電力調度自動(dòng)化系統中數據挖掘的運用論文

　　摘要：本文主要以電力調度自動(dòng)化系統中數據挖掘技術(shù)運用分析為重點(diǎn)進(jìn)行闡述，結合當下數據挖掘概述為主要依據，從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法、灰色分析法、模糊分析法、線(xiàn)路故障專(zhuān)家系統、負荷管理專(zhuān)家系統、狀態(tài)檢修專(zhuān)家系統這六方面進(jìn)行深入探索與研究，其目的在于提升電力調度自動(dòng)化系統中數據挖掘技術(shù)運用效率，為加強電力調度自動(dòng)化系統的實(shí)效性做鋪墊。

　　關(guān)鍵詞：數據挖掘；電力調度自動(dòng)化；數據倉庫

　　0引言

　　對于電力調度自動(dòng)化系統來(lái)講合理應用數據挖掘技術(shù)十分重要，其是確保電力調度自動(dòng)化系統效用充分發(fā)揮的基礎，也是推動(dòng)現代化社會(huì )持續穩定發(fā)展的關(guān)鍵�；�于此，相關(guān)人員需給予數據挖掘技術(shù)高度重視，促使其存在的價(jià)值與效用在電力調度自動(dòng)化系統中發(fā)揮出最大，為提高我國國民生活水平奠定基礎。本文主要分析電力調度自動(dòng)化系統中數據挖掘技術(shù)運用，具體如下。

　　1數據挖掘相關(guān)概述

　　從技術(shù)層面講，數據挖掘便是在諸多數據中，利用多種分析工具探尋數據同模型間的關(guān)系，并通過(guò)此種關(guān)系的發(fā)現為決策提供有效依據。由于數據挖掘的飛速發(fā)展，隨著(zhù)出現了許多多元化的技術(shù)與方法，基于此便形成了多種不同的分類(lèi)。通俗的講，能夠把數據挖掘分為驗證驅動(dòng)性和發(fā)現驅動(dòng)型這兩種知識發(fā)現。驗證驅動(dòng)型指的是客戶(hù)利用多元化工具對自己所提的假設進(jìn)行查詢(xún)與檢索，來(lái)否定或是驗證假設的一個(gè)過(guò)程；而發(fā)現驅動(dòng)型是通過(guò)統計或是機器學(xué)習等技術(shù)來(lái)研究新的假設。

　　2數據挖掘技術(shù)在電力調度自動(dòng)化系統中的運用

　�。�1）灰色分析法。在對時(shí)間線(xiàn)上相關(guān)聯(lián)的數據進(jìn)行分析時(shí)會(huì )應用到灰色分析法，通過(guò)應用一定的數學(xué)方法，把數據中的白色部分當作主要依據，找出它同黑色部分有關(guān)聯(lián)的地方，進(jìn)而實(shí)現數據灰色化。在挖掘電力數據時(shí)，灰色分析法為最普遍的利用方法之一，主要把其應用到電力數據預測及分析中。它的優(yōu)點(diǎn)為盡管數據不完整或是數據有限皆能夠應用與分析，但其不足為不能將大數據的使用價(jià)值充分的發(fā)揮出。

　�。�2）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法。所謂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法指的是合理應用計算機的計算機能力的前提下，對離散數據展開(kāi)邏輯處理的一種方式，為專(zhuān)家系統中應用的基礎方式。通過(guò)對計算機云計算的能力合理應用，這些專(zhuān)家系統能夠對電力數據進(jìn)行深度分析、充分挖掘，其對電力數據預測與整理具有不可或缺的作用，事實(shí)上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法屬于人工智能法，其能夠實(shí)現對諸多數列展開(kāi)聯(lián)動(dòng)分析，并明確每個(gè)數列間的關(guān)系，讓其邏輯性得到有效發(fā)揮。

　�。�3）模糊分析法。此種方法為聚類(lèi)分析法的一種，是最常應用聚類(lèi)方法，其主要是對已知數列進(jìn)行聚類(lèi)與分析，讓數據能夠展開(kāi)全面、綜合的分類(lèi)。同灰色分析法差異點(diǎn)為，利用模糊分析法能夠合理應用大數據優(yōu)勢，滿(mǎn)足對其的實(shí)質(zhì)性需求。

