電力調度自動化系統中數據挖掘技術的應用

楊永東

【摘 要】合理的將數據挖掘技術融入到電力調度自動化系統中，可有效的確保電力調度自動系統數據信息的規范性。但在實際應用數據信息的過程中，出現了不符合規范的現象。基于此點，為了能夠更好的解決這一問題，本文從數據挖掘技術的角度出發，分析其工作流程及原理，并通過分析系統平臺、集成模塊技術，以及神經網絡等方式，完善該系統，旨在為電力調度自動化系統的工作人員在預警事故、制定報表等工作時，給予一定的指導，并為電力自動化調度系統運行速度的提升，提供一定的幫助。

【關鍵詞】電力調度；自動化系統；數據挖掘技術

大數據時代的到來，間接的增加了人們對數據信息的要求。但目前在發展的過程中，沒有對數據信息進行詳細的探討和分析，缺乏完善的數據處理工具，而且在運用數據系統的過程中，僅是簡單的處理數據信息，難以挖掘出數據信息中所隱藏的更多信息，也就難以將數據信息的作用充分的發揮出來，無法讓人們真正的感受到信息為人們帶來的便利。電力調度自動化系統中包含了大量的數據信息，但在人們實際應用的過程中，卻很難將相關的信息挖掘出來，因此應合理的探討數據挖掘技術，該技術的出現可有效的處理不完整、以及噪音等問題較大的數據，運用關聯性數據可真正發現數據庫中不同數據間存在的關聯性。正是在這樣的背景下，對電力調度自動化系統中數據挖掘技術的應用，進行深入的研究與分析。

一、數據挖掘技術

大數據背景下，運用數據挖掘技術可將所要收集的數據從海量的數據中挖掘出來，在運用挖掘技術挖掘海量數據時，運用相應的工具從數據庫將需求的技術挖掘出來，在挖掘數據信息的過程中，首先應了解數據模型和數據庫相互之間的關系，運用此技術能幫助企業在決策某一事件時給予一定的判讀依據。數據挖掘技術通過以下流程實施，第一，明確業務的對象，在運用挖掘技術前明確業務對象的目的是為挖掘工作創建良好的基礎，這一工作實際上是為了了解相關業務中面臨的問題；第二數據的準備工作，通過對數據的選擇、預處理以及轉換三個工作層面，可針對性的完成挖掘技術中的預算法，并合理的構建分析模型，并完成對一定領域數據的挖掘。

二、數據挖掘技術的原理及流程

信息技術的發展促使海量數據在收集的過程中可運用數據挖掘技術，它是一項重要的數據采集技術，在收集數據的過程中運用數據挖掘技術將其重大量的數據，通過關聯信息的方式找出，其工作流程是通過數據統計、分析數據、處理數據、數據檢索等方式，實現對數據的獲取。數據挖掘技術主要包括三個流程，第一，數據的準備階段，將需要的數據從數據庫中挖掘出來，通過先查找相關的數據，再將相關的數據的進行細化。最后找到自己所要收集的數據。第二，規律型的尋找，運用某種方式將找出數據中的規律，通過簡單的方式描述出來。第三，規律的表示，將數據存在的規律，通過簡單的方式進行理解和整理，將其展現給工作人員和客戶面前，繼而可有效的提升工作效率。此外，在分析挖掘技術的過程中，會由于所信息領域的不同為此導致了所運用的挖掘技術也是不同，可將其進行適當的分類，大致將其分為兩類分別是發現和驗證，在對信息驗證的過程中，根據不同情況選擇合適的生成器，其主要包括其生成器和SQL兩種，運用SQL生成器能夠進行在線分析和查詢具有兩種功能，通過實際應用了解到驅動是為使用者通過對信息數據的統計、整理和學習產生一定的遐想，并通過新的遐想提出預測，為了確保信息的準確性應做好信息聚焦、可視化、統計以及關聯四個環節的工作。通過分析得出，數據挖掘技術的工作原理，將數據挖掘技術運用到自動化調試系統中，能將很多問題解決，主要包塊對電力使用情況的校驗、安排人員、記錄電力的使用情況等相關工作，進而可提升數據信息的精準性。

