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在電力企業(yè)的發(fā)展過程中，對于如此多的數據，如何利用現有的手段和技術水平，從中發(fā)掘出數據的潛在價值，進而為電力企業(yè)改進決策、降低成本、提高收益提供依據，這已經在電力系統(tǒng)中引起了越來越多的人的關注。因此，在大數據的趨勢下，電力企業(yè)如何發(fā)掘數據的潛在價值就顯得尤為重要。

一、數據挖掘技術

數據挖掘技術是通過對海量數據進行建模，并通過數理模型對企業(yè)的海量數據進行整理與分析，以幫助企業(yè)了解其不同的客戶或不同的市場劃分的一種從海量數據中找出企業(yè)所需知識的技術方法。如果說云計算為海量分布的電力數據提供了存儲、訪問的平臺，那么如何在這個平臺上發(fā)掘數據的潛在價值，使其為電力用戶、電力企業(yè)提供服務，將成為云計算的發(fā)展方向，也將是大數據技術的核心議題。電力系統(tǒng)是一個復雜的系統(tǒng)，數據量龐大，特別是在電力企業(yè)進入大數據時代后，僅僅是電力設備運行和電力負荷的數據規(guī)模就已十分驚人。因此光靠傳統(tǒng)的數據處理方法就顯得不合時宜，而數據挖掘技術的實現為解決這一難題提供了新的出路。數據挖掘技術在電力系統(tǒng)負荷預測和電力系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)控、電力用戶特征值提取、電價預測等方面有很好的應用前景。

二、數據挖掘在變電站設備運維中的應用

（一）基于大數據的智能巡檢

特高壓變電站地域廣、設備多，每日巡視耗費較大的精力。同時，因巡檢人員水平及能力不同，又缺乏規(guī)范的標準，造成對缺陷描述不統(tǒng)一，經常導致缺陷重復錄入現象。借力大數據技術，巡檢人員可以有針對性的對可能出現問題的設備重點巡視，只需錄入設備現場數據便可由計算機自動生成缺陷描述及缺陷報告，實現對設備的集中管控。目前各電力公司普通采用手持移動終端巡檢的工作方式，這種工作方式實現了設備信息的自動錄入，但仍存在諸多問題，比如巡檢內容繁雜且無針對性，無法實時讀取設備工況，缺陷異常的定性較為困難等。依托大數據技術，搭建變電站云平臺。云平臺可根據集成的設備出廠信息及歷史數據等知識資料，結合當前運行工況及氣象環(huán)境進行主動推薦當日巡視重點項目。運維人員手持智能巡檢設備，在巡檢過程中將發(fā)現的設備現象通過圖片、音頻、視頻或文字描述等方式錄入巡檢設備，巡檢設備將信息自動上傳云平臺，通過后臺服務器進行數據分析得出設備健康狀態(tài)變化趨勢，從而進行設備狀態(tài)定性，給出合理化建議，預先發(fā)現設備故障。

（二）基于數據挖掘的電力設備狀態(tài)評估系統(tǒng)

狀態(tài)檢修實質上就是建立一套設備的運行狀態(tài)分析系統(tǒng)來判斷設備的健康狀況，以決定是否對其進行檢修。

對電力設備狀態(tài)進行評估，首先要收集設備的相關信息，包括設備的基礎信息、歷史運行數據及設備缺陷信息等.通過對設備歷史運行數據和缺陷信息進行挖掘，得出設備缺陷情況下的特征值和設備關聯參數值，方便用戶對設備的歷史情況進行查詢和使用；設備當前監(jiān)測值從實時數據庫或試驗中獲得，是被分析的對象；設備健康狀況分析就是以數據挖掘的結果為依據，對設備當前監(jiān)測值進行對比分析，判斷當前設備運行狀態(tài)是否正常.關聯規(guī)則是數據挖掘方法中的一個重要分支，通過分析數據庫中不同數據屬性之間存在的潛在關系，找出滿足給定支持度和置信度的關系規(guī)則，對設備進行在線故障診斷。

（三）缺陷預測及管理

設備缺陷數據的特點包括：第一，數據量大，計算機信息管理系統(tǒng)將變電站中原有的設備資產信息管理系統(tǒng)、工作票操作票系統(tǒng)、運行值班日志、缺陷登記管理系統(tǒng)等系統(tǒng)聯系起來，這些系統(tǒng)在使用過程中就會產生大量的數據，而且數據來源多；第二，數據質量差，變電站中的設備缺陷數據往往存在不規(guī)范性、二義性、重復和不完整等問題，另外還存在一定數量的噪聲數據、冗余數據和稀疏數據等；第三，數據種類多，設備管理方面的數據、設備運行方面的數據和設備缺陷方面的數據本身就具有多種類型，另外，變電站中的設備缺陷內容本就種類繁多。這些特點都導致了缺陷管理和控制難度較大。

傳統(tǒng)的故障研究及學習一般都是事后分析，這種生產方法導致了定期計劃檢修的工作模式。利用數據挖掘技術可以加強和加深設備缺陷的分析功能，可為運行人員預測設備缺陷，從而更高效、更準確地捕捉缺陷，避免停電故障，防止效益損失，對故障診斷和預測的研究將具有十分重要的意義

結束語：

總而言之，大數據挖掘技術在電力系統(tǒng)中有廣闊的發(fā)展前景，為傳統(tǒng)電力工業(yè)注入了新的活力。研究適用于智能電網的大數據分析理論、方法與技術，以實現更安全、更經濟、更智能的電力系統(tǒng)，是值得研究的重要課題。