　　3電力調度自動(dòng)化對數據挖掘技術(shù)的具體需求

　　目前，我國數據挖掘技術(shù)，因五防系統等技術(shù)還處于發(fā)展的初級階段，對應的管理措施還未完全構成，所以，盡管說(shuō)數據挖掘的專(zhuān)家系統以能夠在多方面展現出優(yōu)勢，但若想實(shí)現遙控系統和專(zhuān)家系統是一件不可能實(shí)現的事。

　�。�1）負荷管理系統。電力負荷管理為電力調度自動(dòng)化系統中的主要環(huán)節。依據冗余回路間的負荷分布，電能能夠自動(dòng)對負荷的上級節點(diǎn)進(jìn)行連續與切換。另外，當其中有一個(gè)節點(diǎn)出現故障，符合管理系統則能夠充分發(fā)揮效用，讓該故障節點(diǎn)在事故出現以后被自動(dòng)切除。負荷管理系統的實(shí)際工作原理為依據對各線(xiàn)路的負荷狀態(tài)進(jìn)行全面監測，并通過(guò)合理應用數據挖掘技術(shù)，對滿(mǎn)足這些狀態(tài)表現出的數據進(jìn)行預測，并分析、判斷、整理這些數據變化形式，基于此來(lái)對負荷進(jìn)行道閘分配。目前，在我國電力調度中，負荷管理系統已投入應用，但因有關(guān)技術(shù)的滯后性，不能實(shí)現同電網(wǎng)遠控系統完美對接，所以還沒(méi)有實(shí)現廣泛應用，對于調度系統中所發(fā)布的命令皆由人工來(lái)實(shí)現。

　�。�2）線(xiàn)路故障系統。傳統的電力線(xiàn)路檢修，一般都是在線(xiàn)路出現嚴重故障以后，才開(kāi)展利用相應方法對電力線(xiàn)路進(jìn)行巡查，并且探尋出存在其中的故障。但若是把線(xiàn)路故障系統利用到其中，那么該系統會(huì )依據電力線(xiàn)路兩端產(chǎn)生故障形式，在電力線(xiàn)路產(chǎn)生故障以后自動(dòng)且及時(shí)的判斷出電力線(xiàn)路受損的部位。相比于較完善的線(xiàn)路故障系統而言，還能夠同時(shí)判斷多個(gè)故障點(diǎn)。通過(guò)將線(xiàn)路故障系統利用到電力調動(dòng)自動(dòng)化系統之中，不但能夠將冗雜的線(xiàn)路切除掉，還能減小電力線(xiàn)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督電力線(xiàn)路巡查力度，讓電力維修人員能夠有足夠的實(shí)踐對線(xiàn)路出現故障的部位分析、判斷，并制定與之對應的補救措施。特別是一些地埋線(xiàn)路等，利用此種能夠定位的線(xiàn)路故障系統具有積極作用。

　�。�3）狀態(tài)檢修系統。對變壓器、電纜、開(kāi)關(guān)等設施的具體運行狀態(tài)進(jìn)行充分分析，外加對互感器、集中器等設備的運行狀況進(jìn)行判斷，狀態(tài)檢修系統能夠以此來(lái)對電力調度自動(dòng)化系統的運行狀態(tài)進(jìn)行檢查，探究其是否健康，并深入規劃故障設備切除方案，自動(dòng)的把故障設備切除掉。合理利用狀態(tài)檢修系統是電力檢修的前提條件，為實(shí)現對全部設備充分管理的關(guān)鍵點(diǎn)，并且其利用價(jià)值為能夠自動(dòng)化更換再用設備，使倒閥變成檢修的狀態(tài)，并朝著(zhù)調動(dòng)系統進(jìn)行報警。當然，因有關(guān)技術(shù)的不成熟，導致?tīng)顟B(tài)檢修系統在部分企業(yè)依舊處于閑置的狀態(tài)，致使其含有的效用無(wú)法充分的發(fā)揮出。

　　4結束語(yǔ)

　　綜上所述，若想電力調度自動(dòng)化系統存在的價(jià)值發(fā)揮出最大，有關(guān)人員加強數據挖掘技術(shù)應用勢在必行。因其是保證電力調度自動(dòng)化系統穩定性的根本要素，還是推動(dòng)電力調度自動(dòng)化系統效用發(fā)揮的關(guān)鍵點(diǎn)。為此，有關(guān)部門(mén)需合理應用數據挖掘技術(shù)，讓其包含的作用都利用到電力調度自動(dòng)化系統中，為進(jìn)一步提高社會(huì )公眾生活水平提供有效依據。

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