基于電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

聶宇+羅超+高小芊+寇霄宇+何宇雄+苑晉沛+李蔚

摘 要：在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，其數(shù)據(jù)信息包含了設備信息、電壓信息等多種實用信息，對其進行準確查找具有重要意義。文章首先對數(shù)據(jù)挖掘技術的分類及過程予以說明，然后對數(shù)據(jù)挖掘技術在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應用必要性進行分析，之后結合實例，針對電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術的具體應用展開研究。

關鍵詞：電力調(diào)度自動化系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘技術；灰色分析；神經(jīng)網(wǎng)絡

中圖分類號：TM734 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2018）03-0143-02

Abstract： In the electric power dispatching automation system， the data information includes a variety of practical information， such as equipment information， voltage information， and so on. This paper first describes the classification and process of data mining technology， then analyzes the necessity of application of data mining technology in power dispatching automation system， and then combines with an example. This paper studies the application of data mining technology in power dispatching automation system.

Keywords： power dispatching automation system； data mining technology； gray analysis； neural network

前言

數(shù)據(jù)挖掘技術主要指的是一種數(shù)據(jù)庫技術與人工智能技術結合的技術，利用一定算法，可以從大量的數(shù)據(jù)信息中搜索到所需信息。在電力調(diào)度自動化控制系統(tǒng)中應用數(shù)據(jù)挖掘技術具有重要意義，對于電力企業(yè)的發(fā)展和創(chuàng)新具有推動作用，同時可以讓電力企業(yè)的經(jīng)濟效益得到提升。

1 數(shù)據(jù)挖掘技術的分類及過程

數(shù)據(jù)挖掘技術可以分為發(fā)現(xiàn)驅動的數(shù)據(jù)挖掘技術和驗證驅動的數(shù)據(jù)挖掘技術這兩種類型，前者主要指的是用戶利用機器進行學習，可以發(fā)現(xiàn)新的假設，在此過程中，需要分析人員進行參與，后者主要指的是用戶對之前自身提出的假設，利用一定技術對假設進行驗證。數(shù)據(jù)挖掘的過程可以概括為：邏輯數(shù)據(jù)庫→被選擇的數(shù)據(jù)庫→預處理后的數(shù)據(jù)→被轉換的數(shù)據(jù)→被抽取的數(shù)據(jù)→被同化的數(shù)據(jù)。也就是選擇、預處理、轉換、挖掘、分析與同化，在確定業(yè)務對象之后，需要進行數(shù)據(jù)處理，在數(shù)據(jù)處理過程中，首先需要搜索和業(yè)務對象相關的數(shù)據(jù)信息，然后選擇合適的數(shù)據(jù)，然后需要對數(shù)據(jù)做出質(zhì)量研究，對數(shù)據(jù)挖掘技術類型進行確認，最后需要對數(shù)據(jù)予以轉化，讓其成為一個可以進行算法挖掘的分析模型。

2 基于電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用

2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術的應用必要性

電力調(diào)度自動化系統(tǒng)可以讓電力系統(tǒng)運行可靠性與電網(wǎng)系統(tǒng)安全性得到有力保證，在運行過程中，可以讓工作人員的工作更為方便化，其主要組成部分包含了前置機、主備用服務器、Web服務器、串口服務器、衛(wèi)星鐘、RTU和物力隔離網(wǎng)關。在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，應用數(shù)據(jù)挖掘技術的必要性體現(xiàn)在多個方面，首先，數(shù)據(jù)挖掘技術可以讓管理層對實時信息予以切實掌握，可以讓管理層獲得經(jīng)營與生產(chǎn)的相關數(shù)據(jù)信息，可以讓數(shù)據(jù)受到中間人的干擾現(xiàn)象得到有效避免；其次，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用可以讓人力成本得到降低，可以讓數(shù)據(jù)信息的提取更為自動化；然后，數(shù)據(jù)挖掘技術在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中的應用可以讓數(shù)據(jù)信息的掌握更具全面性，可以從不同方面定量、定性對其進行掌握，讓管理與預測工作得到有力幫助；最后，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用可以輔助分析電網(wǎng)報告工作、制訂電網(wǎng)報告工作。

2.2 數(shù)據(jù)挖掘技術的具體應用

（1）模糊分析法

模糊分析法主要指的是對聚類已知數(shù)列與分析已知數(shù)列，進而使得分類的數(shù)據(jù)更為全面，讓分類結果的綜合性得到提升。在在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，應用模糊分析法可以讓大數(shù)據(jù)功能得到發(fā)揮，可以讓客觀數(shù)據(jù)整理需求得到滿足。如在我國太原地縣級電網(wǎng)備用調(diào)度項目的電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中就采用了模糊層次分析綜合方法，該系統(tǒng)提供了備調(diào)一體化系統(tǒng)，可以讓數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)交換得到貫通和共線，具有數(shù)據(jù)通信鏈路管理以及數(shù)據(jù)發(fā)布的功能。

（2）灰色分析法

如果在時間線上，電力數(shù)據(jù)存在一定關系，那么利用灰色分析法可以預測性分析電力數(shù)據(jù)。在電力調(diào)度系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘中，灰色分析法得到了廣泛應用，即使數(shù)據(jù)完整性不強，灰色分析法也可以對其進行分析，但是，這種方法和模糊分析法相比并不能發(fā)揮出大數(shù)據(jù)功能。在電力調(diào)度中，短期的電力負荷預測是重要任務，以我國某個應用灰色分析法的電力調(diào)度自動化系統(tǒng)為例，在該系統(tǒng)中，可以分為數(shù)據(jù)處理模塊、負荷預測模塊和數(shù)據(jù)顯示模塊，其系統(tǒng)結構如圖1所示。

