呂星昊
摘要:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是當(dāng)前國(guó)際數(shù)據(jù)庫(kù)與相關(guān)信息領(lǐng)域最為先進(jìn)的技術(shù)之一。數(shù)據(jù)挖掘主要是指從混亂的數(shù)據(jù)集合中挖掘出具有價(jià)值的潛在信息的過(guò)程。當(dāng)前,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在各行各業(yè)的應(yīng)用比較廣泛,發(fā)展前景十分樂(lè)觀。本文主要針對(duì)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)線損計(jì)算中存在的原始數(shù)據(jù)不齊全,數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度不高的現(xiàn)象,討論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)線損計(jì)算中的應(yīng)用及其應(yīng)用優(yōu)勢(shì)。
關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng);線損計(jì)算;應(yīng)用優(yōu)勢(shì)
電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)是集電力設(shè)備的安裝、耗電量的管理與計(jì)算、用電量計(jì)費(fèi)和輸電設(shè)備損壞管理與維護(hù)等等多種電力業(yè)務(wù)為一體的電力管理系統(tǒng)。而電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)的線損計(jì)算主要是指在電力的輸配過(guò)程中,構(gòu)成輸送電網(wǎng)的各元件在輸送過(guò)程的電能損失統(tǒng)稱(chēng)為線損,線損計(jì)算則是對(duì)電力輸送原件損耗的電能計(jì)算。在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中線損計(jì)算主要針對(duì)電網(wǎng)每一原件的電能進(jìn)行損耗計(jì)算,并達(dá)到降低電力損失,完成企業(yè)利潤(rùn)效益的最大化。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)線損計(jì)算中的應(yīng)用能有效提高線損計(jì)算的精度,完善線損計(jì)算數(shù)據(jù)的全面性,對(duì)降低電力在輸配過(guò)程中的損耗率具有十分重要意義。
一、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念
數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)發(fā)展與人工智能技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物。它集統(tǒng)計(jì)學(xué)、模式識(shí)別、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)庫(kù)以及高性能并行計(jì)算等技術(shù)于一體,把人們對(duì)數(shù)據(jù)的應(yīng)用從低層次的簡(jiǎn)單查詢提升到從數(shù)據(jù)中挖掘知識(shí),為管理者提供決策支持,是當(dāng)前國(guó)際上數(shù)據(jù)庫(kù)和信息決策領(lǐng)域的最前沿研究方向之一[1]。其流程有問(wèn)題提出,數(shù)據(jù)收集(預(yù)處理),數(shù)據(jù)挖掘(算法執(zhí)行),結(jié)果的解釋和評(píng)估,知識(shí)等步驟。
二、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主要方法
2.1 關(guān)聯(lián)分析
關(guān)聯(lián)分析是指如果兩個(gè)或多個(gè)事物之間存在一定的關(guān)聯(lián),那么其中一個(gè)事物就能通過(guò)其他事物進(jìn)行預(yù)測(cè),它的目的是為了挖掘隱藏在數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系。在數(shù)據(jù)挖掘的基本任務(wù)中關(guān)聯(lián)和順序貫?zāi)P完P(guān)聯(lián)分析是指搜索事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有細(xì)節(jié)或事務(wù),從中尋找重復(fù)出現(xiàn)概率很高的模式或規(guī)則。
2.2 時(shí)間序列分析
時(shí)間序列分析是一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)計(jì)方法。該方法基于隨機(jī)過(guò)程理論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)方法,研究隨機(jī)數(shù)據(jù)序列所遵從的統(tǒng)計(jì)規(guī)律,以用于解決實(shí)際問(wèn)題。
2.3 聚類(lèi)分析
將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類(lèi)似的對(duì)象組成的多個(gè)類(lèi)的分析過(guò)程被稱(chēng)為聚類(lèi)分析[2]。聚類(lèi)源于很多領(lǐng)域,包括數(shù)學(xué),統(tǒng)計(jì)學(xué),計(jì)算機(jī)科學(xué),生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué),目標(biāo)就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類(lèi)。聚類(lèi)被用作描述數(shù)據(jù),衡量不同數(shù)據(jù)源間的相似性,以及把數(shù)據(jù)源分類(lèi)到不同的分類(lèi),使數(shù)據(jù)更方便、更直觀。
2.4 分類(lèi)分析
這種方法主要是對(duì)有關(guān)信息進(jìn)行分類(lèi)分析,分類(lèi)模型以分析數(shù)據(jù)集中的某些數(shù)據(jù)得到另外的數(shù)據(jù)結(jié)果,主要分為預(yù)測(cè)離散變量的分類(lèi),預(yù)測(cè)的連續(xù)變量的回歸,數(shù)據(jù)挖掘中廣泛使用的分類(lèi)方法有決策樹(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基礎(chǔ)函數(shù)等。
