試論數據挖掘在電力調度自動化系統中的應用

牛慧芳

摘要：受社會發展的影響，我國的電力行業隨之快速進步。目前，電力調度中受到用電信息的類間擾動影響，導致調度的準確性不好，提出一種基于數據挖掘技術的電力調度系統優化設計方法。系統設計包括電力調度的數據挖掘算法設計和系統軟件設計兩大部分，建立電力調度的信息流模型，采用模糊質心加權方法進行電力調度的信息分類識別，提取電力調度信息的聚簇特征量，采用模糊加權聚類方法進行電力調度大數據挖掘。電力調度的系統軟件設計采用 Hybrid開發模式設計，在 WebApp應用程序中進行電力調度的算法加載，電力調度系統的數據庫采用 MySQL，服務器接口采用動態鏈接方式開發，在嵌入式下進行電力調度系統的軟件開發。仿真測試結果表明，采用該系統進行電力調度的負載均衡性較好，電力調度的時間開銷較低，各方面指標具有優越性。

關鍵詞：電力調度;自動化系統;挖掘技術

引言

以前電力調度中，對數據的分析僅局限于對電量信息、電力設備等管理，只能夠提供檢索功能和常規信息，無法對數據進行決策分析，為此，對于部分復雜的電力管理一般都需要應用數據挖掘技術，然而現階段從事電力系統調度的人員對新技術的應用并不熟練，致使數據挖掘技術沒有發揮真正的作用，文中詳細分析了挖掘技術含義，并進行了詳細分析，探索數據挖掘技術，使其發揮真正的效果。在系統數據中，電力設備參數也是比較重要的，然而，目前電力設備參數只被統計在生產管理系統中，由于系統等級較低，不能發生系統直聯。一定范圍內阻礙了數據應用，為此，建立數據信息平臺比較重要，該平臺包含設備參數、實時數據、系統參數等，為電力調度運行控制，這就是數據挖掘。值得一提的是電力供應單位需要將春夏秋冬四季的天氣作為數據，數據挖掘的前提是它們有一定的關聯性，作為眾多影響調度的因素，天氣非常重要，我們可以根據天氣預報或前期天氣的規律來提前準備，做好相應的應急準備工作，當然，現階段調度可以做這種預測，只是時間或空間上不深入，數據挖掘能為調度提供每周的依據，有些可以提供每天的信息。不但周圍地理環境影響，而且重視實際應用，將這些零散的分布在調度各因素中，這樣不僅在技術上實現數據挖掘，而且能進一步的提升管理水平。

1主要技術

電力調度綜合數據平臺應用的技術主要有數據輸入輸出、存儲、交換與共享、數據加工、數據服務、數據展現等。數據的采集是電網進行電力調度的一個基本操作，建立一個數據平臺體系結構昀重要的就是數據采集的工作，數據采集的方式主要有三種，一種是接收數據文件，文件中包含著平臺系統需要用到的各種數據，另一種是抽調以往的數據，從以前的數據庫中抽調歷史數據應用，昀后是通過傳輸系統傳輸過來的實時數據。從各方面搜集過來的數據會存儲進入到數據平臺系統中，在使用時可以隨時從存儲系統中調出。數據平臺體系也可以進行數據的輸出，滿足各方面電力調度的數據使用需求，采用集中輸送的方式分配給需要使用數據的單位和信息節點。數據傳輸是進行信息節點直接進行數據的互相分享，保證在傳輸的過程中不會丟失數據，對數據的質量進行保障。數據交換與共享可以實現各個電力調度平臺之間數據的交換與分享，還可以做到在不同格式之間的轉換，進行數據轉換可以幫助各個電力調度平臺更好的進行電力分配工作。數據加工是指在搜集到基礎的數據之后，在此基礎上進行加工，對數據進行一些簡單的計算、求和，算平均值，經過加工處理過的數據更有利用價值，為后續的電力分配工作和數據報表的生成提供了數據資源儲備。經過加工的數據也可以再次進行加工，形成加工循環。數據服務是為依賴平臺運行而生成的其他外圍服務，例如一些數據使用中的接口服務，對系統的使用提供了一些服務項目。數據展現是通過各種圖表的方式直接將數據直觀的表現出來，數據中能夠反應出很多的信息，經過加工和利用圖表表示出來的數據，更能夠體現出各地區的用電數據情況。

