就目前的現(xiàn)狀來看,電力企業(yè)包括獨(dú)立的發(fā)電廠、五大發(fā)電公司、兩大獨(dú)立核算的電網(wǎng)經(jīng)營企業(yè),以及電力建設(shè)公司等其他獨(dú)立核算單位。基于目前我國電力企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,大數(shù)據(jù)產(chǎn)生于電力企業(yè)的各個(gè)方面。在發(fā)電側(cè),隨著數(shù)字化電廠的建成,海量的有關(guān)故障監(jiān)控、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)被各大電廠保留下來;在輸電側(cè)和配電側(cè),在輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中,為了能對絕緣放電等狀態(tài)進(jìn)行診斷,最大程度減少線損,需存儲和監(jiān)控的數(shù)據(jù)量十分巨大;在用電側(cè),電力用戶的個(gè)人信息、電價(jià)信息以及智能電網(wǎng)的發(fā)展、電動汽車充放電監(jiān)測信息都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。
然而,大多數(shù)電力企業(yè)的數(shù)據(jù)庫僅僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲、查詢、統(tǒng)計(jì)等最基本層次的功能,無法深入挖掘出隱藏在海量數(shù)據(jù)背后潛在的價(jià)值。電力大數(shù)據(jù)時(shí)代下必將會對作為我國經(jīng)濟(jì)社會中存儲電力運(yùn)行信息知識、提供電力運(yùn)行數(shù)據(jù)的電力企業(yè)帶來巨大的影響。因此,深刻理解大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵,聯(lián)系目前我國電力系統(tǒng)的發(fā)展以及電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲、利用的現(xiàn)狀就顯得十分必要,這也為電力企業(yè)真正應(yīng)對大數(shù)據(jù)時(shí)代下電力企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)提供了相關(guān)的思考。收集數(shù)據(jù)電力大數(shù)據(jù)時(shí)代,電力企業(yè)數(shù)據(jù)來源不僅僅是企業(yè)內(nèi)部的歷史年度數(shù)據(jù),還包括來自互聯(lián)網(wǎng)和信息機(jī)構(gòu)的各種數(shù)據(jù)。
收集這些信息是要附上相應(yīng)的時(shí)空標(biāo)志,必要的時(shí)候要剔除無效數(shù)據(jù),同時(shí)還應(yīng)當(dāng)盡可能收集不同數(shù)據(jù)來源、結(jié)構(gòu)化程度不同的數(shù)據(jù),并且做到盡可能和企業(yè)內(nèi)部的歷史數(shù)據(jù)相對照,以便于驗(yàn)證信息的可靠性和真實(shí)性,這對于電力企業(yè)來說,將是個(gè)不小的挑戰(zhàn)。半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用呈現(xiàn)出非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大幅度增長的特點(diǎn)。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì),這類數(shù)據(jù)占有比例已經(jīng)達(dá)到整個(gè)數(shù)據(jù)量的75%以上。同時(shí),由于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化的存在,使得這類數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系無處不在;另外,這類數(shù)據(jù)是以數(shù)據(jù)流的形式存在,數(shù)據(jù)價(jià)值化的體現(xiàn)與時(shí)間呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性,價(jià)值稍縱即逝。盡管目前計(jì)算機(jī)智能化有了很大進(jìn)步,但還只能針對有結(jié)構(gòu)或類結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘。
分析數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)背后的數(shù)據(jù)關(guān)系大量觀測數(shù)據(jù)雖然可以映射出各種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),但由于這些數(shù)據(jù)往往是孤立的數(shù)據(jù)點(diǎn),映射出的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)難免片面,如何做好數(shù)據(jù)集成,使之成為一個(gè)完整的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò),這是值得思考的問題。以發(fā)電企業(yè)為例,單單考慮發(fā)電量數(shù)據(jù),得到的僅僅是發(fā)電廠發(fā)電量單一方面的數(shù)據(jù)。然而,發(fā)電數(shù)據(jù)是與電壓數(shù)據(jù)、線損數(shù)據(jù)、用戶用電數(shù)據(jù)等相互聯(lián)系的,如何利用模糊分析方法,考慮這些數(shù)據(jù)的參數(shù)關(guān)系,分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之間的聯(lián)系,對發(fā)電企業(yè)來說將是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