結合圖1，在數(shù)據(jù)處理模塊中，可以導入原始負荷數(shù)據(jù)、預測數(shù)據(jù)以及氣象數(shù)據(jù)，預測數(shù)據(jù)為文本格式，系統(tǒng)主要對數(shù)據(jù)缺失與數(shù)據(jù)跳變兩種異常數(shù)據(jù)進行處理。數(shù)據(jù)清理模塊可以讓系統(tǒng)程序運行速度得到保障，短期負荷預測數(shù)據(jù)均維持在5年以內(nèi)，對歷史數(shù)據(jù)進行適當清理可以讓查詢效率得到保障。在負荷預測模塊中，主要是結合該城市的情況，利用普通灰色模型、多變量灰色模型與人工經(jīng)驗模型對其進行負荷預測，其占用普通灰色模型適用于普通日期的預測，多變量灰色模型時根據(jù)氣象資料進行預測，人工經(jīng)驗模型是根據(jù)電力局的相關數(shù)據(jù)進行節(jié)假日預測。在數(shù)據(jù)顯示模塊中，會通過列表方式與圖形方式來顯示歷史數(shù)據(jù)，調(diào)度人員可以對當日數(shù)據(jù)狀態(tài)與氣象信息進行查看。在數(shù)據(jù)庫設計中，包含了歷史負荷數(shù)據(jù)庫、預測數(shù)據(jù)庫、氣象資料數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)狀態(tài)與日期類型數(shù)據(jù)庫。在應用此系統(tǒng)之后，當?shù)貙σ恢艿臄?shù)據(jù)情況進行統(tǒng)計分析，預測流程為程序選擇普通灰色模型而做出的自動預測，經(jīng)過檢驗，發(fā)現(xiàn)自動預測精度在95%以上，誤差在10%之內(nèi)，具有良好的精準度。endprint

（3）神經(jīng)網(wǎng)絡法

神經(jīng)網(wǎng)絡法主要指的是利用計算機技術合理處理離散數(shù)據(jù)，結合精確計算能力，可以讓電力系統(tǒng)中的多種數(shù)據(jù)得到全面且深入的分析與挖掘，可以讓數(shù)據(jù)整理工作和數(shù)據(jù)分析工作得到有力幫助，利用神經(jīng)網(wǎng)絡法，可以聯(lián)動分析多種數(shù)據(jù)，可以充分開發(fā)數(shù)據(jù)間存在的邏輯性。在電力調(diào)度系統(tǒng)自動化系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡法往往和模糊分析法等方法會得到共同應用，以一種利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制法的電力調(diào)度自動化系統(tǒng)為例，該系統(tǒng)是在神經(jīng)元網(wǎng)絡算法基礎上，利用計算機內(nèi)部模糊運算控制器讓當前神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)學習樣本的理想輸出和實際輸出誤差得到計算，利用模糊知識庫規(guī)則，可以完成模糊推理工作，利用模糊矩陣數(shù)據(jù)表格的查詢，可以調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡各層神經(jīng)元連接通道閾值與權值，讓神經(jīng)網(wǎng)絡控制與模糊控制的優(yōu)點得到充分發(fā)揮，圖2為系統(tǒng)框圖。

結合圖2，在該系統(tǒng)中，模糊推理控制器的輸入為偏差率ec與偏差e的變化大小，利用模糊推理決策表，可以讓隱含層神經(jīng)元約束參數(shù)、輸入層神經(jīng)元約束參數(shù)、輸出層神經(jīng)元約束參數(shù)誤差修正值予以得出，而利用模糊推理控制器，可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡控制器中隱含層、輸入層、輸出層得到在線修改。在該系統(tǒng)中，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡短期負荷預測數(shù)據(jù)的運算處理模型共有三層四功能單元，在分項功能界面中，包含了用戶登錄、預測日初始值設置、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型參數(shù)設置、綜合信息查詢、預測符合數(shù)據(jù)曲線顯示等窗口。利用歷史負荷波動樣本數(shù)據(jù)，可以讓模型進行學習訓練，讓預測日負荷波動數(shù)據(jù)信息可以準確得出，對期望輸出值與樣本數(shù)據(jù)信息輸入值進行對比，可以發(fā)現(xiàn)在短期負荷預測工程領域中應用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有良好效果，利用Matlab模糊神經(jīng)網(wǎng)絡與VisualC++可視化函數(shù)所建成的模型在如實反映系統(tǒng)短期負荷波動特性的同時，可以讓負荷數(shù)據(jù)的精度得到保證，可以讓電力實施調(diào)度運行實際需求的預測工作得以完成，進而確保電力調(diào)度自動化系統(tǒng)運行具有可靠性。

3 結束語

在電力調(diào)度自動化系統(tǒng)中，應用模糊分析法、灰色分析法和神經(jīng)網(wǎng)絡法這些數(shù)據(jù)挖掘技術，可以讓電力調(diào)度自動化系統(tǒng)對數(shù)據(jù)予以有效收集，可以讓電力調(diào)度工作質(zhì)量得到提升，讓對外供電更為可靠，讓電網(wǎng)運行的安全性和穩(wěn)定性得到提升。

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