数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的运用

摘要：通过将数据挖掘技术科学合理的运用在建设电网运营监控平台之上，可以明显增加电网运营监控的效果，使种类繁多的设备变的更易监控与管理。所以，本文分析了数据挖掘技术在电网运营平台建设中的运用效果，旨在为电力平台今后的工作提供参考与帮助。

关键词：数据挖掘技术;电网;运营监控平台建设

中图分类号：F279  文献识别码：A  文章编号：

2096-3157（2020）01-0119-02

一、引言

从20世纪90年代开始，全世界范围内就开始了电力工业市场改革，其目的就是要改变过去的电力垄断垂直体系，充分实现电力资源优化配置，尽可能将社会效益最大化。随着我国经济社会的飞速发展，生产水平的提高，电力行业的发展也在不断的发展壮大。与此同时，随着大数据时代的到来，数据规模持续扩大，数据处理难度加大，对于部分数据处理与数据分析产生了很大的影响[1]。在当前阶段的电网运营监控中，大部分电力企业经常会碰到一些影响电网稳定发展的问题，所以，如何更加科学合理地建设电网运营监控平台成为电力行业广泛关注的问题。而通过充分运用数据挖掘技术，能够有效提高对电网运营状况的实时控制，将原来繁复的电网运营监控平台变得更加科学合理，进而实现数据处理的准确化、高效化与系统化。同时，数据挖掘技术保证了电网运营的整体监控水平，使电网生产与应用安全可靠，极大地提升了电力电网行业的运营与生产能力，让电力企业在市场中站稳脚跟。

二、数据挖掘技术概述

现阶段我国经济及科学技术已经得到了高速发展，并带动了我国电力行业、电网运营行业等的发展，其中电网运营的发展速度最快。数据挖掘（Data Mining，DM）是指通过统计、情报搜索、机器学习、模式识别、在线分析处理等一系列的方法实现从大量的数据中搜索隐藏于其中的信息这一目标的过程[2]。在当前阶段，数据挖掘技术可分为三种类型，分别为统计分析型、知识发现型以及其他数据挖掘，统计分析型作为当前最为成熟稳定的一种数据挖掘技术，其强调遵循一定规律来进行数据挖掘的操作，即在运用不同模型进行数据挖掘前先通过分析数据来找出其中的规律，并进行聚类分析、变量分析、时间序列分析等一系列操作。知识发现型数据挖掘技术多用于DNA遗传序列组以及人工智能神经网络等方面，其基本原理为通过在数据仓库中过滤出需要的信息，提取出信息后对其中隐匿的位置信息采取深入挖掘操作。而其他数据挖掘则包含多种多样的挖掘操作，不同的数据有着不同的挖掘方式，如对于地理影像等数据使用空间数据挖掘，对于文本等非机构数据使用文本数据挖掘，对于互联网数据使用万维网数据挖掘，而对于少量局部数据则使用分布式数据挖掘[3]。

三、数据挖掘技术在电网运营监控平台中的运用

1 在系统框架中运用数据挖掘技术

在电网运营的建设中，通过运用数据挖掘技术可以完成高效的数据传输，加以配合专业的软件进行精确复杂的计算，计算后将得出的相关结果直接显示于终端设备上，使得数据信息的分析与筛选工作得以更高效的完成，进而对所挖掘到数据的价值型以及准确性进行准确判断，以保持电网正常的运营监控工作。电网运营监控平台涵盖了挖掘模型、显示终端、数据参考等，监控平台的核心部分为数据仓库、数据来源与终端设备，其系统框架也是由监控平台的核心部分构成，将杂乱的系统区域变得规范化、直白化[4]。在系统框架中，可以通过对应的数据通道来高效传输数据源，在经过数据处理中心的精细处理后，使数据显示于终端设备。因数据处理环节的核心为数据挖掘的特性，使得数据处理不仅能够将虚假数据从大量数据中排除出去，而且能够挖掘出数据本身所内涵的价值。另外，在处理后结果显示于终端时，相关的工作人员应当提前选择好呈现数据的显示终端设备，保证检测到的各类数据如运营分析、全面监测、综合管理、协调控制等信息能够明确清晰的显示于终端设备上。

2 在数据仓库中运用数据挖掘技术

在建设电网运营监控平台中，系统的非功能性需求主要由数据仓库所体现出来，其包括两个组成部分，分别为密集型光波复用（Dense Wavelength Division Multiplexing，DWDM）以及操作数据存储（Operational Data Store，ODS）。密集型光波复用为数据仓库本身结构所包含的多维度性，电力企业部分应当根据实际需求，充分运用电网监控平台来进行科学合理的不同需求数据设置，利用高效的分类标准，将复杂繁多的数据进行逐步规划及整理。这样既可以使电力企业在进行数据利用与更新时更加简单，也实现了数据综合处理目的。操作数据存储主要由主数据与交易数据组成，以业务逻辑作为前提下，通过实体联系图（Entity Relationship Diagram，E-R）模型来反映其操作过程。ODS是以业务逻辑作为基础，操作过程是以E-R模型的方式反映的。原系统的表需要同ODS层保持相同，想要實现这个需求就需要进一步合并数据，DWDM属于多维度的数据库，能够根据实际对数据的要求选择不同的呈现方式，所以DWDM具备多种结构。在建设操作数据存储应用部分的过程中，工作人员在进行表格设计时应当充分注重相关要求，用以保证原系统表结构和操作数据存储表结构完美合并，并为以后的数据统计提供帮助，也能方便人们检索使用。

