孫煒星

摘 要：近年來(lái)，信息技術(shù)快速發(fā)展，各企業(yè)為了滿足現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展要求，也不斷進(jìn)行技術(shù)改革與創(chuàng)新，在企業(yè)經(jīng)營(yíng)與管理中不斷引入先進(jìn)設(shè)備，促進(jìn)技術(shù)改革。電力企業(yè)要想在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下實(shí)現(xiàn)快速、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展，必須積極引進(jìn)數(shù)字化技術(shù)，保證電力系統(tǒng)的安全性與穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種利用人工智能手段，分析數(shù)據(jù)庫(kù)中的大量數(shù)據(jù)，掌握其規(guī)律并獲取知識(shí)的新興技術(shù)，本文主要分析了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)特點(diǎn)以及在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中的具體應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)；電力系統(tǒng)；負(fù)荷預(yù)測(cè)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP274 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

在社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下，各企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，為了提高企業(yè)綜合競(jìng)爭(zhēng)力，實(shí)現(xiàn)企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，各企業(yè)不斷將國(guó)內(nèi)外先進(jìn)的設(shè)備與技術(shù)引進(jìn)企業(yè)發(fā)展中，通過(guò)不斷調(diào)整經(jīng)營(yíng)模式與管理模式來(lái)增強(qiáng)本企業(yè)的經(jīng)濟(jì)實(shí)力?，F(xiàn)階段，信息技術(shù)不斷發(fā)展與應(yīng)用，為企業(yè)生產(chǎn)與管理做出了巨大貢獻(xiàn)。電力系統(tǒng)作為一個(gè)數(shù)據(jù)大系統(tǒng)，在管理信息系統(tǒng)、數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制系統(tǒng)、地理信息系統(tǒng)、電網(wǎng)運(yùn)行的實(shí)時(shí)信息系統(tǒng)廣泛應(yīng)用情況下，大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在電力系統(tǒng)中傳輸，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法已難以符合快速增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)要求，因此需要進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新，提高信息技術(shù)的分析能力，保證電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性與安全性。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

1.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)含義

DM（數(shù)據(jù)挖掘）指的是從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)人類(lèi)事先未知但具有重要價(jià)值與潛在性的知識(shí)與信息，并利用技術(shù)手段將其表示為人類(lèi)可理解模式的一個(gè)高級(jí)過(guò)程，可從大量的、復(fù)雜的、不完全的數(shù)據(jù)中掌握已有信息，還可發(fā)現(xiàn)未知的、隱藏的新信息，便于人類(lèi)理解、應(yīng)用與儲(chǔ)存。數(shù)據(jù)挖掘主要包括數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)選擇與轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)挖掘、模式評(píng)估以及知識(shí)輸出表達(dá)等多項(xiàng)內(nèi)容，共涵蓋了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)可視化、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算以及信息檢索等多個(gè)交叉領(lǐng)域。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是在機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的，但具有其自身優(yōu)勢(shì)，主要包括：（1）傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)是以提高機(jī)器學(xué)習(xí)能力為目的的技術(shù)，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要以呈現(xiàn)出可被人使用的、有價(jià)值的信息為目的，更具實(shí)用性；（2）傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)通常將較小數(shù)據(jù)源作為關(guān)注重點(diǎn)，但數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是將巨大的數(shù)據(jù)庫(kù)作為重點(diǎn)內(nèi)容，可有效處理維數(shù)高、殘缺不全、有噪聲的數(shù)據(jù)項(xiàng)。該技術(shù)可從多個(gè)角度出發(fā)，對(duì)知識(shí)進(jìn)行歸納學(xué)習(xí)，將基本理論以及假設(shè)未能遇見(jiàn)的知識(shí)進(jìn)行揭示。

1.2數(shù)據(jù)挖掘具體功能分析

數(shù)據(jù)挖掘主要具有數(shù)據(jù)分類(lèi)、數(shù)據(jù)估值、知識(shí)預(yù)測(cè)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類(lèi)以及可視化等內(nèi)容。具體分析如下：（1）數(shù)據(jù)分類(lèi)，就是將數(shù)據(jù)類(lèi)別進(jìn)行區(qū)分，并選出訓(xùn)練集，再利用分類(lèi)技術(shù)于訓(xùn)練集上建立模型；（2）數(shù)據(jù)估值，估值與數(shù)據(jù)分類(lèi)相似，其不同點(diǎn)主要在于，估值是處理連續(xù)值的輸出；（3）知識(shí)預(yù)測(cè)，這是在分離與估值的前提下進(jìn)行的，根據(jù)數(shù)據(jù)分類(lèi)或估值得到數(shù)據(jù)模型，以便進(jìn)行預(yù)測(cè)未知變量；（4）相關(guān)性分組與關(guān)聯(lián)規(guī)則，這是在分析記錄與數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性基礎(chǔ)上，決定事情發(fā)生的可能性；（5）聚類(lèi)，這主要是指對(duì)數(shù)據(jù)記錄進(jìn)行分組，將相似記錄劃分在一個(gè)聚集中；（6）可視化，就是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納、總結(jié)，利用圖形等多種形式呈現(xiàn)出來(lái)。