三、電力調度自動化系統中數據挖掘技術的應用

1.挖掘系統平臺

隨著科技水平的進步和發展，促使信息技術的不斷被挖掘出來，在大數據背景下，電力調度系統已從原始的實時報表的監控查詢系統轉換成為智能化的調度西戎，運用高級的軟件促進了電力調度系統不斷趨向了智能化趨勢的發展，可在周期關聯的規則下挖掘出相應的數據平臺，例如可選用微軟的net平臺，數據信息系統可在此平臺的支持下，有效的豐富數據信息資源，它具有豐富的資源，也具備較大的訪問能力。

2.設計集成模塊

在應用電力系統的過程中其具有多項標準，這些相應的標準針對于分布式的電力系統來說，在其發展的過程中具有一定的推動性作用，但由于各數據集成規律不同，使得電力企業在發展的過程中，出現數據混亂的情況，為了更好的防止這一現象的出現，可對數據集成模塊定期的進行清洗和整理。

3.云計算在挖掘技術中的應用

在大數據背景下目前雖然已經產生了云計算技術，但是它還處于發展期間，因此存在著一定的缺陷和問題，因此云計算應用與挖掘技術的過程中可通過以下幾點入手，第一，合理的構建基礎設備，在其創建的過程中應根據客戶的變化要求，考慮不同行業之間的特點，建設合理的云計算挖掘系統，繼而方便客戶對相關數據的需求。第二，虛擬技術的出現，為云計算挖掘技術提供了有利的保障，在未來電力調試的過程中可借助虛擬技術，合理的將云計算挖掘技術應用到其中，在相關數據信息收集的過程中，合理的運用網絡信息技術，能促使電力調度系統實現自動化體系，為相關工作帶來了一定的便利，例如比特幣最早是一種網絡虛擬貨幣，可以購買現實生活當中的物品。它具有分散化、匿名等特點，僅能在數字世界使用，不屬于任何國家和金融機構，并且不受地域的限制，可以在世界上的任何地方兌換它，此外，也被一些不法分子用于洗錢的工具。第三，通過運用云計算挖掘技術研發各種新型的產品，充分的了解客戶和社會的需求，引起大眾的關注度，繼而可一生數據挖掘技術的個性化和多樣化，為電力調度系統帶來一定的便利。

4.神經網絡的應用方式

數據挖掘技術可運用神經網絡的方式將其應用與電力調度系統中，運用此技術，可實現電度調試自動化趨勢發展，可將數據分布儲存、自行處理、高度容錯，它能為不完整、不精確、模糊的數據進行適當的處理，在電力調度自動化系統挖掘數據的過程中，運用神經網絡可運用關聯分析的方式進行數據邏輯處理，其包含以下幾點內容，第一，將基礎數據進行統一和整合，由于電力調度系統包含了較為復雜并且種類較多的數據，因此，通過神經網絡將相關數據進行有效的整合和統一，促使數據形成一定的結構模板。第二，關聯不同環節的電力調度，運用挖掘神經網絡技術的方式來整理不同環節電流的參數和狀況，能夠有效的確保相關數據的整合性和關聯性。第三具有一定的決策性和關聯性，運用神經網絡來對相關數據進行有效的整合，具有一定的決策性和分析性，可共享不同階段的數據。

四、結束語

綜上所述，數據挖掘技術對電力調度自動化系統在數據挖掘、收集整理的過程中，具有重要的意義。隨著時代的進步和發展，我國不斷創新電力調度自動化系統的使用方式。運用數據挖掘技術的過程中，還需要專業的人員進行實驗和研究，進而促進我國電力調度系統的發展，真正的實現電力調度自動化。

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