数据挖掘技术在电力系统中的应用

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电力系统的智能监测与预测分析方法

电力系统的智能监测与预测分析方法在当今社会，电力系统扮演着至关重要的角色。

然而，电力系统的运行管理与维护一直以来都是一个挑战。

为了提高电力系统的可靠性和效率，智能监测与预测分析方法得到了广泛应用。

本文将介绍电力系统智能监测与预测分析的关键方法和技术。

一、电力系统智能监测方法1. 传感器技术传感器技术是电力系统智能监测的基础。

通过安装各种类型的传感器，如电流传感器、电压传感器和温度传感器等，可以实时获取电力系统各部分的数据。

传感器可以将实时数据传输到监测中心，从而实现对电力系统各项指标的监测与分析。

传感器技术的发展为电力系统的智能监测提供了可靠的数据基础。

2. 数据采集与传输通过数据采集与传输系统，将传感器采集到的数据传输至监测中心。

数据采集与传输系统可以基于有线或无线通信技术，如光纤通信、无线传感网络（WSN）等。

这些系统可将大量的数据进行快速传输，并保证数据的可靠性和安全性。

3. 数据处理与清洗电力系统产生的数据往往庞大且复杂，需要经过处理与清洗才能得到有用信息。

数据处理与清洗的方法包括数据降噪、数据过滤、数据插补等。

通过对数据进行有效的处理与清洗，可以提高数据的质量，为后续的分析提供可靠的基础。

二、电力系统智能预测分析方法1. 数据挖掘技术数据挖掘技术被广泛应用于电力系统的预测分析。

通过对历史数据进行挖掘，可以发现潜在的规律和趋势。

数据挖掘技术包括聚类分析、关联规则挖掘、预测建模等。

这些技术可以帮助预测电力系统未来的负荷需求、故障概率等指标，从而为运维人员提供决策支持。

2. 人工智能技术人工智能技术在电力系统的预测分析中也发挥着重要作用。

例如，基于机器学习的方法可以通过学习历史数据，训练出预测模型，并根据实时数据进行预测。

人工智能技术可以对电力系统的复杂性进行建模，提高预测的准确性和可靠性。

3. 模型与算法优化电力系统的预测分析涉及到大量的数学模型和算法。

通过对模型和算法的优化，可以提高预测的精度和效率。

电网故障信息数据挖掘技术的分析

电网故障信息数据挖掘技术的分析电网故障是一个普遍存在的问题，对于电力系统的安全运行和稳定供电产生了严重的影响。

为了及时发现和解决电网故障，提高电力系统的可靠性和稳定性，数据挖掘技术被广泛应用于电网故障信息的分析中。

本文将对电网故障信息数据挖掘技术进行深入分析，探讨其在电力系统运行中的重要作用。

一、电网故障信息数据挖掘技术概述电网故障信息数据挖掘技术是指利用数据挖掘技术对电网故障信息进行挖掘和分析，以发现其中的规律和特征，从而实现对电网故障的预测、诊断和处理。

数据挖掘技术主要包括数据预处理、特征选择、模型构建和模型评估等步骤，通过对历史数据的挖掘和分析，可以为电网故障信息提供有效的支持和指导。

二、电网故障信息数据挖掘技术的重要性1. 实时监测与预警：利用数据挖掘技术可以对电网运行状态进行实时监测和预警，及时发现故障隐患，减少事故发生的可能性。

2. 故障诊断与定位：通过对电网故障信息的挖掘和分析，可以对故障进行快速准确的诊断和定位，缩短故障处理的时间，减少对电力系统的影响。

3. 智能决策支持：数据挖掘技术可以为电力系统运维人员提供智能决策支持，帮助其更好地制定运行方案和应对措施，提高电网的可靠性和稳定性。

四、电网故障信息数据挖掘技术的发展趋势1. 多元数据融合：未来电网故障信息数据挖掘技术将更加注重多元数据的融合，包括历史故障数据、实时监测数据、环境数据等，以提高模型的准确性和可靠性。

