探析電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用

張泓

【摘 要】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種數(shù)據(jù)庫技術(shù)與人工智能技術(shù)結(jié)合的技術(shù)，利用一定算法，其能夠從大量的數(shù)據(jù)信息中搜索到所需要的信息。在電力調(diào)度自動化控制系統(tǒng)中應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有重要意義，對于電力企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新具有推動作用，同時還可以讓電力企業(yè)的經(jīng)濟效益得以提升。

【關(guān)鍵詞】電力調(diào)度；自動化；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

引言

一般數(shù)據(jù)庫信息量很小，相對應(yīng)采用的數(shù)據(jù)分析工具也是比較少的，占整個數(shù)據(jù)庫的信息只是一小部分，然而，隱藏的數(shù)據(jù)往往在整個應(yīng)用過程具有重要的參考價值和發(fā)展預(yù)測功能。就比如電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，它的數(shù)據(jù)庫包括了許多監(jiān)控數(shù)據(jù)、電量信息以及設(shè)備的數(shù)據(jù)信息等，對于電力系統(tǒng)中的電壓信息、設(shè)備信息是日常比較實用的信息，但是實際系統(tǒng)中就非常難找到對于用戶有幫助的。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的出現(xiàn)就成功地解決了這一難題，它可以有效地快速地發(fā)現(xiàn)并找到用戶感興趣的信息，而且可以將信息轉(zhuǎn)化為知識。

1電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的概述

1.1內(nèi)涵分析

電力調(diào)度自動化系統(tǒng)能夠為電網(wǎng)系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行提供重要支持，并為相關(guān)電力人員工作、決策提供有力信息的支持。電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的組成如下所示：第一，前置機。前置機能夠從RTU從完成數(shù)據(jù)信息的收集整理工作，并能夠結(jié)合實際對系統(tǒng)的指令進行接收、解釋；第二，主備用服務(wù)器。主備泳服務(wù)器包括數(shù)據(jù)庫和實時庫服務(wù)器，是電力調(diào)度系統(tǒng)的重要組成部件，能夠?qū)ο到y(tǒng)各個工作站的運行進行監(jiān)督；第三，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器。網(wǎng)絡(luò)服務(wù)器主要是對數(shù)據(jù)信息分布和數(shù)據(jù)表整理工作的監(jiān)督；第四，物理隔離開關(guān)。物理隔離開關(guān)能夠解決數(shù)據(jù)的隔離應(yīng)用問題；第五，衛(wèi)星鐘。衛(wèi)星鐘系統(tǒng)將全球定位時間作為系統(tǒng)時間。

1.2電力調(diào)度自動化系統(tǒng)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求

電力導(dǎo)調(diào)度自動化系統(tǒng)對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求具體表現(xiàn)在以下幾方面：第一，通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)減少電力調(diào)度自動化系統(tǒng)的工作時間，提高工作效率；第二，數(shù)據(jù)挖掘能夠提高數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的管理應(yīng)用水平，減少外界因素對電力調(diào)度自動化的干擾；第三，能從不同角度對數(shù)據(jù)信息進行定量、定性分析；第四，為電網(wǎng)報告的分析和制定提供輔助支持；第五，實現(xiàn)了對數(shù)據(jù)信息的及時查詢，為電力調(diào)度自動化工作提供了支持。

1.3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分類

伴隨著信息挖掘技術(shù)的發(fā)展，許多不同類型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法相繼產(chǎn)生，類型種類極其繁多，造成了信息挖掘的混亂，因此，對信息挖掘技術(shù)進行有條理的分類是很有必要的。其分類如圖1所示。

