數據挖掘在電力企業(yè)中的應用論文

　　1、數據挖掘技術(shù)的概念和實(shí)用價(jià)值

　　1.1 數據挖掘的概念

　　所謂數據挖掘，其實(shí)就是從大量繁雜的數據中找出對自己發(fā)展有益的數據、模型及規律。主要依據事先確定好的商業(yè)目標，深入分析和研究各種企業(yè)數據，發(fā)掘里面隱藏的商業(yè)內容，還要在工作中不斷提高其科學(xué)性。數據挖掘的綜合型較強，需要使用諸多專(zhuān)業(yè)理論以及技術(shù)工具，主要有數據庫技術(shù)、統計學(xué)、機器學(xué)習、模型識別、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等。

　　1.1.1 分類(lèi)

　　其實(shí)質(zhì)就是對數據進(jìn)行分門(mén)別類(lèi)。先從數據中挑選出分類(lèi)完的訓練集，然后將其作為依據來(lái)設置一個(gè)科學(xué)的分類(lèi)模型，還要將雜亂的數據進(jìn)行綜合整理。

　　1.1.2 估值

　　估值和分類(lèi)有很多相同點(diǎn)，其差異在于：分散是對離散型變量進(jìn)行輸出，但估值輸出的是連續值，且分類(lèi)的類(lèi)別是有數目規定的，但估值卻是隨意的。

　　1.1.3 預測

　　一般情況下，預測要借助分類(lèi)或估值才能發(fā)揮效果，具體說(shuō)來(lái)，就是用分類(lèi)及估值期間使用的模型來(lái)預估未知的變量。檢測的目的與其大同小異，但而其結果必須經(jīng)時(shí)間驗證，也就是說(shuō)在很長(cháng)一段時(shí)間后，才可以評估其準確性。

　　1.1.4 相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規則

　　要記錄好時(shí)間類(lèi)型及發(fā)生日期，這樣可以為后續的施工提供借鑒。

　　1.1.5 聚類(lèi)

　　就是對各種數據進(jìn)行整理并且分類(lèi)，以聚集為類(lèi)別。兩者的主要區別是聚類(lèi)不需要事先定義好類(lèi)別，不用借助訓練集。

　　1.1.6 描述和可視化

　　用歸約、概括、圖形表示等方式來(lái)表示數據。

　　1.2 數據挖掘在電力企業(yè)的使用價(jià)值

　　商業(yè)領(lǐng)域對于數據挖掘技術(shù)的需求較大，因此數據挖掘在多個(gè)商業(yè)領(lǐng)域得到了大范圍的應用。下文便依據電力企業(yè)的行業(yè)特征來(lái)論述一下數據挖掘技術(shù)在電力企業(yè)中的重要作用。

　　1.2.1 指導設備更新

　　在發(fā)生了下述兩種情況時(shí)就要對設備進(jìn)行更新：首先，電力設施意外毀壞，這便要第一時(shí)間更換，一般電力設備監控設施可以檢測出這類(lèi)故障，這樣也能夠在第一時(shí)間進(jìn)行維修。其次是更換老化的設備，這就需要以經(jīng)驗為依據，例如檢查設備的使用年限等，但這種方式并不具有多大的科學(xué)性，因為很多設備可能由于保養得當而延長(cháng)使用年限，如果貿然更換會(huì )產(chǎn)生巨大的浪費;還有些設備的使用時(shí)間可能不長(cháng)，但是其性能卻已經(jīng)不滿(mǎn)足標準，若不及時(shí)更換也會(huì )產(chǎn)生巨大的浪費。一般情況下，我們可以借助故障保修、電力耗費及相關(guān)電力參數等各種數據來(lái)確定電力設備的故障及老化狀況，最終確定是否更換設備。

　　1.2.2 業(yè)績(jì)評估

　　我國的電力企業(yè)一直沒(méi)有一套標準的體系來(lái)評價(jià)集團公司分公司的成績(jì)。若只評估其所創(chuàng )造的經(jīng)濟利潤，則會(huì )因各地區的發(fā)展有所誤差，并且電力行業(yè)是與我們的生產(chǎn)生活息息相關(guān)的，安全性及其它性能的重要意義遠大于利潤。但數據挖掘技術(shù)卻能夠綜合分析諸多影響因素，通過(guò)分析由利潤、利潤增長(cháng)率、同行對比、投訴舉報、生產(chǎn)成本等數據組成的主題倉庫來(lái)研究區域或者是自公司的運營(yíng)情況，并用圖表等簡(jiǎn)潔明了的方式體現出來(lái)，為決策提供依據。