2. 智能算法优化：随着人工智能技术的不断发展，未来电网故障信息数据挖掘技术将更加注重智能算法的优化，包括深度学习、强化学习等，以提高模型的学习和泛化能力。

3. 实时监测与预警系统：未来将更加注重将电网故障信息数据挖掘技术与实时监测与预警系统相结合，实现对电网故障的快速响应和处理，提高电力系统的安全可靠性。

五、结语电网故障信息数据挖掘技术在电力系统运行中具有重要的作用，通过对电网故障信息的挖掘和分析，可以为电力系统的安全运行和稳定供电提供有效的支持和保障。

数据挖掘技术及其在电力系统中的应用

阐明了数据挖掘技术的重要性，展望今后发展趋势。
【关键词】数据挖掘粗糙集决策树
１引言
进入２０世纪８０年代后，计算机技术迅速发展。各大企业公司都相继引入信息平台建设、数据库应用，并建立自己的数据仓库，有的已经购买并应用决
概率应该符合一定的统计意义。
对于结构化的数据，以客户的购买习惯数据为
例，利用关联分析，可以发现客户的关联购买需要。
适合决策分析需要的分析型数据，来提高整个管理系统的决策分析能力。因此，围绕电力企业关键指标体系，应用数据挖掘技术势在必行。
略，扩展客户购买的产品范围，吸引更多的客户。通
过调整商品的布局便于顾客买的经常同时购买的商品，或者通过降低一种商品的价格来促进另一种商品的销售等。
作者简介：梁瑜内蒙古电力勘测设计院系统窜工程师
策支持系统，旨在提高自身在同行业自检的竞争力。
电力系统也不例外。目前，电力企业的各类业务越来
常用的数据挖掘技术包括关联分析、序列分析、分类ห้องสมุดไป่ตู้、预测、聚类分析以及时间序列分析等。
２．．１１关联分析
义的、隐含的、以前未知的并有潜在使用价值的知识
的过程，是一个多学科交叉性学科，它涉及统计学、

人工智能技术在电力系统中的应用研究

人工智能技术在电力系统中的应用研究篇一：人工智能技术在电力系统中的应用研究第一章绪论随着人工智能技术的发展，其在多个领域中的应用越来越广泛。

电力系统作为国民经济的支柱，也逐渐开始融合人工智能技术。

电力系统具有复杂性、耦合性和不确定性，因此，针对电力系统中存在的一系列问题，如功率调度、负荷预测、故障诊断等，开展的人工智能技术应用研究，具有重要意义和广阔前景。

第二章人工智能技术在电力系统中的应用2.1 大数据分析技术在电力系统中的应用大数据分析技术在电力系统中的应用主要包括：数据挖掘、数据分析和人工智能等三个领域的应用。

(1) 数据挖掘数据挖掘技术的主要任务是利用机器学习算法分析大量数据，从中挖掘出有用的信息。

在电力系统中，数据挖掘可以应用于预测负荷需求、故障诊断等方面。

可以通过挖掘历史数据，建立预测模型对未来电力负荷进行预测，以便于电力系统更加高效地分配能源资源，避免因负荷过剩或过低造成的电力浪费。

(2) 数据分析数据分析主要是指对数据进行处理，从而得出感兴趣的信息的技术。

在电力系统中，数据分析可以应用于分析供电情况，提供知识支持，指导电力系统的发展。

(3) 人工智能技术人工智能技术可以帮助电力系统更加高效的进行能源分配和调度，以及发现系统内部的潜在故障。

通过人工智能技术的应用，可以更准确地分析能源供应过程中产生的瓶颈和问题，以及分析供电系统内部可能存在的故障，从而提高电力系统的效率和稳定性。

2.2 电力系统故障诊断技术研究随着电力系统规模的持续扩大，电力系统故障也越来越复杂多样，因此，开展电力系统故障诊断技术研究愈加重要。

人工智能技术在电力系统故障诊断领域的应用有以下三类：(1) 知识表示和管理知识表示和管理技术是一种将人类的知识以结构化的方式表达出来的技术，以便于计算机进行处理和推理。

