数据挖掘与电力系统负荷预测
时间：2022-10-29 03:41:33
摘要：电力系统负荷预测是现如今我国电力行业所重点关注的内容，在我国的传统电力系统中，预测方法有很多，但是这些预测方法都具有一定的局限性，很多预测方法不能够真实地反映出电力系统的实际情况。只有采取科学合理的方式对电力系统负荷进行预测，才会更好地实现数据挖掘的高效性。本文针对传统负荷预测方法进行简单分析，并对数据挖掘和负荷预测的步骤等内容进行具体的阐述。
中图分类号：TP31113文献标识码：A文章编号：1009-5349（2016）07-0227-02
电力系统的组成一般会分为三部分，分别是输电系统、发电系统以及用户系统，这三部分是电力系统中的核心内容。要想实现电力行业的可持续发展，就要不断采用创新式的管理理念和手段。根据城乡地区的用电差别，人们对于电力系统有着不同的需求。一般情况下电力行业的发电量需要与用户自身的需求保持一致，所以电力系统负荷预测在现代化的社会中显得至关重要。
一、传统负荷预测方法
在传统的电力系统负荷预测中有着很多分析法，其中线性回归分析是一种常见的符合预测分析法，运用该方法能够更好地实现对电力系统的预测和分析。这种方法在传统的电力负荷预测中较为常见，因为该种方法较为简单，所以使用较多。除此之外，在传统的负荷预测分析中还有时间序列法。时间序列主要就是根据周期性来判断电力数据的运行情况。可以根据小时、天数、周等不同的时间来对电力系统进行预测。在实际的运行中，负荷的变化往往受各种因素的影响，并非是所有的负荷都非常平稳，有些时候电力负荷受外界因素的影响较大，会出现不平稳的情况。[1]
二、数据挖掘概述
1.数据挖掘的概念
数据挖掘是一项较为细致的工作，在对电力数据挖掘的时候往往需要从海量的数据中进行筛选，要选择一些具有潜在价值和意义的数据进行分析。电力系统的发展越来越具有时代性，只有符合未来社会发展的技术才会实现可持续的发展战略。在对电力数据挖掘的过程中，一定要根据不同的数学模型的特点对数据进行具体的分析。在对大量数据进行分析的过程中，往往会将一些潜在的数据挖掘出来，这些数据对电力系统的运行和发展给予更大的保障。
2.数据挖掘的功能
在对电力数据进行挖掘的时候应该注重对数据信息功能的分类，在对电力系统数据分类的时候需要注意的是对数据的科学合理划分。因为不同的数据所带有的信息是不同的，数据往往会被人们分为一个又一个的子集，不同的数据个体之间有着一定的差异。只有充分分析数据，才会明确数据中的信息量。除此之外，可视化也是数据挖掘的一项主要功能，运用可视化进行数据分析可以实现更加直观的分析，这将有助于提升我国现有的电力行业的发展。为数据的分析和人机交流提供更加方便的环境。[2]
3.数据挖掘常用算法
一般情况下在电力系统数据挖掘中常见的算法有Bayesian Network和CLARANS算法，这两种算法在电力数据的挖掘中具有十分重要的地位，也发挥着非常重要的作用。贝叶斯网络是一种基于概率推理的数学模型，能够通过数据信息分析来获取一些新的数据内容，这将会对于电力信息化的发展给予更大的保障。除了综上两种算法之外，还有一种STING算法，这种算法能够分辨多种群集技术的风格，将空间区域划分为多个不同的单元，这将会更有利于实现电力系统负荷的预测和研究。
三、负荷预测的步骤
