丁霄寅+徐雯旭

摘 要：我國(guó)隨著智能化深入到電網(wǎng)的建設(shè)之后，已經(jīng)構(gòu)建成功四類數(shù)據(jù)中心平臺(tái)：海量歷史和準(zhǔn)實(shí)時(shí)、非結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化、電網(wǎng)空間；積累了豐富的大數(shù)據(jù)資源的平臺(tái)能夠?qū)?shù)據(jù)分析和決策系統(tǒng)的建設(shè)提供有效的支撐。本文就電力大數(shù)據(jù)智能化進(jìn)行概述，然后在探討電力大數(shù)據(jù)智能化高效分析挖掘技術(shù)框架，提供相關(guān)經(jīng)驗(yàn)以供借鑒。

關(guān)鍵詞：電力大數(shù)據(jù)；智能化；數(shù)據(jù)挖掘

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.12.179

1 概述電力大數(shù)據(jù)智能化的高效挖掘

電力大數(shù)據(jù)智能化主要是從智能化的電網(wǎng)內(nèi)部以及外部?jī)蓚€(gè)方面來的，從始自終會(huì)涉及到電力系統(tǒng)的生產(chǎn)、管理與使用的每個(gè)環(huán)節(jié)，具體是從發(fā)電到輸電，變電到配電，用電到調(diào)度等方面。

1.1 電力大數(shù)據(jù)智能化的特點(diǎn)

智能化的電力大數(shù)據(jù)被國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)概括為八個(gè)特點(diǎn)：高準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)即能量、數(shù)據(jù)即共情、數(shù)據(jù)即交互、高價(jià)值性、數(shù)量大、類型多、速度快。由于電力行業(yè)對(duì)與社會(huì)電力需求以及安全生產(chǎn)等方面有著不可推卸的責(zé)任，所以在運(yùn)用電力進(jìn)行生產(chǎn)以及營(yíng)銷等社會(huì)活動(dòng)時(shí)候必須要精準(zhǔn)無誤才可以；對(duì)于電力大數(shù)據(jù)的智能化來說可以對(duì)電力系統(tǒng)的每個(gè)環(huán)節(jié)耗能進(jìn)行降低，能夠?qū)﹄娏π袠I(yè)的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻(xiàn)；電力大數(shù)據(jù)的智能化可以對(duì)供用電雙方的動(dòng)態(tài)交互和發(fā)現(xiàn)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，并和其他網(wǎng)絡(luò)整合一起形成動(dòng)態(tài)交互；電力工業(yè)的生產(chǎn)和銷售也會(huì)被智能化的大數(shù)據(jù)推動(dòng)而轉(zhuǎn)向以用戶為中心的情感導(dǎo)向，這是對(duì)電力消費(fèi)者的關(guān)懷體現(xiàn)；說到價(jià)值，電力大數(shù)據(jù)的智能化會(huì)涉及電力系統(tǒng)內(nèi)部數(shù)據(jù)以及外部數(shù)據(jù)，電力行業(yè)中的規(guī)律性特點(diǎn)都會(huì)被反映出來，對(duì)于管理的工作有很大的指導(dǎo)作用。外部的數(shù)據(jù)也能夠?qū)?guó)家目前的社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀態(tài)進(jìn)行體現(xiàn)，也存在較高的價(jià)值；智能化的電力大數(shù)據(jù)具備著幾個(gè)常見的特點(diǎn)，就是數(shù)量大以及類型多、速度快。智能化的電網(wǎng)建設(shè)促進(jìn)了數(shù)量的增長(zhǎng)，以及不同數(shù)據(jù)類型的使用：半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型，為了適應(yīng)大數(shù)據(jù)的采集，速度也要調(diào)整得更快才能適應(yīng)工作的需要。

1.2 數(shù)據(jù)挖掘的基本理論

人工智能、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和機(jī)器的學(xué)習(xí)等不同學(xué)科相互結(jié)構(gòu)獲得的產(chǎn)物就是數(shù)據(jù)挖掘。通俗而言，有用的知識(shí)能夠提取或者挖掘于大量數(shù)據(jù)的形式就是數(shù)據(jù)挖掘；但是數(shù)據(jù)挖掘的廣義定義就是將存放在數(shù)據(jù)庫(kù)或者其他信息庫(kù)里的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘知識(shí)的整個(gè)過程。而目前為止，研究數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)雖說已取得不少進(jìn)步，但是依舊面臨許多待解決的問題和挑戰(zhàn)。開發(fā)者或者研究人員都會(huì)面臨巨大的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)挖掘的辦法、數(shù)據(jù)不同類型、用戶的交互性等問題都必須在數(shù)據(jù)挖掘的時(shí)候要仔細(xì)的考慮好，特別是想要有挖掘知識(shí)于大型數(shù)據(jù)庫(kù)的時(shí)候。

知識(shí)發(fā)現(xiàn)類、概率統(tǒng)計(jì)分析類和其他數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)三大技術(shù)構(gòu)成目前最常用的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)。非線性分析、線性分析、聚類分析和回歸分析四種數(shù)據(jù)挖掘模型是概率統(tǒng)計(jì)分析類使用的四種具體模型。特別是聚類分析模型，其不僅具備不錯(cuò)的時(shí)效性能，而且還能夠完整的對(duì)數(shù)據(jù)不完整的提點(diǎn)進(jìn)行解決；這樣一來，數(shù)據(jù)庫(kù)里的隨時(shí)更新的數(shù)據(jù)，都會(huì)對(duì)單一性或者陳舊性的數(shù)據(jù)所帶來不足的特殊性進(jìn)行避免。