可以使用知识表示和管理技术建立电力系统的故障知识库，对电力系统的故障进行分类和归纳，以便于进行故障的快速诊断和恢复。

数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用

数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用摘要：作为一种数据分析方法和技术，发现潜在的信息，大量的信息，数据挖掘已成为社会关注的焦点。

在电力行业的信息化建设进程中，有大量历史数据，采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓，分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业。

本文提出了详细的数据挖掘算法分析。

基于电力管理分析的特点，重点讨论了聚类分析算法。

基于电力数据管理分析系统，数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果。

聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类，有助于预测顾客的购买行为。

关键词：数据挖掘；电力数据；管理分析；聚类算法一、引言现代信息化浪潮在全球范围内的快速发展，各种通道产生的信息越来越多，信息更新的速度越来越快，成千上万的数据是各行业的发展依据。

然而，数据库中的数据应用程序开发主要是低效的搜索查询，此外，相当多数量的数据具有很强的时效性。

数据值的降低迅速，虽然简单的数据查询和统计可以满足一些低水平的需要，但人们需要的是找到一般知识具有不同的指导意义，从知识的高度概括和抽象出大量数据。

用方法来发现隐藏的缺乏数据中的知识，导致了“数据爆炸但知识缺乏。

目前广泛使用的数据库和计算机网络和先进的自动化的应用数据生成和采集工具，数据量已经急剧增长，海量数据层出不穷。

每一天，例如，高达客户购买数据存储在POS机超市系统；每小时，各种同步卫星发送大量的遥感图像数据的到地球，很明显，大量的信息可以提供给人便利，但同时也带来一系列的问题。

比如，太多的信息量人难以掌握和消化，很难区分一些信息的真实与否，因此，这使得很难正确运用信息，不同的信息组织形式，很难在一起构成有效的信息。

传统的数据库技术和数据处理装置不能满足要求，快速发展互联网使各种资源在互联网上异常丰富，使它像在寻找一根掉在草堆里的针一样在互联网搜索信息。

电力信息管理分析在电力工业的需求，它是一个高水平的帮助企业做出决定的决策者。

“大数据”技术及其在电力行业中的应用

“大数据”技术及其在电力行业中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为当今社会的热门话题。

大数据技术以其强大的数据处理能力和深入的数据挖掘价值，正在逐步改变我们的生活和工作方式。

本文旨在探讨“大数据”技术的内涵、特点以及其在电力行业中的应用。

我们将首先定义和解析大数据技术的核心要素，包括其定义、技术架构、处理流程等。

然后，我们将深入讨论大数据技术在电力行业中的应用场景，包括智能电网、能源管理、电力市场分析等方面。

我们将总结大数据技术在电力行业中的优势和挑战，并提出未来的发展趋势和建议。

本文旨在为读者提供一个大数据技术在电力行业应用的全面视图，以期能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。

二、大数据技术概述随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。

大数据技术是指通过特定的技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集合。

这些数据集合往往具有数据量大、生成速度快、种类繁多、价值密度低等特点。

大数据技术的核心在于通过高效的数据处理和分析，从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。

大数据技术的体系架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等关键环节。

数据采集是指利用各种传感器、网络爬虫等手段，从各种来源获取数据。

数据存储则需要用到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术，以应对海量数据的存储需求。

数据处理与分析则包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等一系列技术手段，以揭示数据背后的规律和趋势。