由圖1可見，通常情況下，信息挖掘技術(shù)就是分為了驗證的驅(qū)動挖掘技術(shù)和發(fā)現(xiàn)驅(qū)動的數(shù)據(jù)挖掘兩種類型，驗證驅(qū)動的數(shù)據(jù)挖掘就是用戶對于自己之前提出的假設(shè)，通過各種技術(shù)手段進行信息的索引來完成對假設(shè)的驗證和否定的一個過程，而在假設(shè)的驗證過程中，一般都會用到結(jié)構(gòu)化的語言SQL和結(jié)構(gòu)化的生成器，查詢工具和OLAP（在線分析處理工具）兩部分又組成了結(jié)構(gòu)化的查詢生成器。發(fā)現(xiàn)驅(qū)動的數(shù)據(jù)挖據(jù)就是指：用戶通過使用機器進行學(xué)習(xí)，統(tǒng)計和數(shù)據(jù)可視化的各類技術(shù)來發(fā)現(xiàn)新的假設(shè)。這些知識對于未知領(lǐng)域新知識的發(fā)現(xiàn)具有重要的意義，然而，這個過程并非就是完全獨立的，在過程中還是需要分析人員的參與的。發(fā)現(xiàn)驅(qū)動型數(shù)據(jù)挖掘包含了“推述型”和“預(yù)測型”兩種。推述型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括了可視化、聚焦、關(guān)聯(lián)分析及統(tǒng)計等四方面的技術(shù)；預(yù)測的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要包括規(guī)則歸納法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹技術(shù)三方面。通常所說的信息挖掘技術(shù)指的就是“推述型”和“預(yù)測型”的發(fā)現(xiàn)驅(qū)動型的挖掘技術(shù)。

2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

2.1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)是比較成熟的一項技術(shù)，本身具有對數(shù)據(jù)自行處置、挖掘數(shù)據(jù)進行存儲和高度容納錯誤等優(yōu)點，非常適合處理模糊和不完整、不準確的數(shù)據(jù)，利用計算機精確計算功能，可以實現(xiàn)深度挖掘調(diào)度自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)，一般采用的方法為前饋、反饋。映射三種，使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對數(shù)據(jù)整理和分析至關(guān)重要，采用該方法，可以將調(diào)度各類數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，從而找出數(shù)據(jù)的邏輯性。為此：第一，對電力調(diào)度自動化系統(tǒng)基本數(shù)據(jù)進行處理，雖然這類數(shù)據(jù)復(fù)雜、種類多，但是這些數(shù)據(jù)有緊密的聯(lián)系，能夠整合統(tǒng)一，并形成模式，為后期數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計、分析等奠定堅實的基礎(chǔ)，保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，使電力調(diào)度能夠順利的開展，并形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，方便統(tǒng)一管理；第二，電力調(diào)度相關(guān)數(shù)據(jù)，不同環(huán)節(jié)電力狀態(tài)和參數(shù)準確性不一致，整個過程中會受到一定影響，從而達到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)；第三，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種方法應(yīng)用在電力調(diào)度自動化中，對所有數(shù)據(jù)進行整合分析，并供給其他調(diào)度工作進行決策分析，實現(xiàn)大范圍數(shù)據(jù)共享，以此來保證電力自動化調(diào)度系統(tǒng)的效果。

2.2以灰色分析法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中進行應(yīng)用

在對時間線上相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)進行分析時會應(yīng)用到灰色分析法，通過應(yīng)用一定的數(shù)學(xué)方法，把數(shù)據(jù)中的白色部分當(dāng)作主要依據(jù)，找出它同黑色部分有關(guān)聯(lián)的地方，進而實現(xiàn)數(shù)據(jù)灰色化。在挖掘電力數(shù)據(jù)時，灰色分析法為最普遍的利用方法之一，主要把其應(yīng)用到電力數(shù)據(jù)預(yù)測及分析中。它的優(yōu)點為盡管數(shù)據(jù)不完整或是數(shù)據(jù)有限皆能夠應(yīng)用與分析，但其不足為不能將大數(shù)據(jù)的使用價值充分的發(fā)揮出。

2.3以聚類分析法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中進行應(yīng)

聚類分析方法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛，它和同類分析法比較相似，當(dāng)又不是完全相同，分類方法更加關(guān)注的為將數(shù)據(jù)映射到給定的類別中，聚類分析方法主要針對同類數(shù)據(jù)劃分，數(shù)據(jù)更加全面，而且綜合新較強，這是該方法應(yīng)用十分廣泛的原因，能對灰色分析法缺點進行彌補，使得數(shù)據(jù)整理更加整潔，而且縮小了數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)度和相似度。例如，電力調(diào)度數(shù)據(jù)中控制和生產(chǎn)管控是兩大類，利用聚類分析方法，能將大數(shù)據(jù)進行聚類劃分，主要包含四個數(shù)據(jù)管理區(qū)，管理則包含了電力調(diào)度自動化產(chǎn)生的電力生產(chǎn)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)以及控制數(shù)據(jù)等。

3結(jié)語

總之，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。

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（作者單位：國網(wǎng)湖北省武漢市蔡甸區(qū)供電公司）