2在電力調幅自動化系統中數據挖掘技術的具體應用

2.1數據橋下的數據集成模塊設計

目前，我國電力企業內部環境比較雜亂，很多相關標準并不統一，所以綜合考慮各方原因決定采用數據集成方法。同時，將采用數據清洗策略，以完成不完整數據、重復數據以及錯誤數據的清洗工作。數據內容清洗中，除重復數據不需要清洗外，其余相關數據都需要利用修補值跟默認值的方式來清洗。例如，如果數據出現不完整，就采用補“0”或者“補 null”默認值的方法來清洗。此外，無類型文件數據集成、數據庫相關數據集成以及異構數據集成也是重要過程。

2.2線路故障系統

傳統的電力線路檢修，一般都是在線路出現嚴重故障以后，才開展利用相應方法對電力線路進行巡查，并且探尋出存在其中的故障。但若是把線路故障系統利用到其中，那么該系統會依據電力線路兩端產生故障形式，在電力線路產生故障以后自動且及時的判斷出電力線路受損的部位。相比于較完善的線路故障系統而言，還能夠同時判斷多個故障點。通過將線路故障系統利用到電力調動自動化系統之中，不但能夠將冗雜的線路切除掉，還能減小電力線路故障發生率，以及停電檢修率，并且還能在很大程度上監督電力線路巡查力度，讓電力維修人員能夠有足夠的實踐對線路出現故障的部位分析、判斷，并制定與之對應的補救措施。特別是一些地埋線路等，利用此種能夠定位的線路故障系統具有積極作用。

2.3以灰色分析法在電力調度自動化系統中進行應用

采用灰色分析法又被叫做灰色預測，在調度需要的數據在一點上時，可以選用該方法來挖掘數據，該方法是昀普遍的一種，可以對電力調度自動化系統出現的數據來預測，它昀主要的優點就是可以在有限數據及調度不完全數據預測，然而，當遇到數據量比較大的數據，便沒有辦法達到昀優，為此電力調度自動化系統出現數據挖掘分析時，應詳細分析數據，并對數據的來源進行分類，看其實電力數據或營銷環節數據，找出這些數據之間存在的關系，采用灰色分析方法對數據進行挖掘分析，需要充分了解電力調度中部分數據參數，包含用戶用電數據預測、電力營銷情況、短期或超短期自動化設備和母線負荷數值等，電力自動化系統可以在以上數據進行深入分析，通過制定電力調度邊界值，保證電力調度自動化系統正常運行，使數據的收集更加的安全可靠，為后續的分析奠定堅實的基礎。

結語

電力調度綜合數據平臺是電力系統信息化發展必然經過的一條道路，隨著我國科技水平的不斷提高，影響的不僅僅是人們的生活方式，還對國家發展的各個方面都產生了較大的變化。電力調度綜合數據平臺是一個信息化產物，可以利用現代化信息技術對電力數據進行計算與分析，從而得出昀終的用電比例，而這個數據平臺系統也可以根據數據進行電力的合理分配，對電力系統進行完善的管理。未來，國家發展的腳步越來越快，科技水平也在不斷提高，電力調度綜合數據平臺也會朝著更加智能化、人工化的方向前進，無論是技術，還是設備，都在應用的過程中不斷完善和進步。為了讓用電系統更加完善和方便，還需要我國科研人員的不懈努力和追求，朝著更高、更好的方向發展，將我國的電力系統應用提升到更高的檔次，提升我國科研技術的水平，增強綜合國力。

參考文獻

[1]聶宇，羅超，高小芊，寇霄宇，何宇雄，苑晉沛，李蔚.基于電力調度自動化系統中數據挖掘技術的應用[J].科技創新與應用，2018（03）： 143-144.

[2]周洋.數據挖掘在電力調度自動化系統中的應用解析[J].科技創新與應用，2017（35）：149-150.