数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和利用数据。

在大数据技术的推动下，电力行业也迎来了深刻变革。

通过对设备运行数据、用户用电数据、市场环境数据等进行全面采集和分析，电力行业可以更加精确地预测电力需求、优化资源配置、提高运营效率，从而实现可持续发展。

三、大数据技术在电力行业的应用随着“大数据”技术的不断发展，其在电力行业中的应用也日益广泛。

数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用

型。
动化的应用数据生成和采集工具，数据量
他信息和变化。
已经急剧增长，海量数据层出不穷。每一
天，例如，高达客户购买数据存储在ＰＯＳ机
的遥感图像数据的到地球，很明显，大量的
整个数据挖掘过程中必须要在深刻认
企业管理
ＳＣＩＥＮＣＥ＆ＴＥＣＨＮ０ＬＯＧＹＮＦＯＲＭＡＴ：ＩＯ！Ｎ
数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用 ①
肖文英张振飞（湖南工学院电气与信息工程系湖南衡阳
４２１００２）
们需要的是找到一般知识具有不同的指导
者提供依据。在电力管理与分析系统，数据
挖掘可以收集各种零散的客户数据，建立各种主题的数据库，售电，功率供应和客户关系等让企业的高级主管，市场营销主管
摘要：作为一种数据分析方法和技术，发现潜在的信息，大量的信息，数据挖掘已成为社会关注的焦点。在电力行业的信息化建设进程中，有大量历史数据，采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓，分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业。本文提出了详细的数据挖掘算法分析。基于电力管理分析的特点，重点讨论了聚类分析算法。基于电力数据管理分析系统，数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果。聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类，有助于预测顾客的购买行为。关键词：数据挖掘电力数据管理分析聚类算法中图分类号：ＴＭ７６文献标识码：Ａ文章编号：１６７２ —３７９１（２０１３）０９（ｃ）一０１３３－０２

数据挖掘方法在智能电网中的应用

２５（３）：２３４－２３７
，（，，，，蠡，，）＝０
（６）
基金项目：中央高校基本科研业务费专项资金项目（项目编号：１１ＭＧＳＯ）；河北省高等学校科学研究项目（项目编号：Ｚ２０１３００７）。
表１节点系统计算结果
３．１数据的取样、调整
表ｌ所示。
利用最具代表性的测量特征作为预测模型的数据集：
＝， …，（，儿）（１）
，．．
式（Ｉ）中：ｘ ∈Ｒｎ为模型的输入向量；ｙｉ为
输出向量；ｓ为样本数量；ｎ为输入维数。为避免向量墨中单位、大小幅度差异较大对挖掘过程产生不利影响，将数据集Ｅ变换为规范数据集，变换过程采用 “ 零一均值规范化 ”，对任意属性Ｍ值ｄ、基于Ｍ的平均值Ｍ和标准差ｏ拄行规范，使Ｍ规范化为：
（２）母线电压稳定数据挖掘分析３．２挖掘算法的选择本实例以母线电压稳定预测模型为例，由利用引导算法从数据集Ｅ中抽取训练子集可看出节点９为最薄弱节点。Ｓｉ（ｉ＝１，… ，ｋ），根据有限样本学习理论，可表１ ∞ ∞ 得电压稳定评估模型：４．结论，、本文在讨论智能电网数据信息深度应用需唧ｄ。卜（３）求的基础上，通过引入数据挖掘方法，对电网（，＝１， … …，，）稳态分析中的电压稳定分析系统进行了案例仿真。目前智能电网的快速发展，对电网数据的式（３）中Ｋ（Ｘ，Ｘ） —— 高斯径向基核函数；ｒ ——训练样本总数；ｊ＝ｌ，… ，ｒ — Ｌａｇｒａｎｇｅ应用也越来越迫切，本文旨在给出一种解决思乘子；ｂ＿ — 偏移量；ａ ≠０的样本为影响分类结路，希望能为智能电网的数据分析技术提供参果的 “ 关键 ”样本，被称为支持向量。考。将未知稳定程度的样本Ｎ输入到组合电压稳定评估模型Ｍ（ｉ＝１，… ，ｋ）中，即可判断系参考文献【１】陈树勇，宋书芳，李兰欣，等．智能电网技术综述Ｕ１．电网统是否稳定，即：

