数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用

调度自动化系统中的应用对于电力企业而言,电负荷的变化决定了对电网的相关规划与决策。而电负荷是随时都在发生变化的,为了能够更好的进行电网决策,管理人员与决策人员需要第一时间掌握电网中的数据,根据这些数据进行不断的调整,做出最佳决策。在进行电力调度的过程中,数据挖掘的重要性体现在方方面面。对于电力企业的管理者而言,数据信息是进行管理和决策的基础。而在电力调度自动化系统中获取数据信息主要就是通过数据挖掘技术。数据挖掘与传统的信息收集方式相比,能够让数据信息的收集变得有效口简便。在电力调度自动化系统中应用的数据挖掘技术主要有二种,下面将进行分析。4.1神经网络法神经网络法的建立基础是能够充分利用计算机,它将一些分散散乱的数据进行逻辑方面的处理。计算机具有十分强大的计算能力,能够对电力系统中的数据进行深层次分析与挖掘。因此对于数据分析与整理而言神经网络法十分重要。神经网络法是将不同类型的数据都连接起来进行分析,最人程度上开发数据之间的逻辑性。神经网络法属于人工智能,利用该种方法能够确定数据间的关系。4.2灰色分析法如果电力中的一些数据在吋间逻辑上有关系,灰色分析法将是重要的分析方法。它的主要职能是进行电力数据的预测。在电力调度自动系统中,数据挖掘技术最常使用的方法便是灰色分析法,因为即便数据存在局限或是不完整的情况,灰色分析法也能够进行数据挖掘,但也存在一定局限,那就是如果挖掘人数据,灰色分析法起不到什么作用。5总结数据挖掘的发展使得数据挖掘在多个行业中都有应用。而电力行业更是存在人量的数据需要进行挖掘与分析。在电力调度自动系统中应用数据挖掘,不仅能够节省大量的人力物力,而且能够保证数据的准确性与及时性。参考文献:⑴肖福明,浅析数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用[J]通讯世界,2014(09)[2]朱维佳,曹坚,电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用[J]电气吋代,2015(07)