　　1.2.3 指導電力企業(yè)的建設規劃

　　最近，我國的廣東頻繁發(fā)生電力供不應求的情況，其主要原因便是沒(méi)能很好的掌握市場(chǎng)進(jìn)步的趨勢，在電廠(chǎng)的建設及電網(wǎng)建設方面都沒(méi)能滿(mǎn)足市場(chǎng)的需求，這時(shí)數據挖掘工作的重要性便得到了很好的體現。將新增用戶(hù)(報裝)、現有用戶(hù)、用戶(hù)位置、用戶(hù)用電量、國家的建設計劃等相關(guān)資料實(shí)行認真的研究分析便可以制定出電力企業(yè)的發(fā)展計劃，有此為指導，才能促進(jìn)電力行業(yè)的飛速發(fā)展。

　　1.2.4 指導電力的生產(chǎn)和購買(mǎi)

　　我國推出電力企業(yè)改革方案后，廣東省電力集團便在積極的踐行，到01年底已大體完成廠(chǎng)網(wǎng)分離。改革的逐步深化，而言使得我們面臨了一些新的問(wèn)題。例如在電力購買(mǎi)方面，傳統的電廠(chǎng)和電網(wǎng)屬一個(gè)單位，電廠(chǎng)會(huì )供給電網(wǎng)充足的電力�？稍谌缃�，電網(wǎng)用電時(shí)一定要提前購買(mǎi)，但因為電力的鮮明特征即買(mǎi)多少用多少，使得購買(mǎi)時(shí)間和購買(mǎi)量無(wú)法準確的確定。而借助數據挖掘技術(shù)可以很好的解決這一問(wèn)題。對有關(guān)的主體車(chē)庫進(jìn)行深入挖掘便可確定需購買(mǎi)的電力總量，并對發(fā)電企業(yè)的生產(chǎn)計劃進(jìn)行指導。

　　1.2.5 減少電力損耗，改善電力質(zhì)量，減少設備損耗

　　電力產(chǎn)品具有自身的顯著(zhù)特征，主要體現在它不能進(jìn)行儲存，只有按需供給�？墒�，發(fā)電和用電是有著(zhù)很大差異的，要想保證電力的質(zhì)量，就必須不斷提高設施的安全性，并對其實(shí)施科學(xué)的調整�，F今使用的主要方式是建設蓄能電廠(chǎng)，若電力有多余則要保存起來(lái)，等電力供應不足時(shí)則用這部分電力，將其進(jìn)行安排調度并制定合理的疾患，便能實(shí)現電力儲存技術(shù)的靈活調節，實(shí)現降低電力浪費，提高電力質(zhì)量，避免設備的耗損。

　　2、使用數據挖掘的必要性和可行性

　　2.1 我國電力企業(yè)信息化現狀使采用數據挖掘技術(shù)成為可能

　　觀(guān)察以廣電企業(yè)的現狀可以知道，電網(wǎng)的信息化已經(jīng)有了很大的進(jìn)步，也就是不再僅僅借助計算機完成統計報表，管理信息也不是單機單項應用工作的時(shí)期，其正處在信息化的中級發(fā)展環(huán)節，企業(yè)有自己的局域網(wǎng)，廣電集團也已經(jīng)實(shí)現了光纖網(wǎng)的全省覆蓋，企業(yè)完成信息化之后，能夠使內部的管理工作更加高效，如MIS、OA、物資管理、財務(wù)管理以及客戶(hù)服務(wù)中心等。能夠獲得企業(yè)的許多基本數據，并使應用平臺更加的科學(xué)，而企業(yè)在進(jìn)行數據挖掘工作時(shí)，便可以將這眾多數據作為有效依據。

　　2.2 我國電力企業(yè)改革的趨勢使采用數據挖掘技術(shù)成為必然

　　我國黨政領(lǐng)導集團在積極的轉變行業(yè)壟斷的現狀，促進(jìn)競爭方式的合理化。我國電力企業(yè)中已經(jīng)使用了“廠(chǎng)網(wǎng)分家”模式，這使得發(fā)電競爭有了科學(xué)的模式，廣電集團也已經(jīng)結束了這部分的工作。接下來(lái)便是向電網(wǎng)運轉方向轉變。為在將來(lái)的競爭中保持優(yōu)勢，電力企業(yè)一定要盡可能的降低生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的成本，這樣有利于更好的為客戶(hù)提供服務(wù)，并熟悉自己及競爭企業(yè)的實(shí)際情況。上述的所有事情，都要使用現代信息技術(shù)來(lái)解決，而數據挖掘技術(shù)又起著(zhù)極其重要的作用。

