徐麗

【摘?要】電力調(diào)度自動化系統(tǒng)對能源數(shù)據(jù)的收集質(zhì)量和整理質(zhì)量都提出了很高要求，為了滿足這一要求，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)近年來在能源行業(yè)中得到越來越多的關(guān)注和使用。因此詳細討論了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用，希望能為相關(guān)行業(yè)提供參考。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘;電力調(diào)度;電網(wǎng)穩(wěn)定

引言

以前電力調(diào)度中，對數(shù)據(jù)的分析僅局限于對電量信息、電力設(shè)備等管理，只能夠提供檢索功能和常規(guī)信息，無法對數(shù)據(jù)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(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，然而現(xiàn)階段從事電力系統(tǒng)調(diào)度的人員對新技術(shù)的應(yīng)用并不熟練，致使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)沒有發(fā)揮真正的作用，文中詳細分析了挖掘技術(shù)含義，并進行了詳細分析，探索數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，使其發(fā)揮真正的效果。在系統(tǒng)數(shù)據(jù)中，電力設(shè)備參數(shù)也是比較重要的，然而，目前電力設(shè)備參數(shù)只被統(tǒng)計在生產(chǎn)管理系統(tǒng)中，由于系統(tǒng)等級較低，不能發(fā)生系統(tǒng)直聯(lián)。一定范圍內(nèi)阻礙了數(shù)據(jù)應(yīng)用，為此，建立數(shù)據(jù)信息平臺比較重要，該平臺包含設(shè)備參數(shù)、實時數(shù)據(jù)、系統(tǒng)參數(shù)等，為電力調(diào)度運行控制，這就是數(shù)據(jù)挖掘。值得一提的是電力供應(yīng)單位需要將春夏秋冬四季的天氣作為數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘的前提是它們有一定的關(guān)聯(lián)性，作為眾多影響調(diào)度的因素，天氣非常重要，我們可以根據(jù)天氣預報或前期天氣的規(guī)律來提前準備，做好相應(yīng)的應(yīng)急準備工作，當然，現(xiàn)階段調(diào)度可以做這種預測，只是時間或空間上不深入，數(shù)據(jù)挖掘能為調(diào)度提供每周的依據(jù)，有些可以提供每天的信息。不但周圍地理環(huán)境影響，而且重視實際應(yīng)用，將這些零散的分布在調(diào)度各因素中，這樣不僅在技術(shù)上實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘，而且能進一步的提升管理水平。

1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡析

數(shù)據(jù)挖掘被視為一種能夠從大型數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)和模型的技術(shù)。為了深入挖掘有效數(shù)據(jù)并進行合理利用，研究人員應(yīng)當深入研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用過程。首先要做好技術(shù)識別和數(shù)據(jù)庫的選擇。例如，對于電網(wǎng)運行相關(guān)的數(shù)據(jù)，技術(shù)人員就需要了解電網(wǎng)各種運行方式和接線方式。然后是準備數(shù)據(jù)，技術(shù)人員可以通過選擇數(shù)據(jù)、預處理數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為三個級別，進而完成挖掘算法分析模型的設(shè)計，并且可以在此基礎(chǔ)上完成特定區(qū)域中的數(shù)據(jù)挖掘。在以前的能源分配中，數(shù)據(jù)分析僅應(yīng)用于能源信息管理和設(shè)備管理，因此只能提供搜索和常規(guī)信息，而不能執(zhí)行數(shù)據(jù)決策分析，這通常需要更加復雜的挖掘數(shù)據(jù)算法。但是部分電力企業(yè)對新技術(shù)的能源系統(tǒng)規(guī)劃不重視，導致數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)沒有得到合理應(yīng)用，因此研究電網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是十分必要的。

2電網(wǎng)安全穩(wěn)定特性分析的調(diào)度運行大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

2.1以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中進行應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是比較成熟的一項技術(shù)，本身具有對數(shù)據(jù)自行處置、挖掘數(shù)據(jù)進行存儲和高度容納錯誤等優(yōu)點，非常適合處理模糊和不完整、不準確的數(shù)據(jù)，利用計算機精確計算功能，可以實現(xiàn)深度挖掘調(diào)度自動化系統(tǒng)數(shù)據(jù)，一般采用的方法為前饋、反饋。映射三種，使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對數(shù)據(jù)整理和分析至關(guān)重要，采用該方法，可以將調(diào)度各類數(shù)據(jù)進行關(guān)聯(lián)，從而找出數(shù)據(jù)的邏輯性。為此：①對電力調(diào)度自動化系統(tǒng)基本數(shù)據(jù)進行處理，雖然這類數(shù)據(jù)復雜、種類多，但這些數(shù)據(jù)有緊密的聯(lián)系，能夠整合統(tǒng)一，并形成模式，為后期數(shù)據(jù)查詢、統(tǒng)計、分析等奠定堅實的基礎(chǔ)，保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性，使電力調(diào)度能夠順利的開展，并形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，方便統(tǒng)一管理。②電力調(diào)度相關(guān)數(shù)據(jù)，不同環(huán)節(jié)電力狀態(tài)和參數(shù)準確性不一致，整個過程中會受到一定影響，從而達到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)。③將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種方法應(yīng)用在電力調(diào)度自動化中，對所有數(shù)據(jù)進行整合分析，并供給其他調(diào)度工作進行決策分析，實現(xiàn)大范圍數(shù)據(jù)共享，以此來保證電力自動化調(diào)度系統(tǒng)的效果。

