電網內部及各領域間電力數據挖掘應用

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摘要：數據挖掘在近些年應用廣泛，文章對電力數據的挖掘進行了研究。首先分析了電力數據的特點，然后研究電力數據的挖掘方法，最后分析電力數據挖掘的應用，幫助工作人員更好地使用電力數據。

關鍵詞：電力數據；城市管理；數據挖掘；數據分析

引言

電力數據十分巨大而且龐雜，但是能夠了解目前電力系統的發展情況和電力的使用情況，具有很大的價值。通過電力數據的挖掘，能夠了解電力系統的工作情況，配合其他數據推動城市管理。因此做好電力數據挖掘工作，對電網各個領域都有非常重要的作用。

1電力數據的特點

1.1業務量多而且重要性高

每天都會產生大量的電力業務，遍布全國各地，尤其是在人們大量使用各種家電后。電力業務越來越多，每天產生的電力數據也變得比以前多了很多。除了用電設備產生的數據，每天還有發電設備、輸電設備、配電設備產生的數據。這些數據對于電力系統的控制十分重要，如果不能對數據進行有效收集和傳輸就很容易對電力系統做出錯誤的決策，導致電力系統增加存儲。1.2電力數據管理難電力系統每天產生的數據非常多，對數據的管理和使用在任何一個環節出問題，都會給電力系統造成影響。由于不同領域電網的運維單位不同，不同區域管理系統不同，這就增加了管理的難度，給電力數據的使用和管理帶來了巨大的困難。如果對設備的數據錯誤配置，就容易造成大面積的網絡癱瘓。

1.3電力數據龐大而且繁雜

電力系統有很多不同的領域和級別，不同領域級別所產生的數據差異較大，會又很大的不同。無論是省內組織調度、變電站、電廠、基層單位都在產生電力數據，而且這些數據全部可以接入到通信網絡中，所以電力數據是龐大而且繁雜。

2電力數據的挖掘

數據挖掘是近幾年非常流行的工作，可以利用分析工具和分析方法，對海量的數據進行分析，建立數據模型和研究數據的關系。通過數據挖掘，能夠發現數據的潛在關聯，也能挖掘出平時忽略的因素。數據挖掘在很多領域都有廣泛的應用，無論是商業、生產還是管理，特別是對于電力系統而言，充分地使用數據挖掘，也有利于電力系統管理水平的提升，促進電力系統內各領域的順利運行。

2.1數據挖掘流程

數據挖掘需要經過商業理解、數據理解、數據準備、建立模型、模型評估、模型部署六個步驟。（1）商業理解就是從商業角度分析項目的要求，判斷數據挖掘的目的，然后根據數據挖掘的目的，開展數據挖掘工作，讓所有的工作都跟商業理解的結果聯系起來。（2）數據理解工作中，會建立數據的標準并對數據展開評估，以此指導之后的數據準備工作。（3）數據準備工作要對所有的原始數據進行組織和清洗，因為大數據的有龐大且信息量低的特點，只有進行了數據準備，才能獲得真正可以使用的數據。（4）建立模型階段，會根據需求使用不同的建模技術，構建校準模型和參數，在該階段包括關聯規則、分類預測、聚類，以及對數據的異常檢驗。（5）模型評估中會對重點挖掘結果和商業的吻合性進行判斷，從而確定模型是否可用。（6）模型部署階段就是生成一份報告，或者建立專門的算法，來重復之前的數據挖掘過程。

2.2數據挖掘的方法

數據挖掘的方法有很多種，這些方法都基于統計學。（1）統計分析。這是最基本的數據挖掘方法，能夠對多維度、歷史數據極多的數據進行判斷和分析。目前統計分析方法包括方差分析、線性回歸等等。使用這個方法能夠通過歷史數據分析數據的發展規律，從而對數據的運行規律進行探索，構建數據內部的因果關系。比如可以利用線性回歸方程，統計數據的發展，就可以對之后可能發生的事件做出判斷。（2）可視化。可視化就是將數據從抽象的數據變成形象的圖形，通過使用人機交互的手段，讓數據被更加簡潔和清晰的表現出來。（3）神經網絡。神經網絡是近幾年發展速度比較快的一項技術，該技術能夠模仿人的大腦神經結構建立計算模型。由于神經網絡具有很強的自主性和適應性，而且能夠建立一個具有反饋能力的模型，在目前的數據挖掘中應用也十分廣泛。（4）決策樹。決策樹就是利用數據的因果關系，來構建一個自上而下的決策結構。每個決策事件都可以引出其他兩個甚至更多的事件，然后人們可以利用引出事件的不同，來進行決策。從結構上看，決策樹就像一個樹的形狀，這也是決策樹名字的由來。決策樹的優點在于，它的規則是更加明確的，相比神經網絡獲得的模型，人們更了解決策的模型。所以，這種方式在處理多維數據的分類時非常有效，但是在分支變多的情況下，決策樹就很難進行繼續管理。

