淺談數據挖掘技術在電力企業中的運用

劉春

（陜西北元集團錦源化工有限公司，陜西 榆林 719319）

引言

近年來，我國已迎來了大數據時代，無論是哪種類型的企業，在企業生產及發展過程中都會產生大量的數據及信息，這些數據及信息對企業的發展具有重要意義，對于電力企業來說也同樣如此，只有采取相應的技術手段來充分挖掘這些價值數據，才能保障企業在未來發展過程中的決策科學性，以下便對數據挖掘技術在電力企業中的運用進行探討。

一、大數據及其挑戰

（一）大數據

對于大數據來說，其具備的最明顯的特點便是高增長性和多樣性，大數據是無時無刻不在增長的，這也使大數據變得非常龐大，人們可以將大數據看作是一種信息資產，正是由于大數據非常龐大，使得人們需要通過一種全新的方法來對其進行處理，這樣才能使大數據的價值得到充分利用。大數據可以用高速、價值、多樣、大量這四個詞匯來描述其主要特征。

（二）大數據技術給電力企業帶來的挑戰

電力企業在經營發展過程中無時無刻不在產生著數據，這些數據是非常龐大的，并且涉及到電力企業經營生產的各個方面。在電力資源生產方面，利用大數據可以實時記錄電力企業自投入使用以來各種設備的故障情況、運行狀態等數據；而在電力供應與傳輸方面，需要由監測系統對設備運行狀態進行海量數據的監測與記錄；在電力使用方面，用戶用電、智能電網、工業用電等同樣要進行大量數據的監測。當然，大數據在給企業經營生產帶來便利的同時，也給其帶來了一些新的挑戰，雖然電力企業在經營發展過程中產生龐大的數據，但絕大多數的電力企業所采用的數據庫卻只能對這些數據進行存儲、統計與查詢，大數據在其他方面所具有的潛在價值還有待進一步挖掘。因此，電力企業要想得以穩定發展，就必須要對大數據所具有的潛在價值進行積極把握。對于電力企業來說，需要充分做好數據收集工作，通過對數據進行不同角度、不同方位的收集，以使更多的價值數據得到匯總，將無效或無用數據進行剔除，能夠使數據變得更加可靠、真實。并且，在電力企業中所涉及到的各類數據往往是具有很大關聯性的，電力企業相關人員需要依據這些數據間的參數關系來進行深度的關聯剖析，這也是電力企業所需面臨的又一挑戰。

二、數據挖掘技術及其思考

（一）數據挖掘技術

對于數據挖掘技術來說，該技術是通過相應的數理模型來分析關于企業的各種模糊數據，以此從海量模糊數據中找出具有價值性的潛在信息?？紤]到電力企業在生產經營過程中所涉及的數據量是非常龐大的，因此是不適宜采用傳統方法來處理數據的，因此需要采用數據挖掘技術來對龐大數據進行快速、高效地解決。

（二）運用思考

對于電力企業來說，在應用數據挖掘技術過程中，要想確保挖掘到的信息是具有價值的，就必須要保證數據具有較高的質量，因此需要解決數據質量問題，而這就需要通過首席數據官來開展數據管理，以使企業能夠利用數據挖掘技術來進行價值信息的挖掘，以便于企業管理人員依據這些信息做出科學的決策。

三、數據挖掘技術在電力企業的運用分析

考慮到從龐大的數據量中開展價值信息的挖掘，可以將數據挖掘看作是一種價值自發現的過程，應盡可能地從不同途徑來對數據進行搜集與處理，通過模糊識別來分析數據。對于數據挖掘技術來說，可按照五大層次來對其進行劃分。

（一）來源層

在數據來源層中，其用來存儲各種外部性數據與事務性數據，這些數據來自于互聯網、自動記錄工具、移動設備等，其重要價值體現在能夠直接影響到電力企業的生產經營與決策。

（二）整理層

考慮到數據來自于不同途徑，但卻存在一定的內同性，因此可根據互動性來劃分數據類別，同時還考慮到挖掘的數據完整性問題，因此還需通過解析、重構等手段來處理數據，以使數據質量得到進一步提高。在分類過程中，可將數據劃分成非結構、半結構與結構化數據，過濾結構化數據的同時，將無效數據予以有效剔除，同時按照相應的標準來轉化半結構化和非結構化數據，使其成為機器語言或索引等，這也是數據整理層所具備的重要功能。

（三）管理層

在數據挖掘技術中，信息在經過整理與轉化以后，會統一存儲到電力數據倉庫之中。電力企業可以依據對應主題來對不同的屬性集進行設計，以使數據處理規模得以有效降低。如果數據庫分屬于不同的主題，則需通過粗糙集屬性歸約法來對其中存在的冗余數據進行剔除，同時按照IFTHEN 分類規則知識來表示決策樹數據集，并利用規則知識庫進行存儲，這樣在處理新數據時便可依據規則識別來進行匹配與評價。

（四）分析層

在數據挖掘技術中，需要按照數據的實時性與非實時性來處理電力企業數據。如果數據具有實時性，如電力負荷數據，需要由系統來對該類數據實施內存計算分析。如果數據具有非實時性，則可通過Map Reduce 云計算以及分布式文件系統來進行對應處理。

（五）展示層

電力企業可以通過營銷決策系統的支持來對數據進行設計，以使其進行可視化呈現，數據挖掘成果可利用圖形進行展示，這樣可幫助員工對電力企業做出的評價決策及發展戰略有一個更加直觀、深入的了解。

結語

總而言之，在大數據時代下，電力企業需要不斷深化和研究數據挖掘技術，以確保該技術的應用價值得到充分展現，幫助電力企業挖掘更多的價值信息，使電力企業能夠在大數據的帶動下得以繁榮、穩定的發展。