技術的不斷的發展，數據的挖掘分析的方法也在隨著技術的熟練發生著改變，提高數據挖掘的技術和分析的方法還要不斷努力。常見的數據的挖掘技術方法有以下幾種：

3.1 關聯分析。在經濟和數學的常見的分析的方式關聯分析是一種簡單的數據分析的技術。根據大環境中兩個不同數據的聯系推斷其他的事物的一種方式。這種方法通常是對隱蔽性聯系的推斷然后根據其進行查找的數據信息。

3.2 時間序列分析。時間序列分析是對未來事物的發展的預測。這種分析是用統計學的知識針對動態的數據進行的分析。這種分析經常會被用到循環的數據波動、電力系統的發展趨勢等內容研究中。

3.3 聚類分析。聚類分析是根據數據的性質進行的分析，即將性質相近或者是相同的數據歸為一類，利用對已知的類別的數據的性質對其進行分析，通過建立一種技術函數實現對其他數據的分析。利用這種函數對那些未知性質的數據進行分析。這種常見于對不明分析對象類別的情況下的分析。

3.4 分類分析。對電力數據的信息的相關性進行分析的方法，主要利用神經網絡、決策樹、徑向基礎函數等常用的方法對集中的預測連續變量回歸、預測離散變量分類等。

3.5 異常分析。異常分析分析的是用電的異常現象，經常是檢驗電量是否存在偷電、漏電的現象。這種主要是對異常的孤立點進行的分析，主要是對用電數據的收集和整理，稽查用戶等，保證用電的系統的正常工作。

4、展望

隨著當前計算機信息化的發展和各種聯網的設備的資源共享性原則，導致當前的數據環境中數據的量不斷的增加，這就導致電力企業的發展過程中，對用戶信息的數據庫建立、維護數據庫的管理、預測其負荷的發展過成本太大，對數據的挖掘的過程很難進行。根據相關調查研究顯示，某網絡的搜索引擎界面數據中心的電量使用過程中，大概只有百分之十左右可以得到有效的利用，其他的電量全部被浪費。這是我國當前的網站建設、引擎搜索的現狀，這不利于我國資源的合理利用，對我國的節約型社會的建設也有很大的影響。因此，建立一個節約型的數據庫，運用低功能耗的硬件或者軟件實現資源的節約，加強對時間的序列方面的預測，實現數據挖掘的新的形勢的發展。

5、結語

隨著信息化時代的發展，數據的挖掘技術在當前電力企業發展的過程中，有很大的作用，雖然當前的挖掘的技術和方法還不完善，但是其進步的空間很大，還可以繼續進行挖掘，加強對數據的各個環節的落實，實現將數據的挖掘技術和數據大環境的質量的控制聯系在一起，提高數據管理人員的專業素質，加強對數據管理體系的建立，促進電力企業的不斷的發展。

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