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        數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用解析

        2017-12-19 08:19:57周洋
        科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2017年35期
        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用

        周洋

        摘 要:電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)主要是被應(yīng)用在線調(diào)度生產(chǎn)運(yùn)行中,能夠?qū)?shù)據(jù)信息進(jìn)行分析、控制、傳輸。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一種人工智能和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)結(jié)合的新型技術(shù)形式,將其應(yīng)用到電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中能夠有效解決電力調(diào)動(dòng)自動(dòng)化系統(tǒng)數(shù)據(jù)信息應(yīng)用不合理的問(wèn)題。文章在闡述數(shù)據(jù)挖掘和電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)內(nèi)涵的基礎(chǔ)上,結(jié)合蟻群算法改進(jìn)原有周期性數(shù)據(jù)挖掘方法,旨在進(jìn)一步提升電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)運(yùn)行速度,為相關(guān)人員的報(bào)表制定、事故預(yù)警提供幫助。

        關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)挖掘;電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng);應(yīng)用

        中圖分類號(hào):TM73 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):2095-2945(2017)35-0149-02

        在大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷發(fā)展下,人們對(duì)數(shù)據(jù)信息的需求增加,但是現(xiàn)階段社會(huì)發(fā)展中缺乏對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行有效分析、處理的工具。數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)也僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)信息的簡(jiǎn)單處理,無(wú)法充分挖掘數(shù)據(jù)信息背后的隱藏信息,因而無(wú)法發(fā)揮出數(shù)據(jù)信息在人類社會(huì)發(fā)展中的重要作用。電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中包含大量電力數(shù)據(jù)信息,但是在實(shí)際應(yīng)用中這些信息是很難被完全挖掘出來(lái)的。數(shù)據(jù)挖掘的出現(xiàn)有效解決了信息無(wú)法充分挖掘的問(wèn)題,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)噪聲數(shù)據(jù)、不完全數(shù)據(jù)的有效處理。在數(shù)據(jù)挖掘中,關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)挖掘的重要課題,通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則能夠發(fā)現(xiàn)不同數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)聯(lián),為數(shù)據(jù)挖掘提供有力支持。為此,文章重點(diǎn)分析基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用。

        1 數(shù)據(jù)挖掘概述

        1.1 內(nèi)涵和分類

        在信息技術(shù)的發(fā)展下,我國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)庫(kù)存容量急劇擴(kuò)張,在龐大的數(shù)據(jù)信息中怎樣獲取有效的數(shù)據(jù)信息成為相關(guān)人員重點(diǎn)思考的問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘能夠從技術(shù)層面來(lái)分析、處理這些數(shù)據(jù)信息,通過(guò)各種分析工具的利用來(lái)找到數(shù)據(jù)信息和模型構(gòu)建之間的關(guān)聯(lián),為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展提供重要決策支持。在信息挖掘技術(shù)的發(fā)展下,出現(xiàn)了不同類型的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和方法,具體如圖1所示。

        1.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘

        關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘的重要分支,是常見的數(shù)據(jù)挖掘方法,主要是對(duì)大量數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)問(wèn)題的發(fā)現(xiàn)和分析,在找到數(shù)據(jù)聯(lián)系之后決定哪些事件能夠一起發(fā)生。數(shù)據(jù)庫(kù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則描述如下所示:假設(shè)I={i1、i2......im}是由m個(gè)不同項(xiàng)目組合形成的集合,項(xiàng)的集合是項(xiàng)集,包括k個(gè)項(xiàng)集,給定事務(wù)D(交易數(shù)據(jù)庫(kù)),事務(wù)(交易)T從屬于數(shù)據(jù)項(xiàng)(I),T是唯一的標(biāo)示符。在X屬于T的時(shí)候,交易T則是包含項(xiàng)集X,關(guān)聯(lián)規(guī)則X=Y在交易數(shù)據(jù)庫(kù)中成立。

        2 電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)概述

        2.1 內(nèi)涵

        電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)能夠?yàn)殡娋W(wǎng)系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)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(dòng)化系統(tǒng)的組成如下所示:第一,前置機(jī)。前置機(jī)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(shí)際對(duì)系統(tǒng)的指令進(jìn)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(kù)和實(shí)時(shí)庫(kù)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(gè)工作站的運(yùn)行進(jìn)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(duì)數(shù)據(jù)信息分布和數(shù)據(jù)表整理工作的監(jiān)督。第四,衛(wèi)星鐘。衛(wèi)星鐘系統(tǒng)將全球定位時(shí)間作為系統(tǒng)時(shí)間。第五,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(wèn)題。

        2.2 電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求

        電力導(dǎo)調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的需求具體表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面:第一,通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)減少電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的工作時(shí)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(duì)電力調(diào)度自動(dòng)化的干擾。第三,能夠從不同角度對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行定量、定性分析。第四,為電網(wǎng)報(bào)告的分析和制定提供輔助支持。第五,實(shí)現(xiàn)了對(duì)數(shù)據(jù)信息的及時(shí)查詢,為電力調(diào)度自動(dòng)化工作提供了支持。

        3 基于蟻群算法的周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則數(shù)據(jù)挖掘

        3.1 周期關(guān)聯(lián)規(guī)則

        周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是時(shí)態(tài)約束關(guān)聯(lián)規(guī)則的一種,適用于對(duì)周期性關(guān)聯(lián)的發(fā)現(xiàn)層面,比如每年夏季城市居民用電量的均值比其他季節(jié)高,城市居民周末用電量平均值比其他周末時(shí)間高等。

