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摘 要：电力系统是电力企业进行发展的中坚力量,使之与数据挖掘技术完美的相结合,可以有效的挖掘实时数据及相关的历史数据,同时,通过加强对数据挖掘的利用,能够推动电力系统朝着智能化、信息化方向发展,所以加强数据挖掘在电力系统中的应用探究具有重要意义.本文通过对数据挖掘的基本概念、数据挖掘在电力行业中的应用、数据挖掘在电力系统中的应用前景等方面进行简单分析.
关键词：电力系统；数据挖掘；应用；前景
目前,发电企业每天将在系统内产生大量关于能源使用量、发电机组运行等方面的数据,供电企业每天要对产生海量的企业运营数据进行分析.面对现代化发展过程中的众多数据,利用先进的技术及手段对数据中潜在的价值进行一定的挖掘成为现代企业发展的重要趋势.数据挖掘在电力系统中的应用不仅能够降低电力企业发展的成本投入,提高电力企业的经济效益,而且有利于电力企业发展的与时俱进,稳定电力企业在我国市场经济中的地位.
一、数据挖掘的基本概念
数据挖掘,一些人把它视作数据库中的知识发现的同义词,另一些人只是把它看作知识发现的一个基本过程,它是现阶段数据库及信息化共同关注的焦点.数据挖掘主要是指对数据库中的模糊、不完善、有噪声等的数据进行一定的分析,并且发现这些数据中存在的潜在信息的流程.
二、数据挖掘在电力系统中的应用效果
(一)降低电力检修成本
电力设备的检修分为日常巡检和故障检修.日常巡检主要靠巡检人员定期查看设备完成,存在的问题是不同的巡检人员对设备运行状态认识存在差异,可能导致浪费了人力,却没有起到设备巡检预期效果.现阶段,针对电力设备的检修故障主要由设备老化及意外故障两种情况,设备老化的检修主要检修人员利用自身的专业技能及专业知识对设备进行报废年限的判断,这样的判断具有不确定性,从而导致设备或人员的资源浪费；针对意外故障的检修,主要是利用监控系统对故障进行发展,并且及时对其进行处理,避免设备更大问题的出现.
(二)加强电力系统的调度运行
随着经济的发展,对电能的需求日益增长,电力系统经济调度是保证电力系统更好的利用能源的保证.在电力系统中加强对数据挖掘技术的应用,有利于电力调度工作的正常运行.电力调度工作能够实时监控电厂、电力设备及变电站等多个环节内容,同时还能够加强对監控信息的预测工作,从而确保电力生产决策的正确决定,稳定电力系统的健康发展.传统的调度算法是基于负荷需求和系统稳定的最优化问题,实际中,要找到合适的模型评价系统的稳定性非常的困难,而通过利用数据挖掘技术,能够对数据的潜在信息进行分析,从而寻找到适合电厂调度工作高效运行的模块系统.
(三)提高电网企业的营销能力
由于信息资源是电力企业发展的重要前提,而数据挖掘技术能够为电力企业提供一定的信息资源,所以加强电力系统中的数据挖掘技术能够有效的提高电网企业的营销能力.电网营销包括客户关系管理、市场管理、电能信息实时采集与监控、电能计量管理、计费与营销账务管理、客户服务等方面.利用数据挖掘可以对客户实现更多的现代化服务,其中针对客户关系主要实现了对咨询、查询、用电检查等服务过程的改善,从而实现对电力系统服务质量与服务效率的提高；营销账务实现优化整合电价及电费抄核收管理流程,降低电费管理运营风险,提高电价电费管理的整体绩效和资金的规模化效益；利用数据挖掘技术加强对电能信息的实时采集与分析,从而加强供电侧、销售侧及购电侧三个方面的信息交流工作,促使供、售、购三个环节信息的统一管理工作等.
三、数据挖掘在电力系统中的应用前景
电力企业建立以数据挖掘技术为核心的信息系统成为数据挖掘在电力系统中发展的方向.网络技术、计算机技术在对数据资料进行处理过程中具有高效性与快捷性,这也使得信息系统在现代企业中被广泛应用.现阶段,大部分企业探索建立了信息系统来辅助自己对内外部数据进行系统统计和精确分析,这样使得电力用户资料统计变得相对简单、易于操作.对于现代电力企业,应该逐渐摒弃“以产品为中心”的传统管理模式,并转变为“以服务为中心”的面向“社会媒体—网民群体—电力企业”的“企业网络生态系统”的新型管理模式.
面对这种发展情况,电力企业开始加强了对电力系统数据挖掘技术的应用,比如进行网上业务咨询、网上购电等服务,同时对于这些服务中获得的信息进行综合分析,将其作为电力企业发展的重要信息资源；电力企业目前正在重构其信息系统以建立新的管理与运营模式,把建立统一的信息平台作为信息化建设的重点项目.同时,根据查阅资料可知,部分电力企业还提出了基于传统的“目标驱动决策”和现代的“数据驱动决策”的技术创新管理双向决策模型,如果供电企业中引进该模型,那么就可以加强对电力系统的实时动态监测,同时加强对用电高峰期的有效预警与处理措施.
四、结语
本文通过对数据挖掘的基本概念、数据挖掘在电力行业中的应用、数据挖掘在电力系统中的应用前景的研究分析,明确了数据挖掘技术在电力系统发展中的重要性.
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结论：大学硕士与本科数据挖掘毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写数据挖掘前景方面论文范文。
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