电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用分析岳海群

电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用分析岳海群

岳海群张中豪刘子涵

（国网河北供电公司邯郸供电分公司河北省邯郸市056000）

摘要：对电力调度自动化系统来讲合理应用数据挖掘技术十分重要，其是确保电力调度自动化系统效用充分发挥的基础，也是推动现代化社会持续稳定发展的关键。基于此，相关人员需给予数据挖掘技术高度重视，促使其存在的价值与效用在电力调度自动化系统中发挥出最大，为提高我国国民生活水平奠定基础。本文主要分析电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用，具体如下。

关键词：电力调度自动化；数据挖掘技术；运用分析

1数据挖掘技术及其原理

数据安全研究中心网站对数据挖掘的定义是：基于现实或虚拟的数据处理中心，围绕一个特定的研究对象或一个特别的研究目的，对数据进行采集、保存、分析等数据收集与管理。目前，国网电力公司正在实施“SGl86”工程，正在建设并完善以数据采集、数据共享、数据分析为主要功能的智能型综合业务系统。服务架构是海量实时数据中心对外提供的各种服务功能的集合，具体而言，包括数据接入服务、数据采访和基础工具服务。利用海量数据，可以访问电力系统各业务流程的历史记录，提供各流程业务的标准、统一访问方法，并为跨专业、跨部门的分析及辅助决策提供必要的支撑。海量实时数据中心提供标准的业务应用数据接入方法，主要包括以下几种。（1）实时/历史数据通用应用程序访问接口（UAPI）。利用应用程序访问接口将数据写入中心服务平台，以实现实时/历史数据接入。业务应用可以直接使用UAPI直接向实时数据中心写入数据，从而完成实时历史数据的接入。（2）E格式语言文件。该接入方法能够适用于所有业务应用的接入，由业务应用依据需求持续形成E格式文件并输送至实时数据中心的接入服务器，接入服务器负责解析E格式文件并调用UAPI将数据写入实时数据中心。（3）实时数据接入通用规约。该通用规约基于TC/IP，通过网络通信报文的形式将业务应用的数据传输到实时数据中心的接入服务器，接入服务器负责解析该通用规约并调用UAPI将数据写入实时数据中心。

2电力调度自动化系统对数据挖掘技术的需求

2.1电力调度自动化系统

电力调度自动化系统能够为电网系统安全、稳定运行提供重要支持，并为相关电力人员工作、决策提供有力信息的支持。电力调度自动化系统的组成如下所示：第一，前置机。前置机能够从RTU从完成数据信息的收集整理工作，并能够结合实际对系统的指令进行接收、解释。第二，主备用服务器。主备泳服务器包括数据库和实时库服务器，是电力调度系统的重要组成部件，能够对系统各个工作站的运行进行监督。第三，网络服务器。网络服务器主要是对数据信息分布和数据表整理工作的监督。第四，卫星钟。卫星钟系统将全球定位时间作为系统时间。第五，物理隔离开关。物理隔离开关能够解决数据的隔离应用问题。

2.2对数据挖掘技术的需求具体表现

在以下几个方面：第一，通过数据挖掘技术减少电力调度自动化系统的工作时间，提高工作效率。第二，数据挖掘能够提高数据挖掘技术的管理应用水平，减少外界因素对电力调度自动化的干扰。第三，能够从不同角度对数据信息进行定量、定性分析。第四，为电网报告的分析和制定提供辅助支持。第五，实现了对数据信息的及时查询，为电力调度自动化工作提供了支持。

3电力调度自动化系统中数据挖掘技术运用

3.1神经网络

作为应用较为广泛的一种人工智能研究方法，神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用，电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领域，由于数据自行处理、数据分布存储、高度容错性是神经网络的应用优势所在，这就使得神经网络较为适用于模糊、不完整、不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中，神经网络主要通过关联分析的方式实现数据逻辑处理，具体处理可以分为以下几个方面：第一，整合统一基础数据。由于电力调度自动化系统包含的数据具备庞大复杂、种类繁多的特点，因此神经网络的应用需要通过整合统一使相关数据形成结构模型，通过神经网络系统实现数据统一管理。第二，实现不同环节电力调度的关联。应用数据挖掘神经网络方法整理不同环节的电流状态和参数，并保证相关数据信息的整合性，即可实现不同环节电力调度的关联。第三，分析与决策。结合神经网络整理的整合数据，即可开展分析、决策以及数据共享。

3.2模糊分析法

模糊分析法主要指的是对聚类已知数列与分析已知数列，进而使得分类的数据更为全面，让分类结果的综合性得到提升。在在电力调度自动化系统中，应用模糊分析法可以让大数据功能得到发挥，可以让客观数据整理需求得到满足。如在我国太原地县级电网备用调度项目的电力调度自动化系统中就采用了模糊层次分析综合方法，该系统提供了备调一体化系统，可以让数据采集和数据交换得到贯通和共线，具有数据通信链路管理以及数据发布的功能。

3.3灰色分析法

采用灰色分析法又被叫做灰色预测，在调度需要的数据在一点上时，可以选用该方法来挖掘数据，该方法是最普遍的一种，可以对电力调度自动化系统出现的数据来预测，它最主要的优点就是可以在有限数据及调度不完全数据预测，然而，当遇到数据量比较大的数据，便没有办法达到最优，为此电力调度自动化系统出现数据挖掘分析时，应详细分析数据，并对数据的来源进行分类，看其实电力数据或营销环节数据，找出这些数据之间存在的关系，采用灰色分析方法对数据进行挖掘分析，需要充分了解电力调度中部分数据参数，包含用户用电数据预测、电力营销情况、短期或超短期自动化设备和母线负荷数值等，电力自动化系统可以在以上数据进行深入分析，通过制定电力调度边界值，保证电力调度自动化系统正常运行，使数据的收集更加的安全可靠，为后续的分析奠定坚实的基础。

4结束语

总之，若想电力调度自动化系统存在的价值发挥出最大，有关人员加强数据挖掘技术应用势在必行。因其是保证电力调度自动化系统稳定性的根本要素，还是推动电力调度自动化系统效用发挥的关键点。为此，有关部门需合理应用数据挖掘技术，让其包含的作用都利用到电力调度自动化系统中，为进一步提高社会公众生活水平提供有效依据。

参考文献

[1]刘雅铭.解析电力调度自动化系统中数据挖掘技术应用[J].低碳世界,2017,33:66-67.

[2]陈雄坤,李暖群,陈劲跃.基于大数据建设下电力调度自动化的安全与实现[J].自动化应用,2017,02:82-84.

[3]朱维佳,曹坚.电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J].电气时代,2015,07:108-111.