电网内部及各领域间电力数据挖掘应用

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摘要：数据挖掘在近些年应用广泛，文章对电力数据的挖掘进行了研究。首先分析了电力数据的特点，然后研究电力数据的挖掘方法，最后分析电力数据挖掘的应用，帮助工作人员更好地使用电力数据。

关键词：电力数据；城市管理；数据挖掘；数据分析

引言

电力数据十分巨大而且庞杂，但是能够了解目前电力系统的发展情况和电力的使用情况，具有很大的价值。通过电力数据的挖掘，能够了解电力系统的工作情况，配合其他数据推动城市管理。因此做好电力数据挖掘工作，对电网各个领域都有非常重要的作用。

1电力数据的特点

1.1业务量多而且重要性高

每天都会产生大量的电力业务，遍布全国各地，尤其是在人们大量使用各种家电后。电力业务越来越多，每天产生的电力数据也变得比以前多了很多。除了用电设备产生的数据，每天还有发电设备、输电设备、配电设备产生的数据。这些数据对于电力系统的控制十分重要，如果不能对数据进行有效收集和传输就很容易对电力系统做出错误的决策，导致电力系统增加存储。1.2电力数据管理难电力系统每天产生的数据非常多，对数据的管理和使用在任何一个环节出问题，都会给电力系统造成影响。由于不同领域电网的运维单位不同，不同区域管理系统不同，这就增加了管理的难度，给电力数据的使用和管理带来了巨大的困难。如果对设备的数据错误配置，就容易造成大面积的网络瘫痪。

1.3电力数据庞大而且繁杂

电力系统有很多不同的领域和级别，不同领域级别所产生的数据差异较大，会又很大的不同。无论是省内组织调度、变电站、电厂、基层单位都在产生电力数据，而且这些数据全部可以接入到通信网络中，所以电力数据是庞大而且繁杂。

2电力数据的挖掘

数据挖掘是近几年非常流行的工作，可以利用分析工具和分析方法，对海量的数据进行分析，建立数据模型和研究数据的关系。通过数据挖掘，能够发现数据的潜在关联，也能挖掘出平时忽略的因素。数据挖掘在很多领域都有广泛的应用，无论是商业、生产还是管理，特别是对于电力系统而言，充分地使用数据挖掘，也有利于电力系统管理水平的提升，促进电力系统内各领域的顺利运行。

2.1数据挖掘流程

数据挖掘需要经过商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估、模型部署六个步骤。（1）商业理解就是从商业角度分析项目的要求，判断数据挖掘的目的，然后根据数据挖掘的目的，开展数据挖掘工作，让所有的工作都跟商业理解的结果联系起来。（2）数据理解工作中，会建立数据的标准并对数据展开评估，以此指导之后的数据准备工作。（3）数据准备工作要对所有的原始数据进行组织和清洗，因为大数据的有庞大且信息量低的特点，只有进行了数据准备，才能获得真正可以使用的数据。（4）建立模型阶段，会根据需求使用不同的建模技术，构建校准模型和参数，在该阶段包括关联规则、分类预测、聚类，以及对数据的异常检验。（5）模型评估中会对重点挖掘结果和商业的吻合性进行判断，从而确定模型是否可用。（6）模型部署阶段就是生成一份报告，或者建立专门的算法，来重复之前的数据挖掘过程。

2.2数据挖掘的方法

数据挖掘的方法有很多种，这些方法都基于统计学。（1）统计分析。这是最基本的数据挖掘方法，能够对多维度、历史数据极多的数据进行判断和分析。目前统计分析方法包括方差分析、线性回归等等。使用这个方法能够通过历史数据分析数据的发展规律，从而对数据的运行规律进行探索，构建数据内部的因果关系。比如可以利用线性回归方程，统计数据的发展，就可以对之后可能发生的事件做出判断。（2）可视化。可视化就是将数据从抽象的数据变成形象的图形，通过使用人机交互的手段，让数据被更加简洁和清晰的表现出来。（3）神经网络。神经网络是近几年发展速度比较快的一项技术，该技术能够模仿人的大脑神经结构建立计算模型。由于神经网络具有很强的自主性和适应性，而且能够建立一个具有反馈能力的模型，在目前的数据挖掘中应用也十分广泛。（4）决策树。决策树就是利用数据的因果关系，来构建一个自上而下的决策结构。每个决策事件都可以引出其他两个甚至更多的事件，然后人们可以利用引出事件的不同，来进行决策。从结构上看，决策树就像一个树的形状，这也是决策树名字的由来。决策树的优点在于，它的规则是更加明确的，相比神经网络获得的模型，人们更了解决策的模型。所以，这种方式在处理多维数据的分类时非常有效，但是在分支变多的情况下，决策树就很难进行继续管理。

3电力数据的挖掘和应用方法

随着电力网络的智能水平提升，以及电力系统的信息通信逐渐完善，能够获取的电力数据越来越多。这些数据中包括了电力的基础数据和营销数据，无论是用户的基础信息、电力线路设备的监测数据信息，还是生产营销过程中的发电、输电、配电、用电等信息，以及电力网络中的电压、电流等信息，都能够被收集到。通过做好对电力数据的分析，能够加强电网数据和外业数据的整合，不仅可以对电力服务本身，也对城市管理、能源控制、环境管控都提供了支持。

