數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用

摘 要 隨著社會科技不斷進步，電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的使用，是對電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和信息進行采集和監(jiān)控的過程，是實現(xiàn)電力調(diào)度完全自動化的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)挖掘作為科技發(fā)展的新型技術(shù)，其對數(shù)據(jù)的采集和分析等，更加的專業(yè)化，因此文章從對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析著手，將兩者進行完美的結(jié)合，以此提升對電力調(diào)度數(shù)據(jù)收集和整理的準(zhǔn)確性。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘 電力調(diào)度 自動化系統(tǒng)

1 引言

在傳統(tǒng)的電力調(diào)度方面，對數(shù)據(jù)的掌控僅限制于電力設(shè)備、電量等信息的管理，提供的只有簡單的常規(guī)性信息以及檢索等功能，對數(shù)據(jù)的分析和決策始終無法滿足，因此一些比較復(fù)雜的電力管理和和決策都需要使用數(shù)據(jù)挖掘新型技術(shù)，但是目前因為一些電力調(diào)度的管理人員對新型技術(shù)不夠重視，導(dǎo)致目前數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用不夠，因此文章根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘的含義，對數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用加以分析。

2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的含義

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是未來一項非常重要的技術(shù)，是從大量數(shù)據(jù)中找出有特殊關(guān)聯(lián)信息的一個過程，通過統(tǒng)計、分析、處理、檢索、識別等方式得以實現(xiàn)，其中數(shù)據(jù)挖掘的實施一共有三個步驟，分別表現(xiàn)為：數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，將一些所需要的數(shù)據(jù)從相關(guān)數(shù)據(jù)中挑選出來，并進行整合；規(guī)律尋找，通過某種方法將挑選出來的數(shù)據(jù)中所含的規(guī)律找出；以及規(guī)律表示，則是將找出的規(guī)律通過簡單能夠理解的方式，展現(xiàn)給需要觀看的客戶或工作人員，以此提升工作的效率。另外，在對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行分析的同時發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)根據(jù)不同的領(lǐng)域其分類的方式也有所不同，大致分為兩大類，分別為驗證和發(fā)現(xiàn)兩種驅(qū)動的數(shù)據(jù)發(fā)掘，驗證驅(qū)動主要是針對之前提出的一些假設(shè)，通過各種手段方法對其進行驗證的過程，在驗證的過程中，會根據(jù)不同的情況選擇不同的生成器，包括SQL和其生成器兩種，其SQL生成器又可以分為查詢以及在線分析處理兩種工具；而發(fā)現(xiàn)驅(qū)動主要針對的是使用者通過學(xué)習(xí)、統(tǒng)計、整理等提出新的假設(shè)，并對新提出的假設(shè)進行推述和預(yù)測，在推述的過程中，進行信息的可視化、信息聚焦、對信息進行關(guān)聯(lián)分析以及信息的統(tǒng)計四個環(huán)節(jié)；在預(yù)測的過程中，先將信息進行分類處理和統(tǒng)計回歸的處理，在信息分類的處理中，需要將信息根據(jù)規(guī)則和神經(jīng)元進行歸納，并制定出相對應(yīng)的決策樹。由數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析，可以得出，通過數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的應(yīng)用，可以解決很多問題，包括電力調(diào)度的人員安排情況、校驗電力使用情況、保護電力使用記錄等，提高了數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確性。

3 數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用方式

3.1 以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中進行應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)如今已經(jīng)成為非常先進的一種智能技術(shù)，本身具備對數(shù)據(jù)自行處理、將數(shù)據(jù)進行分布存儲以及高度容納錯誤數(shù)據(jù)等特征，對處理模糊、不完整以及不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)等非常的適合，通過對計算機精算能力的使用，對電力調(diào)動自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行了深入的挖掘和分析，一般常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法有前饋式、反饋式以及映射三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的使用，對數(shù)據(jù)的整理和分析準(zhǔn)確性非常重要，而且使用這種方法，可以將電力調(diào)度的各種數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)分析，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的邏輯性。對此，首先需要電力調(diào)度的自動化系統(tǒng)中包含的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，雖然數(shù)據(jù)的數(shù)量龐大復(fù)雜，甚至種類繁多，但是這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)在一定的程度上有著緊密的聯(lián)系，可以使用數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)將其進行整合統(tǒng)一，并形成結(jié)構(gòu)模式，使其能夠更加方便數(shù)據(jù)的查詢、統(tǒng)計、分析等，確保數(shù)據(jù)存在的完整性和一致性，保障電力調(diào)度的順利實施，形成一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，進行統(tǒng)一數(shù)據(jù)管理；其次，將電力調(diào)度過程中的相關(guān)的任務(wù)數(shù)據(jù)，不同環(huán)節(jié)不同的電力狀態(tài)和參數(shù)，通過同樣的數(shù)據(jù)挖掘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行整理，并確保在不同環(huán)節(jié)的電力狀態(tài)和參數(shù)準(zhǔn)確性，以及過程中會出現(xiàn)的一些影響和修改，實現(xiàn)不同環(huán)節(jié)電力調(diào)度的關(guān)聯(lián)；最后，將這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法應(yīng)用于電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，將整理出來的數(shù)據(jù)進行整合，并供其他的電力調(diào)度工作環(huán)節(jié)進行分析和決策，將數(shù)據(jù)實行大范圍的共享。