1.3工作流程

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要是通過(guò)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、發(fā)掘以及解釋評(píng)價(jià)等三個(gè)步驟進(jìn)行工作，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、變換以及預(yù)處理；數(shù)據(jù)發(fā)掘主要是以任務(wù)具體特點(diǎn)為依據(jù)建立數(shù)據(jù)模型；解釋評(píng)價(jià)就是對(duì)數(shù)據(jù)模式進(jìn)行評(píng)價(jià)、解釋。

1.4數(shù)據(jù)挖掘方法

利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要可通過(guò)以下幾種方法：（1）機(jī)器學(xué)習(xí)方法，這是最基礎(chǔ)的方法，其中包括歸納學(xué)習(xí)與范例學(xué)習(xí)兩種方法；（2）統(tǒng)計(jì)方法，包括判別分析、回歸分析、探索性分析以及聚類(lèi)分析；（3）數(shù)據(jù)庫(kù)方法，主要是利用在線分析或多維數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)；（4）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。

2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用分析

近年來(lái)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷發(fā)展，在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用也取得了良好的應(yīng)用效果。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在負(fù)荷經(jīng)濟(jì)調(diào)度、動(dòng)態(tài)安全評(píng)估、負(fù)荷預(yù)測(cè)以及故障處理上，本文主要分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中的具體應(yīng)用。

2.1電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)

電力系統(tǒng)負(fù)荷主要是電力系統(tǒng)中全部用電設(shè)備消耗功率相加的總和；電力預(yù)測(cè)主要是在已知電力系統(tǒng)的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、氣象基礎(chǔ)上分析其歷史數(shù)據(jù)，探索期內(nèi)在聯(lián)系以及規(guī)律變化，以便于評(píng)估與推測(cè)負(fù)荷發(fā)展。電力負(fù)荷預(yù)測(cè)作為電力系統(tǒng)調(diào)度、規(guī)劃以及用電的重要依據(jù)，提高其預(yù)測(cè)水平，對(duì)電源管理、規(guī)劃以及企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益、社會(huì)效益均具有重要意義。

2.2數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中的具體應(yīng)用

（1）利群數(shù)據(jù)分析。對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理是進(jìn)行電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的前提，數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是對(duì)不良數(shù)據(jù)或壞數(shù)據(jù)的校正與識(shí)別，可通過(guò)自然數(shù)據(jù)補(bǔ)足或沖擊數(shù)據(jù)剝離對(duì)不良數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，或?qū)臄?shù)據(jù)進(jìn)行修正。在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)中實(shí)施離群數(shù)據(jù)挖掘，可準(zhǔn)確查找出異常數(shù)據(jù)，并得出異常數(shù)據(jù)處可發(fā)生的設(shè)備故障，為決策判斷提供資料。

（2）負(fù)荷模式判定。在不同的天氣條件、運(yùn)行條件下，電力負(fù)荷會(huì)出現(xiàn)不同的負(fù)荷模式，但是負(fù)荷周期與總趨勢(shì)具有相似性，如負(fù)荷曲線的波峰、波谷均具有一定規(guī)律性，利用相似性數(shù)據(jù)挖掘找到相應(yīng)的負(fù)荷狀態(tài)，在不同天氣條件或運(yùn)行條件下找到負(fù)荷相似性，有利于建立不同的負(fù)荷模式。

（3）電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)。現(xiàn)階段，主要是采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變量輸入主要有預(yù)測(cè)日的日期類(lèi)型、歷史數(shù)據(jù)、溫度以及曲線特性因素，這是決定未來(lái)負(fù)荷水平的重要因素。要提高網(wǎng)絡(luò)計(jì)算速度與效率，必須要選擇合理的訓(xùn)練對(duì)象，因此確定輸入對(duì)象具有重要意義。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可通過(guò)處理、分析輸入變量，來(lái)改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)的性能與準(zhǔn)確性，提高工作效率。

結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)挖掘可對(duì)潛在知識(shí)與規(guī)律具有更好的預(yù)見(jiàn)性、準(zhǔn)確性，在電力系統(tǒng)大規(guī)模非線性管理中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。電力預(yù)測(cè)從本質(zhì)上講就是對(duì)電力市場(chǎng)需求進(jìn)行預(yù)測(cè)，為電源規(guī)劃與建設(shè)提供依據(jù)，做好電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)工作是電力企業(yè)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化管理模式的重要內(nèi)容，因此，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可有效打破數(shù)據(jù)不完整性、有效性，保證預(yù)測(cè)結(jié)果，促進(jìn)電力企業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

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