2.2線路故障系統(tǒng)

傳統(tǒng)的電力線路檢修，一般都是在線路出現(xiàn)嚴重故障以后，才開展利用相應(yīng)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(tǒng)利用到其中，那么該系統(tǒng)會依據(jù)電力線路兩端產(chǎn)生故障形式，在電力線路產(chǎn)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(tǒng)而言，還能夠同時判斷多個故障點。通過將線路故障系統(tǒng)利用到電力調(diào)動自動化系統(tǒng)之中，不但能夠?qū)⑷唠s的線路切除掉，還能減小電力線路故障發(fā)生率，以及停電檢修率，并且還能在很大程度上監(jiān)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(xiàn)故障的部位分析、判斷，并制定與之對應(yīng)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(tǒng)具有積極作用。

2.3數(shù)據(jù)預測

數(shù)據(jù)分析后，需要對數(shù)據(jù)或者事件的發(fā)展趨勢進行預測，通過準確的預測可提前做出相應(yīng)的處理，最大化電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)的效率。以常見的電網(wǎng)負荷數(shù)據(jù)預測為例，通過負荷數(shù)據(jù)分析，發(fā)展或者實現(xiàn)一個可以預測下個階段電網(wǎng)負荷的方法或模型。該方法或者模型綜合考慮了影響網(wǎng)負荷時間較長的因素和時間較短的因素，同時該方法還需要滿足相關(guān)的限制條件。通過該方法或模型可方便的得到特點時間的電網(wǎng)負荷大小并進行相應(yīng)的預測，來指導電網(wǎng)智能調(diào)度系統(tǒng)做出相應(yīng)的處理。常用的數(shù)據(jù)預測方法主要包括模糊聚類、機器學習等方法。機器學習通過迭代可以模擬任意線性與非線性模型，適合于電網(wǎng)系統(tǒng)的預測。因此，解決基于數(shù)據(jù)挖掘的調(diào)度問題中多用機器學習方法進行分類預測。

2.4功能模塊設(shè)計

數(shù)據(jù)分析功能模塊設(shè)計工作是一項系統(tǒng)性的工作，數(shù)據(jù)分析功能模塊一般包括四個部分，即同步數(shù)據(jù)分析、定期數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預警分析和數(shù)據(jù)相關(guān)性分析。首先是同步數(shù)據(jù)分析模塊構(gòu)造，這一過程中數(shù)據(jù)分析過程可以總結(jié)為：輸入所有比較條件→合法→根據(jù)條件生成SQL語句→顯示查詢結(jié)果→數(shù)據(jù)結(jié)果對比。在這一過程中技術(shù)人員可以通過數(shù)據(jù)挖掘來確定相應(yīng)的警報周期、負載周期和遙測周期。此外，預警模塊的設(shè)計分析過程為：初始化數(shù)據(jù)集和參數(shù)→輸入預警分析參數(shù)→合法→預測分析→定義預測類型→有建議→輸出警報類型和建議→輸出警報類型。這一流程有助于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)度運行平臺得到更好的應(yīng)用。

2.5以聚類分析法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中進行應(yīng)

聚類分析方法在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中應(yīng)用廣泛，它和同類分析法比較相似，當又不是完全相同，分類方法更加關(guān)注的為將數(shù)據(jù)映射到給定的類別中，聚類分析方法主要針對同類數(shù)據(jù)劃分，數(shù)據(jù)更加全面，且綜合新較強，這是該方法應(yīng)用十分廣泛的原因，能對灰色分析法缺點進行彌補，使得數(shù)據(jù)整理更加整潔，且縮小了數(shù)據(jù)之間關(guān)聯(lián)度和相似度。例如，電力調(diào)度數(shù)據(jù)中控制和生產(chǎn)管控是兩大類，利用聚類分析方法，能將大數(shù)據(jù)進行聚類劃分，主要包含四個數(shù)據(jù)管理區(qū)，管理則包含了電力調(diào)度自動化產(chǎn)生的電力生產(chǎn)數(shù)據(jù)、銷售數(shù)據(jù)、控制數(shù)據(jù)等。

結(jié)語

綜上所述，若想電力調(diào)度自動化系統(tǒng)存在的價值發(fā)揮出最大，有關(guān)人員加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用勢在必行。因其是保證電力調(diào)度自動化系統(tǒng)穩(wěn)定性的根本要素，還是推動電力調(diào)度自動化系統(tǒng)效用發(fā)揮的關(guān)鍵點。為此，有關(guān)部門需合理應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，讓其包含的作用都利用到電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，為進一步提高社會公眾生活水平提供有效依據(jù)。

參考文獻：

[1]周洋.數(shù)據(jù)挖掘在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應(yīng)用解析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用，2017（35）：149-150.

[2]劉雅銘.解析電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用[J].低碳世界，2017（33）：66-67.

[3]吳利劍.基于數(shù)據(jù)挖掘的故障診斷的電力SCADA系統(tǒng)[D].沈陽：沈陽理工大學，2014.

（作者單位：呼和浩特供電局調(diào)度管理處）