3電力數據的挖掘和應用方法

隨著電力網絡的智能水平提升，以及電力系統的信息通信逐漸完善，能夠獲取的電力數據越來越多。這些數據中包括了電力的基礎數據和營銷數據，無論是用戶的基礎信息、電力線路設備的監測數據信息，還是生產營銷過程中的發電、輸電、配電、用電等信息，以及電力網絡中的電壓、電流等信息，都能夠被收集到。通過做好對電力數據的分析，能夠加強電網數據和外業數據的整合，不僅可以對電力服務本身，也對城市管理、能源控制、環境管控都提供了支持。

3.1電力數據挖掘在電力系統中的使用

由于電力系統建設的成果，提升了電力數據的完整性，所以電網設施規劃、動態安全評估、電力負荷預測等工作都可以利用電力數據挖掘結果來進行判斷。電網設施建設和規劃的工作中，利用可視化技術，可以將電力的使用情況直觀地在地圖上表現出來，然后根據需求生成數據地圖。比如可以專門構建電力地圖，不僅能夠對城市的用電情況做出判斷，也為電力的負荷情況提供了十分直觀的數據，這樣就能夠對電力的綜合管理有更為準確的判斷。比如，可以根據數據確定哪些位置用電負荷比較高，以及判斷哪些街區的負載比較嚴重等等，然后就可以進行升級改造工作，做好對配套設施的部署。（1）電力系統診斷。利用電力系統內的專職，能夠對電力故障進行識別，也能夠對電力的故障做出判斷和分析，甚至可以確定是電力系統中哪個環節出現了問題。比如，中小型變電站在電力系統發生故障時具有時空上的關聯性，所以可以使用優化相似的方式，來對高壓輸電系統進行判斷。可以使用決策樹的方法，對變電站的故障進行自動獲取，然后制定處置故障的方法。（2）電力負荷預測。電力負荷是對電力系統控制和管理中的重要指標，也能對電力運營的情況做出判斷。根據決策樹方法，能夠結合電力負荷的情況分析電力負荷的影響因素。或者對不同季節、時段電力負荷的變化情況進行收集，能夠了解電力負荷的周期性變化，從而利用數據的特征來制定電力調度的策略。（3）動態評估。電力系統始終都在運行，所以系統是不斷變化的，通過數據挖掘，能夠對電力系統進行動態評估，對系統未來的安全情況做出預測，及時采取措施預防危險。比如目前對電力系統進行的暫態穩定、電壓穩定測試，在數據龐雜的情況下，都需要有數據挖掘作為支撐，從而推動系統的控制和優化配置，提升系統的安全性。

3.2跨領域的電力數據挖掘

電力數據除了能夠反映出電力系統本身的狀況，也能夠對城市的運轉情況做出初步的判斷，所以電力數據也能夠在其他領域發揮作用。（1）電動汽車管理。隨著電動汽車數量逐漸增加，如何加強管理也成為了交通管理的課題。通過挖掘電力數據，能夠獲取電動汽車的活動情況，并且根據對電池電量、汽車位置、充電樁的使用情況等等，就可以構建起預測模型，從而做好對電動汽車的管理工作。充分利用實時數據和歷史數據，也可以預測駕駛者之后的行程，并且給駕駛者提供最好的充電地點，做好調度工作。（2）提升能源利用效率。隨著很多清潔能源被使用，通過電力數據的挖掘也能夠了解這些新能源的使用情況，結合電網的電能應用情況，能夠制定新能源和傳統能源聯合使用的方法，也能夠做好對清潔能源的調度工作，提升使用效率。（3）智能化城市基礎設施。城市中有很多監控裝置，包括對溫度、濕度、噪音、風速的信息采集等等，能夠確定城市的環境指標，而將電網數據融入到這些裝置獲得的數據中，進行更深層次的挖掘，就能夠對城市的發展情況做出直觀的分析，而且能夠對城市的發展環境情況做出多角度的預測。利用城市環境指標數據，可以對某一區域的情況進行分析，從而對城市的規劃提供全面的支持，也能都對城市目前的宜居情況做出判斷，或者對工業園區和公園的規劃做出決策。（4）精細化城市管理。利用電力數據可以確定城市樓宇的入住情況，也能夠對城市的發展情況做出分析。比如可以檢查城市的空房率和入住率，方便監管部門對城市的人口分布情況做出調查。

4結語

電力系統每時每刻都在產生大量的數據，通過數據挖掘工作，可以充分發揮電力系統數據的價值。使用合理的方法，可以對電力系統的調度、規劃做出決策，將電力數據和其他的數據進行配合，也能夠對城市的發展情況做出判斷，提升城市的管理水平。

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作者：羅俊婷 張來東 單位：天津市普迅電力信息技術有限公司