        3.2 蟻群算法

        螞蟻的群體行為表現(xiàn)出一種信息正反饋現(xiàn)象,蟻群算法由轉(zhuǎn)移規(guī)則和信息素更新規(guī)則組成,具體可以描述成:假設(shè)平面上有n個(gè)城市,n個(gè)城市的 TSP 問(wèn)題來(lái)找到n個(gè)城市的最短路徑。假設(shè)蟻群系統(tǒng)中螞蟻的數(shù)量是m、d(i,j=1,2,…,n),代表的是城市i到城市j之間的距離,b(t)表示t時(shí)刻位于城市i的螞蟻個(gè)數(shù)。在初始階段,各個(gè)線路上的信息量是對(duì)等的,假設(shè)?子ij(0)=c,螞蟻k在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中根據(jù)信息量來(lái)選擇下一步所走的方向,t時(shí)刻螞蟻k由城市i轉(zhuǎn)移到城市j的概率表示如(1)所示。

        3.3 基于蟻群算法的周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則

        假設(shè)T1、T2,Tmin為系統(tǒng)時(shí)間定義單位組成的時(shí)間表達(dá)式,都比零大,假設(shè)T1

        4 數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用

        4.1 基于周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)

        在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展下,電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)從原來(lái)的實(shí)時(shí)性監(jiān)控報(bào)表查詢系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄苷{(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng),高級(jí)應(yīng)用軟件的應(yīng)用促進(jìn)了電力調(diào)度系統(tǒng)朝著智能化的方向發(fā)展?;谥芷谛躁P(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)平臺(tái)選擇微軟的.net平臺(tái),在該平臺(tái)的支持下為電力調(diào)度系統(tǒng)運(yùn)行提供了豐富數(shù)據(jù)資源的支持,且具備強(qiáng)大的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)能力。

        4.2 基于數(shù)據(jù)橋的數(shù)據(jù)集成模塊設(shè)計(jì)

        在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)的應(yīng)用中存在多個(gè)標(biāo)準(zhǔn),這些標(biāo)準(zhǔn)對(duì)分布式電力系統(tǒng)發(fā)展起到了重要作用,但是在各個(gè)數(shù)據(jù)集成規(guī)約不同的影響下,電力企業(yè)發(fā)展容易出現(xiàn)信息混亂的現(xiàn)象。為了避免這種現(xiàn)象的發(fā)生,在數(shù)據(jù)集成模塊中需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗操作。

        4.3 數(shù)據(jù)分析功能模塊設(shè)計(jì)

        第一,同期數(shù)據(jù)分析模塊。同期數(shù)據(jù)分析模塊一般被人們用在調(diào)度自動(dòng)化數(shù)據(jù)系統(tǒng)的橫縱向比較,通過(guò)對(duì)同期數(shù)據(jù)的比對(duì)分析能夠?yàn)殡娏φ{(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)評(píng)估提供更多便利。同期對(duì)比分析模塊應(yīng)用了動(dòng)態(tài)生成查詢語(yǔ)句,能夠?qū)?shù)據(jù)信息進(jìn)行動(dòng)態(tài)化的查詢和分析整理。第二,周期性數(shù)據(jù)分析。周期性數(shù)據(jù)分析主要是在數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中挖掘具有周期性特點(diǎn)的數(shù)據(jù)集,從而對(duì)數(shù)據(jù)波動(dòng)情況進(jìn)行清晰的反應(yīng)。在周期性數(shù)據(jù)分析模塊挖掘算法中存在一個(gè)最小時(shí)間的誤差參數(shù),這參數(shù)是周期數(shù)據(jù)集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),影響周期性數(shù)據(jù)分析的精確度。第三,數(shù)據(jù)預(yù)警分析。數(shù)據(jù)預(yù)警主要是結(jié)合現(xiàn)有的調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)報(bào)警信息和數(shù)據(jù)挖掘周期數(shù)據(jù)集來(lái)對(duì)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)采取了有限權(quán)值分配的方法,預(yù)警列表按照預(yù)警信息的大小進(jìn)行有序排列,具體包含報(bào)警周期性數(shù)據(jù)集、預(yù)警信息周期性數(shù)據(jù)集大小、預(yù)警模式等內(nèi)容。

        5 結(jié)束語(yǔ)

        綜上所述,文章在闡述數(shù)據(jù)挖掘內(nèi)涵和電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)內(nèi)涵的基礎(chǔ)上研究了周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法知識(shí),并將其應(yīng)用到電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中,取得了良好的效果。周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則算法是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的主流發(fā)展方向,在從歷史數(shù)據(jù)中尋找規(guī)律的同時(shí)能夠?yàn)殡娏φ{(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)運(yùn)行提供支持,需要引起相關(guān)人員的重視。

        參考文獻(xiàn):

        [1]肖福明.淺析數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].通訊世界,2014(17):58-59.

        [2]李陽(yáng).數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中的應(yīng)用[D].華北電力大學(xué)(河北),2009.

        [3]朱維佳,曹堅(jiān).電力調(diào)度自動(dòng)化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用[J].電氣時(shí)代,2015(07):108-111.

        [4]于存水.基于智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)的調(diào)度監(jiān)控平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D].吉林大學(xué),2013.

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