• 最新论文
  • 宁波回应培养乔布斯人才:媒体过度解读 世界首张地下深处水流分布图绘制成功 “脑控”技术:会重塑未来战争图景吗 世界首张地下深处水流分布图绘制成功 关于电力管理与分析中数据挖掘技术的运用研究 我国科学家成功合成水裂解生物催化剂 关于电力管理与分析中数据挖掘技术的运用研究 世界首张地下深处水流分布图绘制成功 专家预测未来20~40年小冰川将趋于消失 文章认为中国不太可能成为继美国之后另一个科学霸主 教育部公布07年高校专业设置备案或审批结果 关于电力管理与分析中数据挖掘技术的运用研究 新华时评:将人生与祖国命运绑在一起
  • 推荐论文
  • 宁波回应培养乔布斯人才:媒体过度解读 世界首张地下深处水流分布图绘制成功 “脑控”技术:会重塑未来战争图景吗 世界首张地下深处水流分布图绘制成功 关于电力管理与分析中数据挖掘技术的运用研究 我国科学家成功合成水裂解生物催化剂 关于电力管理与分析中数据挖掘技术的运用研究 世界首张地下深处水流分布图绘制成功 专家预测未来20~40年小冰川将趋于消失 文章认为中国不太可能成为继美国之后另一个科学霸主 教育部公布07年高校专业设置备案或审批结果 关于电力管理与分析中数据挖掘技术的运用研究 新华时评:将人生与祖国命运绑在一起
  • 热门标签
  • 日期归档
  • 关于电力管理与分析中数据挖掘技术的运用研究

    来源:www.shuoshisheng.net 发布时间:2020-01-02

    [文摘]:本文阐述了详细的数据挖掘算法,并根据电力管理分析的特点,重点介绍了聚类分析算法、基于电力数据的管理分析系统、数据挖掘技术在本文设计过程中,利用其混合数据,取得了良好的挖掘效果,并探讨了数据挖掘技术在电力管理分析中的应用,供同行参考。

    [关键词]:电源管理;数据挖掘;管理分析

    1简介

    在电力管理系统中,无论是调度室、变电站还是发电厂,都记录了大部分关于电能信息和电气元件等的数据。由于中国电力市场的改革,每个电厂每隔30分钟就要向电力公司报出电能价格和发电量,这样就可以参与网上竞价,因此有非常大量的市场信息数据需要分析和处理。 面对这些数据的不断增加,数据挖掘技术也是近年来出现的一门新学科。 这就利用了现有的计算机技术和各种相关领域的知识,使这些数据可以作为研究对象积累起来,然后可以发现隐藏在这些数据背后的有用知识,从而为人们的决策提供有力的依据。

    2数据挖掘技术

    数据挖掘可以分为狭义和广义。从狭义上讲,数据挖掘就是发现和建立一些重要而有用的模型。 数据挖掘的理论基础可以为开发和研究提供指导。 广义而言,数据挖掘是从大量信息中发现一些内在的、隐藏的和有用的信息或知识。 众所周知,数据挖掘的发展涉及许多相关学科。数据挖掘涉及专家系统、高性能计算、数据可视化、知识获取、智能数据库、统计、模式识别、机器学习等领域。 数据挖掘是一种深入的数据分析方法。 这种意识形态平台被称为数据库存储理论,即数据仓库或数据集市。 数据挖掘系统可以分为三个结构 首先是数据源,包括数据仓库和数据库。 数据挖掘不一定基于数据仓库 然而,数据仓库将大大提高数据挖掘的效率 二是使用数据挖掘工具分析数据库中的数据,包括聚类分析、分类分析、序列模式分析、关联分析等。 第三是用户界面显示所获得信息的方式。用户可以很容易地观察和理解它,也可以使用一些可视化工具。

    3数据挖掘在电力管理和分析中的应用

    近年来,信息越来越受到人们的重视,信息也是企业发展的核心。 在这个全新的信息时代,企业的赢家往往能够成功地理解、分析、收集信息,并根据信息做出决策。 随着信息化的快速发展,信息化建设也在电力行业得到了广泛应用和大力发展。 电能使用营销管理信息系统,客户服务系统也继承和积累大部分历史数据,包括客户数据。 为了处理这些分析系统和有效的数据,可以利用数据挖掘技术为电力系统服务,为决策者提供有利的依据。 在电力管理与分析系统中,数据挖掘可以收集各种分散客户的数据,建立各种专题数据库,企业的营销经理和高级经理可以在客户关系、供电和售电方面掌握这些数据。 尤其是那些重要客户,经营风险,成本,重要客户的价值,销售,收入和利润结构,以及其他信息和一些变化。 大多数数据挖掘过程必须基于对挖掘对象的深刻理解,对于这些不同的对象,应该使用不同的数据挖掘技术