另外,由于各個(gè)發(fā)電企業(yè)、供電企業(yè)沒有統(tǒng)一對其專業(yè)化的信息系統(tǒng)進(jìn)行建設(shè),導(dǎo)致電力生產(chǎn)、銷售各專業(yè)數(shù)據(jù)彼此獨(dú)立,形成信息孤島。為破除信息孤島的數(shù)據(jù)壁壘,需要融合發(fā)電、輸電、變電、配電、用電等多方面數(shù)據(jù),這就需要考慮如何對各環(huán)節(jié)多數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。電力大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力大數(shù)據(jù)時(shí)代下,大數(shù)據(jù)已成為電力企業(yè)進(jìn)行決策的基礎(chǔ)。但是,單純數(shù)據(jù)的積累并不能給電力企業(yè)帶來益處,只有運(yùn)用相關(guān)的技術(shù)手段,對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工,發(fā)現(xiàn)隱含的信息并加以利用,進(jìn)而指導(dǎo)電力企業(yè)做出正確的決策,這樣電力大數(shù)據(jù)的作用才能發(fā)揮到極致。研究認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用將會在電力企業(yè)成本降低、電力市場開拓、電力系統(tǒng)安全運(yùn)行等方面發(fā)揮重大作用。
因此,理解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電力企業(yè)中的應(yīng)用就顯得非常必要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并通過數(shù)理模型對企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析,以幫助企業(yè)了解其不同的客戶或不同的市場劃分的一種從海量數(shù)據(jù)中找出企業(yè)所需知識的技術(shù)方法。如果說云計(jì)算為海量分布的電力數(shù)據(jù)提供了存儲、訪問的平臺,那么如何在這個(gè)平臺上發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價(jià)值,使其為電力用戶、電力企業(yè)提供服務(wù),將成為云計(jì)算的發(fā)展方向,也將是大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心議題。電力系統(tǒng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng),數(shù)據(jù)量龐大,特別是在電力企業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代后,僅僅是電力設(shè)備運(yùn)行和電力負(fù)荷的數(shù)據(jù)規(guī)模就已十分驚人。
因此,光靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法就顯得不合時(shí)宜,而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)為解決這一難題提供了新的出路。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測和電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控、電力用戶特征值提取、電價(jià)預(yù)測等方面有很好的應(yīng)用前景。有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的思考我國電力市場化運(yùn)行過程中,電力市場運(yùn)行模式大體經(jīng)歷了壟斷模式、發(fā)電競價(jià)模式、電力轉(zhuǎn)運(yùn)模式,現(xiàn)在正在積極過渡到配電網(wǎng)開放模式。在這個(gè)過渡階段,高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更是大數(shù)據(jù)發(fā)揮效能的前提,先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是大數(shù)據(jù)發(fā)揮功效的必要手段。
大數(shù)據(jù)時(shí)代下電力企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實(shí)現(xiàn)途徑大數(shù)據(jù)時(shí)代下,由于數(shù)據(jù)信息量巨大,使得數(shù)據(jù)挖掘是知識的自發(fā)現(xiàn)過程。在無明顯目標(biāo)的情況下需要從不同的數(shù)據(jù)源獲得數(shù)據(jù),然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,并使用模糊識別等算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。為此,中國人民大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與移動管理實(shí)驗(yàn)室開發(fā)出了一種采用面向領(lǐng)域的DeepWeb數(shù)據(jù)集成技術(shù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對Web數(shù)據(jù)自動集成和處理。數(shù)據(jù)來源層實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)收集工作得益于移動設(shè)備、無線射頻識別技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、自動記錄系統(tǒng)等技術(shù)設(shè)備,數(shù)據(jù)來源層主要存放了電力企業(yè)內(nèi)部大量的事務(wù)型數(shù)據(jù),以及會對電力企業(yè)決策產(chǎn)生影響的外部性數(shù)據(jù)。同時(shí),為了使所獲得的數(shù)據(jù)更具代表性,電力企業(yè)要嘗試收集不同數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的數(shù)據(jù),為數(shù)據(jù)挖掘的后續(xù)工作做好準(zhǔn)備。 擴(kuò)展閱讀:OA辦公系統(tǒng)_協(xié)同辦公系統(tǒng);免費(fèi)OA協(xié)同辦公系統(tǒng)專題;在線OA協(xié)同辦公系統(tǒng)專題;..放電等狀態(tài)進(jìn)行診斷,最大程度減少線損,需存儲和監(jiān)控的數(shù)據(jù)量十分巨大;在用電側(cè),電力用戶的個(gè)人信息、電價(jià)信息以及智能電網(wǎng)的發(fā)展、電動汽車充放電監(jiān)測信息都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。
然而,大多數(shù)電力企業(yè)的數(shù)據(jù)庫僅僅實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲、查詢、統(tǒng)計(jì)等最基本層次的功能,無法深入挖掘出隱藏在海量數(shù)..
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