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ＴｉａｎＺｈｅｎｇＬｉＸｉｎｙｕａｎＬｉＬｉａｎｆｅｎｇ
（１．ＨｅｎａｎＪｉｎｒｏｎｇＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＣｏ．，Ｌｔｄ．，ＺｈｅｎｇｚｈｏｕＨｅｎａｎ４５００００；
总６２５期第十二期
２０１７年１２月
河南科技
ＨｅｎａｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
能源与化学
数据挖掘技术在电力系统中的应用
田拯李新原李连峰
（１．河南金荣电子科技有限公司，河南郑州４５００００；２．国网乌鲁木齐市供电公司，新ｔｒａｃｔ：Ａｔｐｒｅｓｅｎｔ，ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｐｏｗｅｒｍａｎａｇｅｍｅｎｔｓｙｓｔｅｍｓｏｎｌｙｓｔａｙｉｎｔｈｅｂｕｓｉｎｅｓｓｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｌａｙｅｒ，ｗｈｉｃｈｃａｎｎｏｔｐｒｏｖｉｄｅｍｏｒｅｃｏｎｖｅｎｉｅｎｔｏｒｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ —ｍａｋｉｎｇｆｏｒｔｈｅｐｏｗｅｒｃｏｍｐａｎｉｅｓ．Ａｌｌａｌｏｎｇ，ｔｈｅＣｈｉｎｅｓｅｐｏｗｅｒｃｏｍｐａｎｙｈａｓａｃｃｕｍｕｌａｔｅｄａｌｏｔｏｆｈｉｓｔｏｒｉｃａｌｄａｔａ，ａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｄａｔａｍｉｎｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏ — ｇＹｉｎｔｏｔｈｅｐｏｗｅｒｉｎｄｕｓｔｒｙｆｏｒｔｈｅｐｏｗｅｒａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｄｅｃｉｓｉｏｎ —ｍａｋｉｎｇ．Ｉｔｐｒｏｖｉｄｅｓａｍｏｒｅｓｃｉｅｎｔｉｉｃｆｍａｎ— ａｇｅｍｅｎｔｄｅｃｉｓｉｏｎ —ｍａｋｉｎｇｔｏｔｈｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓａｎｄｉｓｏｆｐｒａｃｔｉｃａｌｓｉｇｎｉｉｃｆａｎｃｅｔｏｐｒｅｖｅｎｔ，ｃｏｎｔｒｏｌａｎｄｓｅｔｔｌｅ
２．ＳｔａｔｅＧｒｉｄ，Ｘｉ￣ｉａｎｇＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙ，ＵｒｕｍｑｉＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＣｏｍｐａｎｙ。ＵｒｕｍｑｉＸｉ￣ｉａｎｇ８３００００）
智能调度中的应用。
关键词：数据挖掘；负荷预测；输变电；电能质量中图分类号：ＴＭ７６文献标识码：Ａ文章编号：１００３ — ５１６８（２０１７）１２ — ０１３１ — ０３
ＴｈｅＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＤａｔａＭｉｎｉｎｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＰｏｗｅｒＳｙｓｔｅｍ
摘
要：目前，大部分电力管理系统只停留在业务处理层，这一模式不能为电力企业提供更加便利、智能的决
策。一直以来，我国电力企业已经在行业信息化建设中积累了大量历史数据，将数据挖掘技术引入到电力行业中来，进行电力分析决策，为电力企业提供更加科学的管理决策，对防范、控制和化解电力企业生产风险具有现实的意义。本文详细介绍了数据挖掘的具体方法及其在电能质量分析、输变电管理、负荷预测以及电网
ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｒｉｓｋｓｉｎｐｏｗｅｒｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｉｎｄｅｔａｉｌｔｈｅｃｏｎｃｒｅｔｅｍｅｔｈｏｄｏｆｄａｔａｍｉｎｉｎｇａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙａｎａｌｙｓｉｓ，ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎａｎｄｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｌｏａｄｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇａｎｄｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｄｉｓｐａｔｃｈｉｎｇｏｆｐｏｗｅｒｎｅｔｗｏｒｋ．