负荷预测的步骤较为繁琐，一般情况下需要建议完善的负荷预测步骤，建立科学合理的预测模型，这些都是电力数据挖掘中所应该具备的基础性内容。在符合预测之前，还应该对历史的数据进行收集和整理，从历史数据中会发现一些电力资料，尤其是一些内部的电力资料，这些资料对于分析现代化的电力发展趋势具有十分重要的意义。在分析历史资料的同时，有关部门还应该对所收集的资料进行分类整理，这样做是为了更好地确保资料的质量，为后期的系统负荷预测奠定坚实的基础。在对电力系统负荷预测处理的过程中应该注重对负荷数据的整理和规划，也就是对历史资料中的异常值进行处理，一旦发现电力系统挖掘数据存在任何的异常情况，就应该及时的对其进行解决，为实现电力系统的可持续发展奠定坚实的基础。[3]
四、数据挖掘在短期负荷预测中的应用
1.数据预处理
数据预处理技术是现代化电力信息符合预测中的主要技术，运用数据预处理技术能够将一些错误数据及时的剔除，避免这些数据对电力系统造成一定程度的影响。一般情况下，如果电力系统中的数据出现错误或者是出现不准确的数据，将对电力负荷预测造成很大的影响。运用数据预处理技术能够将需要剔除的数据第一时间内进行剔除，为电力系统负荷预测的正常运行奠定坚实的基础。不仅如此，在数据预处理技术中还应该注重负荷变化的情况，如果发现数据负荷出现非正常的变化就应该及时给予制止，通过对比待检测日期等内容来判断可疑点的存在。由此可见，在电力系统的发展中，数据预处理具有十分重要的地位，在实际的电力负荷预测中，数据预处理是首要的条件，只有明确数据预处理的重要性，才会更好地实现电力系统的负荷预测。
2.典型负荷预测模型
典型负荷预测模型是电力系统负荷预测中的主要内容，一般情况下典型负荷预测模型会包括负荷数据和气象数据，其中气象数据是较为准确的，都是由当地的气象总局校验过的，其准确性和真实性都较高，对于电力系统负荷的预测和研究具有十分重要的意义。不仅如此，典型负荷预测还具有一定的专业性和高效性，很少会出现错误，这一点也是传统的电力数据挖掘所不具备的。
3.负荷模式分析
电力系统在实际的运行中往往会受到一些外界因素的影响，所以电力系统负荷预测的有关工作人员一定要注重对负荷模式的分析和预算，要确保电力系统的正常运行。在大多数的时候周期性负荷的分析是非常重要的，无论是对任何的电力系统而言，其负荷的模式都具有一定的周期性，无论是对于任何的企业而言，负荷的周期性都是不可避免的。有关工作人员可以通过对这些周期中用电量以及负荷的变化情况进行分析，进而挖掘出更有价值的数据。除此之外，在节假日的时候电力系统的负荷也将会大大增加，很多企业和工业在节假日的时候会出现用电高峰期的情况，所以有关电力部门在节假日的时候可以选择提前安排生产，这样能够更均匀地分配电力资源，为实现电力系统的和谐发展给予更大的保障。[4]
五、结语
综上所述，笔者简单论述了数据挖掘与电力系统负荷预测之间的关系，通过分析可以发现实际上在现代化的社会中，电力系统的数据挖掘中隐藏着海量的信息数据，对这些信息数据进行分析将会更有助于我国电力行业的发展和建设。在现如今的21世纪中，将数据挖掘技术运用到电力负荷预测中将会更加准确地对数据进行分析和整理，为电力行业的发展给予更多的支持，也会更好地实现电力系统的经济价值和社会价值。
参考文献：
[1]白帝，赵龙，张阳阳，李明月.数据挖掘在电力负荷预测中的应用[J].计算机与信息技术，2014，09：109―114.
[2]郑刚，李汉滨，马东卫.数据挖掘在电力负荷预测中的应用[J].水利电力机械，2014，07：156―167.
[3]袁哲，王家营，孟佳会.数据挖掘在电力系统负荷预测中的应用[J].应用技术，2014，05：165―167.
[4]司佳伟，马雪越，李东杨.数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的实现与应用[J].中国电力教育，2015，04：111―117.
