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摘要：数据挖掘技术是一种人工智能和数据库技术结合的新型技术，而电力调度自动化系统主要用于在线调度生产运行，能够传输运行信息，分析决策和控制等。电力调度自动化系统与数据挖掘技术中大量数据的分析处理完美结合，能够满足人们对知识的需求；同时电力调度自动化控制系统中挖掘技术的应用，实现了对电力数据的准确收集和整理，具有广阔的应用空间和实际应用的意义。
关键词：数据挖掘；电力调度；自动化系统
一、数据挖掘在电力调度自动化系统的应用的相关论述
1.1数据挖掘技术和电力调度系统
1.1.1数据挖掘技术
在信息技术的强大推动力下，当前数据库量远远高出特定的水平和范围，在出现庞大的数据之后，要想寻求决策性特征的信息，就必须要正确利用好数据挖掘。一般来说，数据挖掘主要是指在大量数据中，利用多种分析工具确定好数据与模型之间的关系，进而确保企业管理者决策的准确无误。
与此同时，在信息挖掘技术的不断发展中，衍生出了多种种类的方法和技术，而且多种信息挖掘技术也形成了相应的类别。一般来说，发现驱动型和验证驱动型是信息挖掘技术的重要组成部分，前者是指借助于机器学习来发现新的假设，而验证驱动型要求用户要结合自身提出的假设来进行检索查询，是验证、否定假设的过程。
1.1.2电力调度系统
电力调度自动化系统能够保证电力系统和电网系统的正常运行，对于电力调度发挥着不容忽视的作用。电力调度自动化系统能够为工作人员提供准确、真实的数据信息，也是决策工具的重要构成内容。电力调度系统可以将电力系统中的相关数据、设备参数以及电网结构数据等信息有效集成、整合在一起，而在这个过程中，与现代电子、网络计算机等技术的应用是不可分离的。
1.2数据挖掘流程
1.2.1进行业务对象的确认
在数据挖掘过程中，必须要充分掌握业务问题的相关内容，制定出切实可行的数据挖掘目标。并且有针对性地进行探索，践行数据挖掘的高效性目标。
1.2.2数据准备
要对数据加以正确的选择，及时搜索所有与业务对象有着密切关联的数据，选择出更为适宜的数据。同时，要做好数据预处理工作，以便于后续分析准备工作的正常进行。进一步加强数据的转换，构建出能够涵盖数据信息的分析模型。
二、数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的应用
2.1神经网络法
该方法主要是指在对计算机计算能力进行利用的前提下，对离散数据进行逻辑处理的方法之一，在专家系统中得到了广泛地使用。借助于计算机云计算能力的利用，相关专家系统能够全面分析电力数据，为电力数据整理与预测的正常进行奠定了坚实的基础。从实质上来分析，神经网络法属于人工智能方法之一，可以将大多数数列加以联动分析，保证各个数列之间关系的协调性与一致性，充分发挥出逻辑性的开发作用。
2.2灰色分析法
该方法主要应用在对时间线上紧密相关的数据中，通过对数学方法的使用，将数据中的白色部分作为其重要依据，寻求出与黑色部分的相关联系，进而符合数据的灰色化条件。在电力数据的挖掘过程中，灰色分析想法得到了广泛的应用，并将其应用在电力数据的预测分析之中。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆其优势就在于可以将片面、有限的数据加以全面整合与配置，但是在一定程度上不利于数据利用价值的有效发挥。
2.3模糊分析法
该方法属于聚类分析法之一，作为一种特有的聚类方法应用于电力系统之中。主要借助于对已经数列进行聚类与分析，进而全方面进行数据的分类。模糊分析法能够充分利用好大数据的应用优势，更好地满足于对客观整理的实际需求。
三、数据挖掘在电力调度自动化系统中应用的需求阐述
3.1线路故障专家系统