3.1电力数据挖掘在电力系统中的使用

由于电力系统建设的成果，提升了电力数据的完整性，所以电网设施规划、动态安全评估、电力负荷预测等工作都可以利用电力数据挖掘结果来进行判断。电网设施建设和规划的工作中，利用可视化技术，可以将电力的使用情况直观地在地图上表现出来，然后根据需求生成数据地图。比如可以专门构建电力地图，不仅能够对城市的用电情况做出判断，也为电力的负荷情况提供了十分直观的数据，这样就能够对电力的综合管理有更为准确的判断。比如，可以根据数据确定哪些位置用电负荷比较高，以及判断哪些街区的负载比较严重等等，然后就可以进行升级改造工作，做好对配套设施的部署。（1）电力系统诊断。利用电力系统内的专职，能够对电力故障进行识别，也能够对电力的故障做出判断和分析，甚至可以确定是电力系统中哪个环节出现了问题。比如，中小型变电站在电力系统发生故障时具有时空上的关联性，所以可以使用优化相似的方式，来对高压输电系统进行判断。可以使用决策树的方法，对变电站的故障进行自动获取，然后制定处置故障的方法。（2）电力负荷预测。电力负荷是对电力系统控制和管理中的重要指标，也能对电力运营的情况做出判断。根据决策树方法，能够结合电力负荷的情况分析电力负荷的影响因素。或者对不同季节、时段电力负荷的变化情况进行收集，能够了解电力负荷的周期性变化，从而利用数据的特征来制定电力调度的策略。（3）动态评估。电力系统始终都在运行，所以系统是不断变化的，通过数据挖掘，能够对电力系统进行动态评估，对系统未来的安全情况做出预测，及时采取措施预防危险。比如目前对电力系统进行的暂态稳定、电压稳定测试，在数据庞杂的情况下，都需要有数据挖掘作为支撑，从而推动系统的控制和优化配置，提升系统的安全性。

3.2跨领域的电力数据挖掘

电力数据除了能够反映出电力系统本身的状况，也能够对城市的运转情况做出初步的判断，所以电力数据也能够在其他领域发挥作用。（1）电动汽车管理。随着电动汽车数量逐渐增加，如何加强管理也成为了交通管理的课题。通过挖掘电力数据，能够获取电动汽车的活动情况，并且根据对电池电量、汽车位置、充电桩的使用情况等等，就可以构建起预测模型，从而做好对电动汽车的管理工作。充分利用实时数据和历史数据，也可以预测驾驶者之后的行程，并且给驾驶者提供最好的充电地点，做好调度工作。（2）提升能源利用效率。随着很多清洁能源被使用，通过电力数据的挖掘也能够了解这些新能源的使用情况，结合电网的电能应用情况，能够制定新能源和传统能源联合使用的方法，也能够做好对清洁能源的调度工作，提升使用效率。（3）智能化城市基础设施。城市中有很多监控装置，包括对温度、湿度、噪音、风速的信息采集等等，能够确定城市的环境指标，而将电网数据融入到这些装置获得的数据中，进行更深层次的挖掘，就能够对城市的发展情况做出直观的分析，而且能够对城市的发展环境情况做出多角度的预测。利用城市环境指标数据，可以对某一区域的情况进行分析，从而对城市的规划提供全面的支持，也能都对城市目前的宜居情况做出判断，或者对工业园区和公园的规划做出决策。（4）精细化城市管理。利用电力数据可以确定城市楼宇的入住情况，也能够对城市的发展情况做出分析。比如可以检查城市的空房率和入住率，方便监管部门对城市的人口分布情况做出调查。

4结语

电力系统每时每刻都在产生大量的数据，通过数据挖掘工作，可以充分发挥电力系统数据的价值。使用合理的方法，可以对电力系统的调度、规划做出决策，将电力数据和其他的数据进行配合，也能够对城市的发展情况做出判断，提升城市的管理水平。

参考文献：

[1]臧玉魏,谢连科,张永,张国英,吴健,白晓春.基于电力营销聚类分析的数据挖掘算法研究[J].信息技术,2020,44(04):56-59+64.

[2]蒋毅,欧郁强,梁广,高杨,严永高,林捷,赵晓宁.基于数据挖掘的现场作业风险态势评估方法[J].计算机与现代化,2020(04):78-84.

[3]邹云峰,徐超,倪巍伟,唐刘远,沈涛.电力客户数据隐私保护机制研究[J].电力需求侧管理,2020,22(02):83-87.

[4]蔡榕,周长江,杨毅,孙涛,王鹏,郭晏.基于数据挖掘的电力仪表图像智能监控系统设计[J].自动化与仪器仪表,2020(03):117-119+123.

[5]董伟广,钟建伟,张钦惠,周璨,李正刚,程明亮.基于数据挖掘技术和随机森林算法对变压器的故障诊断[J].电力设备管理,2020(03):54-56.

[6]戚思睿,苟吉伟.基于数据挖掘的电力系统数据分析与决策系统[J].电子设计工程,2020,28(06):78-82.

[7]赵水忠,王一杰,杜亮,吕晓俊.基于数据挖掘和ERP技术的电力工程数据信息库设计[J].电子设计工程,2020,28(05):107-111.

作者：罗俊婷 张来东 单位：天津市普迅电力信息技术有限公司