3.2 以灰色分析法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中進行應(yīng)用

灰色分析法又叫做灰色預(yù)測法，當(dāng)所需要的電力調(diào)度數(shù)據(jù)出現(xiàn)在一個點上時，就會使用這種方式進行數(shù)據(jù)挖掘，這種數(shù)據(jù)發(fā)掘方法的使用，是非常普遍的一種，主要用于對電力調(diào)度自動化系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行預(yù)測分析，其主要的就是對有限的數(shù)據(jù)和一些電力調(diào)度過程中出現(xiàn)的不完整數(shù)據(jù)進行分析，但是一旦遇到比較龐大的數(shù)據(jù)，就無法實現(xiàn)最優(yōu)化功能，因此在對電力調(diào)度自動化系統(tǒng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行挖掘時，需要對其涉及的數(shù)據(jù)進行分析，確定其數(shù)據(jù)的分類是電力生產(chǎn)數(shù)據(jù)還是電力銷售環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)，包括這些數(shù)據(jù)之間還或多或少存在著一些直接轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)處理，因此通過灰色分析法對數(shù)據(jù)進行挖掘，需要對電力調(diào)度中出現(xiàn)的一些設(shè)備數(shù)據(jù)參數(shù)進行了解，包括用戶的用電情況數(shù)據(jù)預(yù)測、電力的銷售情況預(yù)測、短期或者超短期內(nèi)自動化系統(tǒng)以及母線存在的負荷數(shù)據(jù)值等，電力自動化系統(tǒng)會根據(jù)以上的這些預(yù)測的數(shù)據(jù)進行分析，制定電力調(diào)度的邊界電量，并且確保整個電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的正常運行，使整個數(shù)據(jù)的收集更加的可靠，以便后續(xù)工作的參考。

3.3 以聚類分析法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中進行應(yīng)用

聚類分析法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用，同分類法有所類似但兩者的目的不同，分類法更注重的是將數(shù)據(jù)項映射到給定的數(shù)據(jù)類別中，但是聚類分析法更多的是針對數(shù)據(jù)同異進行類別劃分，更期望數(shù)據(jù)的全面性和綜合性效果，因此這種方式的應(yīng)用也比較廣泛，將灰色分析法的缺點進行了彌補，使龐大數(shù)據(jù)量的整理更加的整潔，并且縮小了不同類別之間數(shù)據(jù)的相似性和關(guān)聯(lián)性。比方說，電力調(diào)度數(shù)據(jù)中的生產(chǎn)管理和控制兩大數(shù)據(jù)管理，就是通過聚類分析法的方式，將大數(shù)據(jù)聚類劃分，分為了四個子數(shù)據(jù)管理區(qū)，其中管理方面包括了電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中有關(guān)電力的生產(chǎn)數(shù)據(jù)、電力出售的相關(guān)數(shù)據(jù)等；控制方面分為了三個子數(shù)據(jù)區(qū)：

（1）電力調(diào)度的計劃數(shù)據(jù)，包括電力廠發(fā)電的能力數(shù)據(jù)值、用戶發(fā)電用電的數(shù)據(jù)等，

（2）安全管理的數(shù)據(jù)，通過計算機對一些電壓數(shù)據(jù)值、電壓數(shù)據(jù)值等進行有效的監(jiān)控，以確定自動化系統(tǒng)的正常運轉(zhuǎn)，

（3）監(jiān)控數(shù)據(jù)，包括電量數(shù)據(jù)、實時電量、輸出量等數(shù)據(jù)，以此提升對數(shù)據(jù)的掌控，加強電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的使用。

4 結(jié)束語

總而言之，隨著科技的不斷進步，我國針對電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的使用情況進行了創(chuàng)新，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在其中應(yīng)用成功的與否，還需要專業(yè)的人員繼續(xù)進行探究和實驗，以確保我國電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的升級和改造，進一步促進我國電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的發(fā)展，實現(xiàn)真正的智能電網(wǎng)時代。

參考文獻

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作者簡介

劉賓（1963-）男，安徽省淮南市人。大學(xué)本科學(xué)歷。工程師。研究方向為電力系統(tǒng)自動化。

作者單位

國網(wǎng)安徽省電力公司馬鞍山供電公司 安徽省馬鞍山市 243000endprint