2 探索電力大數(shù)據(jù)智能化高效分析挖掘技術(shù)的框架

分析了來自國(guó)家電網(wǎng)的外部數(shù)據(jù)源和四大數(shù)據(jù)中心的多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)，可以從具體不同的四個(gè)方面來對(duì)電力大數(shù)據(jù)智能化的高效分析挖掘技術(shù)框架進(jìn)行構(gòu)建：分別是數(shù)據(jù)源層、特征分析層和服務(wù)層、驗(yàn)證層。電力大數(shù)據(jù)在整個(gè)技術(shù)的框架之中可以通過數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行分析、數(shù)據(jù)并行化來分析以及基于內(nèi)存計(jì)算的數(shù)據(jù)分析等三個(gè)方面的技術(shù)來進(jìn)行；然后利用數(shù)據(jù)的特征模型相關(guān)和高性能交互的分析、將傳統(tǒng)電力的數(shù)據(jù)分析提高到全數(shù)據(jù)的處理來分析，最后能夠?qū)㈦娏Υ髷?shù)據(jù)的并行化的分析以及服務(wù)系統(tǒng)進(jìn)行完善，同時(shí)也能夠利用超短期的母線負(fù)荷預(yù)測(cè)的應(yīng)用來對(duì)技術(shù)是否適用來進(jìn)行驗(yàn)證。

具體的總體技術(shù)框架由三個(gè)大方面來構(gòu)成：數(shù)據(jù)來源方面，數(shù)據(jù)特征分析方面，大數(shù)據(jù)并行化分析服務(wù)體系。首先，從數(shù)據(jù)來源方面出發(fā)，其中包含了數(shù)據(jù)中心以及外部的數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化、實(shí)時(shí)/歷史、地理的信息等組成了數(shù)據(jù)的中心，氣象數(shù)網(wǎng)、移動(dòng)的互聯(lián)、社交的網(wǎng)絡(luò)等組成了外部的數(shù)據(jù)；然后再到由特征提取的方法、數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建、基于數(shù)據(jù)特征的類聚/管理挖掘分析構(gòu)成了數(shù)據(jù)特征的方法。同時(shí)還需要注意數(shù)據(jù)的并行化分析框架的構(gòu)成以及基于內(nèi)存的高性能數(shù)據(jù)分析下具體幾個(gè)細(xì)節(jié)性的方面；然后將它們進(jìn)行封裝給到大數(shù)據(jù)并行化的分析服務(wù)體系以獲得最終的驗(yàn)證。服務(wù)層面構(gòu)建電力大大數(shù)據(jù)并行化分析服務(wù)體系主要是通過服務(wù)的架構(gòu)以及服務(wù)的接口，應(yīng)用層利用超短期母線負(fù)荷預(yù)測(cè)作為應(yīng)用的場(chǎng)景，調(diào)用相應(yīng)的接口來對(duì)符合的大數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的分析工作。其中服務(wù)架構(gòu)中包含了不少方面的知識(shí)：比如數(shù)據(jù)的服務(wù)應(yīng)用、消費(fèi)的模式、抽象的層次、服務(wù)管理和應(yīng)用支撐等。而服務(wù)接口中也由業(yè)務(wù)人員、分析人員、開發(fā)人員、運(yùn)維人員來進(jìn)行運(yùn)轉(zhuǎn)。

3 結(jié)語

大數(shù)據(jù)的大量積累是隨著智能電網(wǎng)的不斷推進(jìn)、業(yè)務(wù)的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)復(fù)雜的中心數(shù)據(jù)形成的，不僅能夠?qū)?shù)據(jù)的分析帶來豐富的條件，而且還能夠影響系統(tǒng)的計(jì)算的速度、分析的能力以及建設(shè)模式等多個(gè)方面。本文就電力大數(shù)據(jù)的智能化高效分析挖掘關(guān)鍵技術(shù)的框架進(jìn)行重點(diǎn)研究，能夠利用智能化的算法、處理全數(shù)據(jù)以及可視化展現(xiàn)等層面來分析傳統(tǒng)的電力數(shù)據(jù)分析，為高效價(jià)值的電力業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘以及分析問題時(shí)候采取的決策提供的依據(jù)以及技術(shù)的支持。

參考文獻(xiàn)：

[1]孫鴻飛，弓麗棟，張海濤，武慧娟.智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析框架及其應(yīng)用演進(jìn)研究[J].現(xiàn)代電力，2016（06）：64-73.

[2]鄧松，岳東，朱力鵬，胡斌，周愛華.電力大數(shù)據(jù)智能化高效分析挖掘技術(shù)框架[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào)，2016（11）：1679-1686.

[3]楊政，李卓玲，王大玲.基于數(shù)據(jù)挖掘的智能化電力負(fù)荷預(yù)測(cè)[J].沈陽工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008（02）：160-162.

作者簡(jiǎn)介：丁霄寅（1986-），男，浙江衢州人，本科，工程師，研究方向：電力工程項(xiàng)目和智能用電。