　　3、展望

　　作為智能系統的心臟，信息通信系統在今后電網(wǎng)業(yè)的進(jìn)步中有著(zhù)非常積極的意義�，F今，我國電網(wǎng)業(yè)早已設立了在國內、國際都很先進(jìn)的集成系統。三地集中式數據也開(kāi)始慢慢運轉起來(lái)，各企業(yè)的一級業(yè)務(wù)面也越來(lái)越廣，各種數據中心也都開(kāi)始運轉起來(lái)，我國電網(wǎng)的數據和種類(lèi)都開(kāi)始步入正軌。其“量類(lèi)時(shí)”特征，也在海量、實(shí)時(shí)的電網(wǎng)業(yè)務(wù)內有了更大的作用，所以必須對其進(jìn)行深入研究。

　　現今，我們通常把電網(wǎng)業(yè)務(wù)數據歸為三種：首先，單位生產(chǎn)的資料，有發(fā)電量、電壓穩定性等指標等;其次，單位工作中的數據，包括交易價(jià)格、用戶(hù)的需求方面的數據等;最后是單位的管理資料，如ERP、一體化平臺、協(xié)同辦公等方面的數據。我們要熟練了解這諸多數據的特征，然后開(kāi)展深入的探究，還能推出很多高附加值的服務(wù)，這也能促進(jìn)電網(wǎng)安全性檢測的順利進(jìn)行，還可以更好的掌控企業(yè)的經(jīng)營(yíng)、滿(mǎn)足用戶(hù)的需求，使企業(yè)的管理水平得到提高。

　　比如，在設立電力企業(yè)的“大營(yíng)銷(xiāo)”模式時(shí)，要以滿(mǎn)足顧客需求為目標，建立各種服務(wù)平臺以第一時(shí)間滿(mǎn)足客戶(hù)各種需求，如：95588、114等。為了完善服務(wù)模式，提高服務(wù)質(zhì)量，應該詳細的分析各種數據，使得服務(wù)水平和營(yíng)銷(xiāo)能力得到大幅度的提升和改善;分析型數據是進(jìn)行服務(wù)和開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)的必要前提和重要基礎，應該得到足夠的重視，對原有的營(yíng)銷(xiāo)組織模式進(jìn)行查漏補缺，通過(guò)借鑒其他單位的成功經(jīng)驗來(lái)彌補自己的不不足和缺陷，對各種服務(wù)資源進(jìn)行合理的配置，盡可能讓大多數人滿(mǎn)意，為了更好的利用數據并提高營(yíng)銷(xiāo)能力，要建立數據監控分析模型;營(yíng)銷(xiāo)數據之間是存在著(zhù)隱藏關(guān)系的，顯而易見(jiàn)，這些隱藏信息不容易被發(fā)現，為了增強分析數據的全面性、系統性、直觀(guān)性、便捷性，建立各種系統性算法模型庫不僅是極其有必要的，而且是相當重要的，當然這種系統性的算法模型庫是針對營(yíng)銷(xiāo)制定的，這樣做可以增強把握市場(chǎng)動(dòng)態(tài)的及時(shí)性，我們知道，任何類(lèi)型的營(yíng)銷(xiāo)必定離不開(kāi)市場(chǎng)，市場(chǎng)是開(kāi)展營(yíng)銷(xiāo)主要遵循的依據，脫離了市場(chǎng)，營(yíng)銷(xiāo)就會(huì )抓不住頭腦，因而，算法模型庫的建立可以為企業(yè)單位創(chuàng )造更多的經(jīng)濟效益和社會(huì )效益，增強企業(yè)的核心競爭力，擴大企業(yè)單位的市場(chǎng)份額，使企業(yè)更穩的立足于競爭激烈的市場(chǎng)之上，甚至是處于領(lǐng)頭羊的地位，促進(jìn)國民經(jīng)濟建設，為人民提供更好的服務(wù)。

　　數據有著(zhù)很好的增值價(jià)值，其他的服務(wù)也可以通過(guò)數據增值價(jià)值得到衍生。所以，加大對數據的利用與研究勢在必行。把數據當中重要的依據、基礎甚至是紐帶，沿著(zhù)這個(gè)紐帶進(jìn)行研究與利用。將數據研究和使用的成果合理的運用起來(lái)，例如，將其轉化為新型的支付方式和消費形態(tài)，使客戶(hù)感受到非同一般的感覺(jué)，突破了以往的業(yè)務(wù)系統僅僅專(zhuān)注于自己內容的方式，電網(wǎng)的生產(chǎn)效率會(huì )得到提高，企業(yè)的管理水平也會(huì )因此得到大幅度的改善與提高。

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