丁霄寅+徐雯旭

摘 要：我國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：海量歷史和準(zhǔn)實時、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)部以及外部兩個方面來的，從始自終會涉及到電力系統(tǒng)的生產(chǎn)、管理與使用的每個環(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

智能化的電力大數(shù)據(jù)被國內(nèi)外研究文獻概括為八個特點：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、高價值性、數(shù)量大、類型多、速度快。由于電力行業(yè)對與社會電力需求以及安全生產(chǎn)等方面有著不可推卸的責(zé)任，所以在運用電力進行生產(chǎn)以及營銷等社會活動時候必須要精準(zhǔn)無誤才可以；對于電力大數(shù)據(jù)的智能化來說可以對電力系統(tǒng)的每個環(huán)節(jié)耗能進行降低，能夠?qū)﹄娏π袠I(yè)的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻；電力大數(shù)據(jù)的智能化可以對供用電雙方的動態(tài)交互和發(fā)現(xiàn)進行實現(xiàn)，并和其他網(wǎng)絡(luò)整合一起形成動態(tài)交互；電力工業(yè)的生產(chǎn)和銷售也會被智能化的大數(shù)據(jù)推動而轉(zhuǎn)向以用戶為中心的情感導(dǎo)向，這是對電力消費者的關(guān)懷體現(xiàn)；說到價值，電力大數(shù)據(jù)的智能化會涉及電力系統(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)律性特點都會被反映出來，對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)夷壳暗纳鐣?jīng)濟狀態(tài)進行體現(xiàn)，也存在較高的價值；智能化的電力大數(shù)據(jù)具備著幾個常見的特點，就是數(shù)量大以及類型多、速度快。智能化的電網(wǎng)建設(shè)促進了數(shù)量的增長，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)庫技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)和機器的學(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)庫或者其他信息庫里的大量數(shù)據(jù)進行挖掘知識的整個過程。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)挖掘的時候要仔細的考慮好，特別是想要有挖掘知識于大型數(shù)據(jù)庫的時候。

知識發(fā)現(xiàn)類、概率統(tǒng)計分析類和其他數(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，其不僅具備不錯的時效性能，而且還能夠完整的對數(shù)據(jù)不完整的提點進行解決；這樣一來，數(shù)據(jù)庫里的隨時更新的數(shù)據(jù)，都會對單一性或者陳舊性的數(shù)據(jù)所帶來不足的特殊性進行避免。

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方面來對電力大數(shù)據(jù)智能化的高效分析挖掘技術(shù)框架進行構(gòu)建：分別是數(shù)據(jù)源層、特征分析層和服務(wù)層、驗證層。電力大數(shù)據(jù)在整個技術(shù)的框架之中可以通過數(shù)據(jù)的特征進行分析、數(shù)據(jù)并行化來分析以及基于內(nèi)存計算的數(shù)據(jù)分析等三個方面的技術(shù)來進行；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)進行完善，同時也能夠利用超短期的母線負荷預(yù)測的應(yīng)用來對技術(shù)是否適用來進行驗證。

具體的總體技術(shù)框架由三個大方面來構(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、實時/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)分析下具體幾個細節(jié)性的方面；然后將它們進行封裝給到大數(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荷預(yù)測作為應(yīng)用的場景，調(diào)用相應(yīng)的接口來對符合的大數(shù)據(jù)進行實時的分析工作。其中服務(wù)架構(gòu)中包含了不少方面的知識：比如數(shù)據(jù)的服務(wù)應(yīng)用、消費的模式、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、運維人員來進行運轉(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、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)的計算的速度、分析的能力以及建設(shè)模式等多個方面。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)的框架進行重點研究，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，為高效價值的電力業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘以及分析問題時候采取的決策提供的依據(jù)以及技術(shù)的支持。

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