電網運營監控平臺數據挖掘研究

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摘要：大數據時代，數據技術和網絡技術的應用越來越普及。例如，電力行業系統業務的持續增長對電網運營監控工作提出了更高要求。構建完善的電網運營監控平臺是解決現階段電網運營問題的根本方法。將數據挖掘技術應用到電網運營監控平臺建設，能顯著提高運營監控效果。因此，探討了數據挖掘技術在電網運營監控平臺建設中的應用，以期為電力企業提供參考。

關鍵詞：數據挖掘技術；電網；運營監控平臺

1數據挖掘技術概述

信息技術飛速發展背景下，數據規模持續擴大。大數據時代的到來，增加了數據分析和數據處理的難度。數據挖掘技術是以現代計算機信息技術為支撐，通過構建數據庫的方式實現數據信息的處理。從海量數據中挖掘有價值的信息，能更好地適應大數據的發展要求。為提升數據的精準度和利用率，必須對不完全模糊數據進行信息篩除[1]。數據挖掘系統基礎模型如圖1所示。現階段的電網運營監控中，電力企業經常遇到一些問題，影響電網的穩定發展。為實現電網開放模式的過渡，必須合理運用數據挖掘技術。為加強對電網運營狀況的實時控制，必須使原本復雜的電網運行監控系統更加簡潔、科學。運用數據挖掘技術的過程中，需調整好大數據環境，以保障疏忽信息的質量，實現數據處理的系統化、精確化及高效化。目前，數據挖掘技術大致可分為三種類型。第一，統計分析型。該類型強調依照一定規律來挖掘數據，是最成熟的一種數據挖掘技術。實際應用的數據挖掘工具有變量分析、聚類分析及時間序列分析等。先通過數據分析找出存在的規律，然后運用不同模型完成數據挖掘。第二，知識發現型，該類型的基本原理是從數據倉庫中過濾有用信息，然后對其中隱含的位置信息進行挖掘。知識發現型數據挖掘技術的典型應用包括人工智能神經網絡和DNA遺傳序列組等。第三，其他數據挖掘。該類型包括文本數據挖掘、空間數據挖掘、分布式數據挖掘以及萬維網數據挖掘等。對于文本等非機構數據，采用文本數據挖掘；對于地理影像數據，采用空間數據挖掘；對于網絡數據，采用萬維網數據挖掘[2]。

2數據挖掘技術在電網運營監控平臺建設中的應用

2.1系統框架。電網運營監控平臺建設中，應用數據挖掘技術完成數據的高效混輸，然后配合專業的計算機軟件，實現數據信息的篩選和分析工作，進而判斷數據的準確性和價值性，以保證電網的正常運營監控。相關結果可直接顯示在數據顯示終端。電網運營監控平臺包括了數據倉庫、挖掘模型及顯示終端等，其核心部分是源數據、數據倉庫及顯示終端。核心部分構成了電網運營監控平臺的系統框架，使原本復雜的系統區域簡單化和規范化。系統中，源數據能通過相應的數據通道實現高效傳輸，經由數據處理中心進行處理后，顯示在顯示終端。數據處理環節的核心部分是數據挖掘，不僅可從海量數據中剔除虛假信息，而且可挖掘出數據的潛在價值。最終結果顯示階段，要求相關人員做好顯示終端的選擇工作，確保檢測到的各種數據信息能清晰準確地顯示出來，如全面監測、協調控制、綜合管理及運營分析等[3]。2.2數據倉庫。電網運營監控平臺中，數據倉庫主要體現系統的非功能性需求，包含兩個組成部分。第一，DW/DM，即數據倉庫本身結構的多維度性。電力企業可根據實際需求，利用電網運營監控平臺合理設置數據的不同要求，配合有效的分類標準逐步完成繁雜數據的整理規劃，便于數據的綜合處理，也方便了電力企業進行數據更新和利用。第二，ODS。它是強調將業務邏輯作為前提，配合E-R模型來反映操作流程，其組成部分包括主數據和交易數據。建設ODS應用部分的過程中，需結合相關要求進行表格設計，以確保ODS表結構能與原系統表結構合并，為后續的數據統計分析提供便利[4]。2.3挖掘模型。完成電網運營監控平臺系統框架的架設后，需配合有效算法挖掘數據倉庫中的數據信息。為提升電網運營監控工作水平，技術人員必須根據實際情況做好算法的設計選擇。數據計算過程中，需用到相應的ETL工具，經由OSD完成源數據的統計分析工作，然后再利用DW/DM實現數據的分類匯總整理。分析數據處理的總體流程發現，基本原理是運用映射關系、數據目標以及數據源來實現數據計算，其中，映射關系指數據源和數據目標實現的過程，數據源代表原始數據或者所有數據的輸入端；數據目標多表現為數據表和經過統計分析后的數據，本身存在一定規律性。2.4主題分析。電網運營監控平臺能為電力企業開展電網運行監控工作提供可靠的數據挖掘環境，提升監控效果。因此，構建數據倉庫時，應依照電網運行監控主體的現實需求，做好合理地規劃設計，盡可能減少冗余數據和無用數據[5]，以降低大數據對電網運營監控工作的負面影響。同時，合理使用數據挖掘技術，以便高效地完成數據源的篩選分析。構建數據倉庫時，應明確主題，并進一步細化主題內容。條件允許時，可分為多個子主題，使所有子主題中的數據挖掘都可與主題相互對應。電力企業在開展電網運營監控平臺建設的過程中，需確保子主題能與企業自身的業務數據相互對應。此外，考慮到實踐中可能需要通過維表實現數據庫不同區域數據的連接，應將數據庫建設成多維數據集，確保使用價值最大化。2.5監控展示。信息化技術的飛速發展使數據挖掘技術的功能越來越完善。電網運營監控平臺在卡站監控展示的過程中，可供選擇的展示形式包括柱狀圖、餅狀圖、維恩圖以及折線圖等。不同的展示形式適用于不同的需求，確保了技術人員和管理人員能對數據變化進行動態分析，為電網運營監控管理工作提供參考。如果需表達電網運營監控的工作量，可選擇條形圖或者柱狀圖；如果需表達數據的變化趨勢，可選擇折線圖；如果需表達數據之間的交叉關系，可采用維恩圖（見圖2）。

3結論

經濟的發展使社會對電能的需求持續增長，電網規模迅速擴大。運營監控工作直接影響電網的穩定、可靠運行。電力企業面對新的發展環境，應積極探索新的方法來保證電網運營監控工作效果。將數據挖掘技術應用到電網運營監控平臺建設，可實現海量數據的高效處理和深入挖掘，方便工作人員掌控和使用數據信息，保障電網的穩定、可靠運行。

參考文獻：

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[3]任爭，董莉麗，史澤，等.數據挖掘技術及其在過程監控中的應用[J].黑龍江科技信息，2016，（9）：176.

[4]李小蘭，田小蕾，倪志堅，等.基于大數據挖掘的運營監測分析研究[J].東北電力技術，2016，37（3）：38-42.

[5]黃拓.數據挖掘技術在電網運營監控平臺建設中的應用[J].科技展望，2015，25（28）：99.

作者:李囈瑾 單位:云南電網信息中心