    4在电力系统负荷预测数据挖掘中的应用

    电力负荷预测是能源管理系统和配电管理系统的重要组成部分,是运行调度和电力系统规划的基础,也是电力市场化商业化运营的基本内容。 负荷预测的重点是收集大部分历史数据,建立科学有效的预测模型。还应采用有效的算法。例如,在历史数据的基础上,要进行大量的实验研究,总结经验,不断修正模型和相关算法,才能真正反映负荷变化规律

    4.1选择相关算法

    选择聚类方法也可以称为聚类分析方法。这是一种对一组负荷影响因素数据进行聚类的方法,聚类后的数据也形成一组分类 聚类的标准也可以基于数据的表示,即数据的属性值,聚类的工具是根据表示将一组数据分组到类中,并将相似的数据合并到类中,最后形成许多干燥的类。类内的数据具有相似的表示,类间的数据应该具有不同的表示 还有许多聚类算法,如基于网格的方法、基于密度的方法、分层方法、划分方法、遗传算法等

    4.2建立负荷预测模型

    负荷预测模型是统计数据轨迹的概括,预测模型也是多种多样的。因此,应针对具体数据选择合适的预测模型,这是负荷预测过程中非常重要的一步 当由于模型选择不当导致预测误差较大时,需要更换模型,必要时,相关运算应同时使用多个数学模型,便于选择和比较。

    4.3整理历史数据

    一般来说,由于预测的质量不应超过所用数据的质量,所以应对收集到的与负荷相关的统计数据进行一系列审核,必要时进行处理和整理,以保证数据的质量,从而为保证预测的质量打下良好的基础。 即应注意数据的完整性,数据的准确性应反映正常水平,数据中没有特殊的分离项,还应注意数据的补偿,并对不可靠的数据进行验证和调整。 通过建立数据一致性和完整性约束模型,然后建立大量数据集,可以更好、更充分地为下面的数据挖掘做准备

    4.4负载数据的预处理

    初步整理后,还应用于数据分析的预处理,平滑异常值历史数据,大部分缺失数据为纵横法附录。 然而,数据被分析之前的负载数据和数据被分析之后的负载数据被作为基准,因此当要处理数据时,应该处理在数据范围内变化最大的数据,并且当处理级别超过该范围时,它被认为是坏数据,并且应该使用平均方法执行平滑变化, 而垂直负荷数据预处理中的数据处理考虑到其24小时的小周期,即同时不同日期的负荷应具有相似性,同时负荷值应保证在一定范围内,但不在校正范围内,范围内的数据应以一系列方式处理。

    4.5历史负荷数据的调查和选择数据

    调查的许多方面收集数据,包括电力企业的外部数据和内部数据,并从大部分数据中选择一个有用的部分,即把数据减少到最低限度 选择数据时,标准应该可靠、直接和最新 如果数据没有被很好地选择和收集,将直接影响负荷预测的质量。 通过建立计算机数据管理系统和使用计算机软件系统,可以自动管理数据。

    5结束语

    总之,作为一种数据分析技术和方法,在一个非常大的信息库中发现潜在的信息,数据挖掘已经成为社会关注的焦点 然而,电力管理信息化建设过程中有大量的历史数据。现在是时候应用数据挖掘技术开发一个分析和决策系统来解决停电中的重要问题了。 数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用主要在于表达和预测。 表达是找到一个可理解的模型来描述数据之间的关系,而预测研究是基于历史数据预测未知信息。

    参考资料:

    [1]陈张亮。基于数据挖掘的电力营销预测决策模型的应用研究[。电力信息技术,2011 (6): 98 ~ 100。

    [2]王甲,石薛飞。数据挖掘技术在电网中的应用探讨[。尚青,2011 (45): 68 ~ 69。

    [3]陆光、张伯明、孙宏斌等。数据仓库和数据挖掘技术在电力系统中的应用[。电网技术,2011 (25): 54 ~ 57。

    友情链接: