电力管理系统中数据挖掘技术的应用

(整期优先)网络出版时间:2017-08-18
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电力管理系统中数据挖掘技术的应用

李连超

广西龙源风力发电有限公司530028

摘要:随着人们用电需求越来越大,对电力企业的管理带来了一定的影响,如何提高电力数据的分析,加强服务过程中的服务水平,以此保证电力的供求平衡,这是电力工作所面临的问题。本文主要对数据挖掘技术在电力管理系统当中的应用进行了分析,通过相关的分析,使相关的管理工作更加有效,电力企业的经营活动也更加具有针对性和科学性。

关键词:数据挖掘电力管理系统应用

信息技术的发展在一定程度上适应了社会发展的需要。现阶段,越来越多的行业以及商业行为在信息技术以及网络的支撑之下取得了很大的发展,同时对于数据的收集和处理的工作量也越来越大。在这样的情况之下,对数据分析有着十分重要的意义和作用,因为庞大、复杂的数据背后隐藏着重要的行业信息以及经济信息,通过这些数据当中的信息,为管理者的相关决策提供必要的数据依据和数据支持。

一、对数据挖掘的基本特征进行分析

对庞大、复杂的数据进行分析,可以在分析的过程当中找出隐藏在数据背后的重要商业信息和经济信息,同时对这些信息进行分析和整理,为管理者的决策提供有力的支持。在这样的背景之下,就急需一种科学的数据整理、分析方法对隐藏在数据背后的信息探索。数据挖掘技术能够很好的胜任这一项工作,利用数据挖掘技术进行数据的分析和整理,不会受到时间的限制,不管是历史的数据还是当前进行当中的数据,数据挖掘技术都能够对数据进行全面的分析,达到数据的集合。同时将数据当中隐藏的信息,比如概念、规则等自动抽取出来,对这些数据进行分析,预判可能发展的商业行为以及经济行为,为管理者的决策提供有力的数据以及信息支持,提高管理者决策的科学性和合理性。

这几年,由于经济的快速发展,市场环境的竞争日益激烈,在这样的情况之下,越来越多的企业以及企业管理者开始重视数据挖掘技术的作用,数据挖掘技术取得了高速的发展,被广泛运用于各个生产领域。但是在利用数据挖掘技术对数据当中隐藏的信息进行集合、分析、整理的过程当中,还是有一些问题需要解决。这是因为数据存在着多样性,对数据挖掘的技术方式也存在着多样性,在这样的背景之下,就会对数挖掘的工作带来一定的难度。同时如何对数据挖掘的语言进行设计、如何开发出高效的数据挖掘系统、如何利用先进的集成技术对数据挖掘的环境进行建立、如何通过对数据的挖掘和分析来解决大型的应用问题,这些都是相关的技术人员以及研发人员必须面对和解决的问题。

二、利用数据挖掘技术对电力管理系统当中的客户进行分类

对公司的客户进行管理是近几年以来兴起的一种全新的管理模式,对客户进行管理,可以了解客户的需求,为企业的管理工作以及经营工作提供必要的信息支持,以此达到企业生产经营活动同社会的消费需求相一致。所以同公司的客户建立和谐、良好的关系能够在一定程度上提高企业生产活动和经营活动的针对性,使企业在市场经济竞争当中保持强大的竞争力,促进企业健康、可持续的发展。但是企业的人力资源以及经济资源有一定的局限性,所以就造成了不能对所有的客户都提供全面、优质的服务。在这样的背景之下,企业就应该站在长远发展的角度之上,采取一系列针对性的措施,对客户的消费潜力进行对比,然后根据不同消费情况,对不同的消费者进行分类。通过这样的方法,可以发现发展潜力大、内在价值高的客户。根据不同层次的消费者,企业采取不同层次的服务方法和管理方法,在每个层次客户的需求都能够得到保证的前提之下,对客户实行层次化、差异化的管理,使开展的服务工作都能够有针对性。在对客户进行分类的时候,各个企业应该按照自己的生产计划和营销计划来实施,同时结合自身企业数据库当中的相关数据,根据实际的情况来对客户进行分类。

电力企业具有一定的特殊性,这是因为电力企业大部分都是由国家进行管理的,所以在对客户进行分类的时候,仅仅依照管理方便、简单的标准进行的。随着这几年我国能源结构的调整、市场经济越来越大、市场当中的供需关系出现了变化,在这样的情况之下,客户对电力企业的服务水平提出了更高的要求。所以为了提高企业的市场竞争力,占领市场份额,如何提高服务水平以及管理水平是电力企业在发展的过程当中不可回避的问题。

虽然现阶段对于客户的分类在一定程度上已经做到了科学化、精细化,但是这样的分类方法在对客户需求进行综合评估的时候,就会出现一定的局限性,导致数据不准确、不可靠。所以在科学化、精细化分类的基础之上,还应该加入综合评估的方法以及标准,使数据的挖掘以及客户的分类工作更加具有科学性和合理性。

三、利用数据挖掘技术对电力的使用量进行预测

预测存在于各个行业之中。通过对一段时间消费市场的需求以及消费者的购买力进行分析,得出相关的经济运行规律,同时将市场当中的信息反馈到企业的生产或者是营销活动当中,从而为企业的生产和营销工作提供准确的预测。在这样的前提之下,企业才能根据预测的结果制定相应的生产计划和营销计划,并为后期管理工作的开展提供科学合理的数据支持,才能在最大程度上提高企业的经济效益,实现企业健康、可持续发展。

现阶段,电力是人们日常生活当中不了缺少的一部分,对人们生活的重要性是不言而喻的。这几年以来,由于我国能源结构的调整以及社会经济的发展对电力的需求越来越大,出现了供需不平衡的情况。所以为了解决电力供求当中的不合理、不平衡的现象,电力企业以及相关部门应该结合实际的需求以及经济发展的规模,采取针对性的措施,对电力的供求关系进行调整,使供求关系达到平衡稳定状态,满足人们的需求以及日益增长的经济的需求。

电力企业以及相关部门在对电力的使用量进行预测的时候,可以根据电力用量与经济发展的变量关系、人口数量与电力用量之间的关系、家庭收入与电力用量之间的关系等。将这些变量关系通过数据挖掘技术进行计算和分析,建立有效的数据模型,同时考虑到人口增长的因素、经济发展的因素等,采用动态管理的方法,对电力的使用量进行预测。

四、提高数据挖掘准确性的措施

数据挖掘技术所面对的数据庞大、复杂,所以在对数据进行计算和分析的时候,对数据分析的过程难以理解。所以在这样的情况之下,就可以采取可视化技术来弥补数据挖掘工作当中的不足之处,提高数据的准确性以及直观性,使数据挖掘工作人员以及数据分析人员能够清楚对数据处理的趋势进行发现,同时快速的做出相应的决策。

可视化技术主要是将收集起来的数据创建出二维或者是三维的图形,使客户能够对数据以及信息有一个清楚、直观地认识和了解。同时可视化技术还可以运用于对数据挖掘模型的结果进行评估,所以在对挖掘数据模型结果进行评估的时候,相关的工作人员应该选择合适的数据挖掘技术以及可视化工具,使传递的信息和数据的准确性和科学性得到保障。

通过上面的数据挖掘技术,能够在帮助客户建立数据挖掘的模型,同时利用数据挖掘模型能够对数据当中集中存在的模式进行发现,这样就可以使数据挖掘的工作变得十分简单方便。而管理者也可以通过对这些数据进行挖掘和分析,更好的了解市场,为企业的生产和营销活动提供必要的数据支持,提高企业相关活动的科学性。

结束语:

数据挖掘技术在电力管理系统当中的作用是不言而喻的,数据挖掘技术能够提高电力企业经营的针对性,为企业的决策提供必要的支持,保证管理者决策的科学性和合理性。

参考文献:

[1]廖志伟,孙雅明.数据挖掘技术及其在电力系统中的应用[J].电力系统自动化,2013,11:62-66.

[2]高智,徐政.数据挖掘技术在电力系统中的应用[J].华东电力,2011,12:4-7+73.

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