在传统的电力线路检修过程中，大都在线路出现故障以后在制定相应的完善措施，随即开始线路的检查工作，并且深入分析故障的发生成因。然而通过将线路故障专家系统的应用，线路两端会形成一定的故障波形，进而在线路发生故障以后准确确定好线路损坏的部位。在与更为完善线路故障专家系统对比之下，可以同时判断好多个故障点。借助于电力调度自动化系统中，该方法能够为繁杂的线路来获得切除窗口，避免线路故障频繁发生的停电检修现象，并且控制好电力巡视工作量，以便于相关维修人员能够及时判断和分析存在的故障点，并且及时采取相应的补救措施。在线路故障专家系统的应用中，可以更好地处理有着较大巡视难度的线路，特别对于深山和地埋等方面。
3.2负荷管理专家系统
在电力调度自动化系统中，电力负荷的管理是至关重要的。结合冗余回路之间的负荷分布，为电网对负荷的上级节点的切换连接提供了较大的便利，使所有的电网负荷都能及时得到处理。无论哪一个节点出现意外故障现象，都很难影响到负荷管理专家系统作用的良好发挥，进而保证故障节点能够在发生事故时被自动切除。
根据负荷管理专家系统的工作原理来分析，要加大监督与控制各个线路的负荷状态，通过数据挖掘技术的使用，做好正确预测和总结数据的变化趋势，做好负荷分配倒闸工作。此外，现阶段，在我国一些电力调度过程中，负荷管理专家系统的应用范围比较广泛。然而相关技术比较落后，很难与电网远控系统联系在一起，所以其推广力度有待于进一步提升，相关人员仍然要负责调度系统中下达的令单部分。
3.3状态检修专家系统
要深入分析开关、电缆以及变压器等设备的实际运行状况，并且对集中器和互感器等进行判断，通过状态检修专家系统来保证系统的正常运行状态，做好故障设备的切除规划，要体现出一定的针对性。该系统方法的应用意义，能够及时替换掉自动化设备，倒闸成为检修状态，并向调度系统报警。
四、数据挖掘技术在电力调度自动化系统中应用的前景分析
在技术的推动下，电力调度的技术水平得到了大幅度地提升，对数据挖掘的重视程度也在逐渐升温。完善的电力调度数据挖掘技术能够有效增强电力电能的安全性与可靠性，实现电力能源的高效利用与配置。电力调度中系统数据挖掘对电网智能化的影响较为深远。在电网智能化、统一化技术的不断发展过程中，可以实现系统自动操作，该种操作模式能够全面监督与控制电力调度系统的运行状况，为电力调度系统服务水平的提升提供了必备可行的条件。基于此，大大节约了电力调度成本，适度减轻电力系统工作人员繁重的工作量，所以数据挖掘技术在电力调度系统的智能化建设的应用前景比较良好。
同时，在电力调度系统的自动化和智能化技术的推广过程中，电力调度系统工作人员能够更加形象、直观地进行抽象化数据的操作。人与机器之间的交互性更加明显，要始终保持对图像处理和数据分析技术的高度重视。
结语
综上所述，加强数据挖掘在电力调度自动化系统的应用势在必行，是确保电网技术稳定发展的重要推动力量，而且信息挖掘技术也有效解决了数据收集困难的问题，更好地顺应了电力系统建设的发展趋势。在电能需求日益上涨的趋势下，要不断与时俱进、开拓创新，推动电网运行水平的稳步提升，进而实现电力行业可持续发展的战略性目标。
参考文献
[1]唐学军.在电力调度自动化系统中可视化技术的应用[J].通讯世界，2016.
[2]江嵩.电力调度自动化系统中一体化技术的应用价值研究[J].山东工业技术，2016.
[3]于洋.电力调度自动化系统在煤矿中的应用研究[J].能源与节能，2015.
作者简介
陈芬（1988.08.11），女，学历：华中科技大学电气工程硕士，民族:汉 籍贯：湖北 职称：工程师 研究方向：调度自动化、配电自动化、调度数据网
李萍（1964.04），女，工程师，主要从事配电自动化、调度数据网络工作
申永强（1966.10.30），男，学历：天津大学电气工程学士，民族:汉 籍贯：山东 职称：高级工程师研究方向：调度自动化、配电自动化、调度数据网
论文作者:陈芬,李萍,申永强
论文发表刊物:《电力设备》2017年第30期
论文发表时间:2018/3/13
标签：电力论文; 数据论文; 数据挖掘论文; 专家系统论文; 技术论文; 自动化系统论文; 系统论文; 《电力设备》2017年第30期论文;