2.5 異常分析
一條信息在一定條件下可能是垃圾的信息,而在另一條件下可能是非常重要的數(shù)據(jù)。異常或孤點(diǎn)是事件過(guò)程的各種不正行為的反映,通常用“距離”的恒量,孤點(diǎn)就是離正常狀態(tài)下的大量狀態(tài)點(diǎn)較遠(yuǎn)的點(diǎn),電力機(jī)關(guān)在盜電選案的過(guò)程中,選取從電力數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中根據(jù)用電客戶的狀況,把客戶常年用電量進(jìn)行收集數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)再用數(shù)據(jù)挖掘查找用電量明顯偏離常規(guī)用量的客戶,可以將這些客戶作為有盜電的企業(yè)進(jìn)行稽查[3]。
三、電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)線損計(jì)算
線損率是國(guó)家考核電力企業(yè)綜合技術(shù)經(jīng)濟(jì)指標(biāo),如何準(zhǔn)確的計(jì)算并降低線損已成為營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)工作的重中之重。在給定的計(jì)算時(shí)段內(nèi),輸、變、配電設(shè)備以及營(yíng)銷(xiāo)各環(huán)節(jié)中所消耗的全部電量稱(chēng)為線損電量(即線損)。其計(jì)算分為統(tǒng)計(jì)線損計(jì)算和理論線損計(jì)算。統(tǒng)計(jì)線損計(jì)算的工作內(nèi)容為計(jì)算月線損率及相關(guān)損失電量,隨著電網(wǎng)精細(xì)化管理的要求,統(tǒng)計(jì)線損的計(jì)算也不再拘泥于月計(jì)算[4]。電網(wǎng)線損管理水平提高對(duì)線損計(jì)算系統(tǒng)及相關(guān)系統(tǒng)提出了更高要求,同時(shí)也增加了線損管理人員的工作量,為了保證線損管理的順利進(jìn)行,線損計(jì)算系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)維護(hù)就顯得非常重要。目前電力企業(yè)對(duì)各省電網(wǎng)公司的要求有以下特點(diǎn):(1)電網(wǎng)圖形的錄入不再單獨(dú)進(jìn)行,要求從 GIS 系統(tǒng)導(dǎo)入圖形;(2)采集數(shù)據(jù)避免手工錄入,要求從電能計(jì)量、SCADA 系統(tǒng)導(dǎo)入;(3)理論線損計(jì)算的頻度不斷增加,由原來(lái)每年一次增加到幾次,甚至部分省網(wǎng)公司要求天天計(jì)算;(4)理論線損日計(jì)算中時(shí)間間隔越來(lái)越小,如輸電網(wǎng)的 24 點(diǎn)計(jì)算轉(zhuǎn)化為 96 點(diǎn)計(jì)算,配電網(wǎng)由均方根法計(jì)算轉(zhuǎn)化為 24 點(diǎn)計(jì)算;(5)基于線損計(jì)算的線損分析要求不斷提高。
四、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用在線損計(jì)算中的應(yīng)用
4.1 聚類(lèi)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的應(yīng)用
聚類(lèi)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是用戶分類(lèi)與信用評(píng)價(jià)、負(fù)荷預(yù)測(cè)及分類(lèi)、變壓器故障診斷等方面。企業(yè)通過(guò)對(duì)個(gè)用戶進(jìn)行分析,采用聚類(lèi)的方法將客戶分為不同的類(lèi)別,然后決策分析者可根據(jù)聚類(lèi)的結(jié)果分析各組別之間的差異性,采取有差別的營(yíng)銷(xiāo)策略,從而取得經(jīng)濟(jì)效益。
4.2 空間挖掘在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的應(yīng)用
由于電力系統(tǒng)營(yíng)銷(xiāo)的特殊性,要求決策人員在決策時(shí)要快速、準(zhǔn)確,及時(shí)做出反應(yīng),特別是在電力市場(chǎng)條件下,快速而有效的決策的重要性不可估量,所以,通過(guò)空間挖掘技術(shù),將電網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)、負(fù)荷位置分布數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)變化數(shù)據(jù)等多目標(biāo)層次的信息合為一體,利用特殊的空間技術(shù)對(duì)其進(jìn)行綜合處理,實(shí)現(xiàn)故障定位、損失評(píng)價(jià)、設(shè)備跟蹤等高級(jí)功能。
五、結(jié)束語(yǔ)
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)線損計(jì)算中具有巨大的作用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越廣泛,能夠科學(xué)的指導(dǎo)電網(wǎng)的發(fā)展,對(duì)于提升電網(wǎng)的服務(wù)品質(zhì)和實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)的經(jīng)濟(jì)收益有很大的作用。因此,充分發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電網(wǎng)中的作用是電網(wǎng)企業(yè)今后一個(gè)工作的重點(diǎn)。
參考文獻(xiàn):
[1]朱潔.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)線損計(jì)算中的應(yīng)用研究[D].蘭州理工大學(xué),2011.
[2]雷波.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J].廣東科技,2014,(12):41-42.
[3]朱莉.數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)中的研究與應(yīng)用[D].東北大學(xué),2003.
(作者單位:國(guó)網(wǎng)河北省電力公司阜平縣供電分公司)