3 在挖掘模型中运用数据挖掘技术

为有效提高电网运营监控的工作水平，在工作人员完成电网运营监控平台系统框架的建设后，在对数据仓库中的数据信息进行挖掘时应当结合有效算法，并根据实际情况选择出最优秀的算法设计。在数据计算的过程中，通过相应的数据仓库技术（Extract Transform Load，ETL）工具，经过操作数据存储来完成对于源数据的分析统计工作，同时运用密集型光波复用对数据进行仔细的分类整理[7]。另外，在分析数据处理的整体流程中，其基本原理是运用数据目标、数据源，通过映射关系来达到数据计算的目的，其中数据目标存在一定的规律性，其表示了数据表在经过分析统计后得到的数据，数据源指所有数据以及原始数据所输入的输入端，而映射关系则代表了数据目标与数据源实现的这一过程。

4 在主题分析中运用数据挖掘技术

电网运营监控平台可以显著提升电网运营监控的效果，并给予电力企业部门在开展电网运行监控工作时稳定的数据挖掘环境。所以，工作人员在建立数据仓库时应当严格按照电网运行监控主体的需求，提前做好规划，最大限度地提出不必要的、繁冗无用的数据，避免电網运营监控工作受到大数据的影响，使数据仓库的构成更加科学合理。通过合理有效的运用数据挖掘技术，不仅能够快速高效地完成对数据源的分析与筛选工作，更可以使数据库的价值最大化。另外，在建立数据仓库时，明确数据仓库的主题也是必不可少的关键因素，将主题内容细化并精确分类，使母主题与子主题排列分明，子主题中的数据挖掘能够和主题所呼应，再通过维表将数据库内不同区域的数据连接起来，让数据库变为多为数据的集合体，保证其中的各个主题可以和电力企业内含的业务数据准确对接。

5 在监控展示中运用数据挖掘技术

由于现阶段国内的信息化技术逐渐发展壮大，数据挖掘技术的功能也随之逐步完善起来。在监控展示的过程中，电网运营监控平台可使用不同的图表来作为不同的需求展示，如条形图、柱状图、折线图、饼状图以及文氏图等，工作人员可以根据具体需求来决定其所展示的形式。例如，若需要表现电网运营监控的变化走向时，使用折线图表现效果最佳;需要展示电网运营监控数据之间的交叉关系时，使用文氏图表现效果最佳;而在需要对电网运营监控的工作量进行展示时，则使用柱状图或条形图表现效果最佳。通过这种不同的展示方法，能够有效保证工作人员对数据的实时变化进行准确高效的动态分析，进而为今后的电网运营监控管理工作提供帮助。

数据已经渗透到当今每一个行业以及业务职能领域，而数据技术与网络技术在相关行业内的应用也逐渐普及开来，成为了不可或缺的生产因素。在这个大数据时代的背景下，因电网规模的持续增长，人们用电需求的增加，对于电网的运营监控工作有了更高的标准，因此，建设一个完备的电网运营监控平台是解决当前我国电网运营问题的重中之重。

随着当前我国经济的快速发展，人民生活水平的逐步提高，我国走进了数据规模持续扩大的大数据时代。由于社会对于电能的需求日益增长，人们用电需求的增加，为满足人民群众对于电网的需求，电网的规模也逐渐扩大，电网领域的发展速度也随之跟进。由于电网的安全稳定运行会被电网的运营监控工作所影响，所以当电力企业在建设发展的同时，应当注重电网在供应及生产中的各类问题，并不断对电网资源以及电网规模进行扩大与开发。另外，在建设电网运营监控平台时更应当积极寻求科学合理的方法来保证电网运营监控工作的效果，不断地推陈出新，将数据挖掘技术充分结合到电网运营监控平台的建设中，实现数据处理的准确化、高效化与系统化目的。通过建立数据库的方式以实现数据信息的高效统合，使持续增多且难以处理的各类数据得以被深入挖掘并及时有效的处理，进而显著提高所挖掘到数据的利用率与精确度，并对不完全的模糊数据进行筛选排除，更好地适应当前大数据环境下的发展要求。

四、结语

数据挖掘技术的应用能够使电网监控工作人员对于数据信息及使用更为便捷，更好地了解数据挖掘技术以及数据挖掘技术在电网运营监控平台当中的运用效果，还可以保证电网的稳定，使其安全可靠的运行，在满足人民群众日常用电需求的同时为社会主义可持续发展做出一份贡献。

参考文献：

[1]张家兴 数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的应用[J].环球市场，2019，16（18）：147～147

[2]李呓瑾 数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的应用[J].通信电源技术，2019，36（4）：283～284

[3]李惠莲，曾卫国 数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的应用[J].科技风，2018，22（29）：186～186

[4]臧小溪，万明明，田璐璐，等 数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的研究与应用[J].建筑工程技术与设计，2018，01（27）：263～263

作者简介：

周俊驰，对外经济贸易大学统计学院在职人员高级课程研修班学员，石油与天然气工程硕士;研究方向：数据挖掘与商务智能。