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摘 要：电力是支撑人类社会发展的重要能源。随着社会的发展，人口的增加，人类能源的生产和消费的增加，电网的规模也在不断扩大。电力调度作为发电和输电的中间配置环节，其工作难度普遍增大。因此，如何有效地利用调度管理系统中的数据，对其进行正确的分析和处理，形成一个完善有效的信息系统，保证调度管理中间环节的服务质量，提高我国调度管理水平，提升电力管理与电力管理效率，本文主要论述了电力调度管理系统中数据挖掘的设计与实现。
关键词：电力调度;管理系统;数据挖掘;实现研究
电力是国民生产和人民生活不可缺少的能源，发电和输电的重要性毋庸置疑。作为发电和输电之间的中间环节，电力调度决定着整个电网的高效、健康运行，电力调度的自动化和智能化是一项长期的工作，值得深入研究。然而目前，电力自动化系统主要用于发电的前端服务。后台调度生产管理仍然缺乏技术支持完整。我们要协调发电过程的接收控制和后台管理，构建有机统一的综合智能系统。形成完善、顺畅的信息流，最终实现发电计划、发电工艺、售电一体化、规范化。目前提高电网管理质量已成为亟待解决的问题。随着电网规模的不断扩大，电站数量的不断增加，电力系统的数据量迅速增加，数据分析和管理的难度越来越大。此外，除电力调度部门外，其他相关部门和管理机构也对网络数据越来越重视。因此，对电网运行的海量数据进行分析和处理，以确保安全、高效地实施发电，为电力生产决策提供支持，是当前电力信息系统研究的重要方向。
1 电力调度管理系统发展现状
以管理科学为中心的信息系统建设，计算机、通信和系统科学始于20世纪50年代，经过半个世纪的发展，已经渗透到社会生产和公民生活的各个方面。作为这一领域的领导者，明尼苏达大学在1969年成立了相关的研究中心。从1981年到1997年，信息管理系统的研究主要集中在信息系统的建设、实施和决策支持上，其应用主要集中在自动化项目上。接下来，信息系统已逐步应用于管理工作中，随着电子技术和网络通信技术的发展，逐渐渗透到电子信息系统和电子数据交换系统中。信息管理技术已应用于电力生产调度中。监测和数据采集系统（SCADA）已投入使用。该系统可以采集和传输电站和所有变电站的现场数据到数据中心。操作员可以直接在数据中心获取现场设备信息，大大降低了工作强度，提高了系统的效率和准确性。随着现场数据量的增加，单台计算中心无法承受负荷数据计算。有一台前端机器。现场采集的数据在前端机中进行预处理并传输到计算机中央从体系结构的角度来看，有一个多级调度结构，其中数据采集和处理，甚至本地预警都由主站负责高级管理层负责高级信息处理、预测等。从上个世纪70年代，美国和欧洲由于发生了一系列重大事故，开始重视电力供应安全。电力系统，如纽约的停电，对社会经济和政策以美國Dylica为代表的研究人员提出建设具有配电功能的电力管理信息系统的要求。电网控制中心的电力故障预警与恢复电气经济系统实现必须基于对大量现场数据的分析和统计。由于电力系统数据量大，实现电力系统的应急控制和恢复功能仍处于研究和探索阶段。
2 电力调度系统设计
电力调度管理系统是电力信息系统的重要组成部分，它与电力系统的其它模块紧密相连。调度管理系统应为电厂调度提供中央调度、地面调度和电厂调度之间的数据支持，从横向上看，调度系统也相互关联。从发电规划、基础设施建设、电力市场化、安全监测等方面进行规划，因此电力调度系统的设计应从总体上进行规划。电力调度系统的设计应遵循以下原则：规范化原则：电力调度系统的建设应严格按照国家电网的有关管理规定进行。明确调度管理范围，明确调度系统数据与信息的关系，避免数据冗余和不一致，保证数据和信息的正确交换和共享;系统还应提供标准化的工作平台，规范相关调度业务流程，促进业务部门之间的合作，提高调度生产的运行效率和管理水平。
3 数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的运用
3.1 灰色分析法
在对时间轴相关数据进行分析时，采用灰色分析方法，通过一定的数学方法，以数据的白色部分为主要依据，找出其与黑色部分的关系，然后对数据进行灰色化处理。灰色分析法电力数据挖掘是电力数据挖掘中最常用的方法之一，主要应用于电力数据的预测和分析。这个方法虽然不完整或有限的数据可以应用和分析，其缺点是不能充分发挥大数据的使用价值。
3.2神经网络法
所谓神经网络方法，是指在合理运用计算机计算能力的基础上，对离散数据进行逻辑处理的方法，是在系统中应用的基础。专家组为了合理应用云计算的能力，对电力数据进行深入的分析和综合挖掘，这样的工作在电力数据的预测和排序中起着不可或缺的作用。事实上，神经网络方法属于人工智能方法，它可以实现对多个数序列的联动分析，明确每个数序列之间的关系，从而有效地发挥其逻辑作用。
4 电力调度系统中数据挖掘的设计与实现
在电力调度管理系统中，电力调度管理系统的数据挖掘设计起到了一定的重要作用的。电力调度管理是一个完整的规划系统，生产和销售借助电力调度中心系统通过远程监控和视频监控，获取数据信息，分析数据信息，提取有价值的信息。然后通过数据平台将信息传输到Internet，数据平台通过路由器。电力调度系统数据挖掘设计必须考虑系统的安全性和准确性，以确保有效利用环境管理信息神经。调度管理系统的有效设计直接影响调度管理系统中数据挖掘的有效实现。因此，正确设计电力调度管理系统具有重要意义。
4.1总体设计
在电力调度中，管理系统实现了基础自动化，是电力领域信息系统的重要组成部分。它与系统中的其他模块紧密相连，形成一个完整的电力调度管理系统，并与规划、生产、销售密切相关。为调度系统各级调度管理提供数据来支持。电力调度管理系统设计，应考虑系统的整体运行情况，遵循标准统一、开放性和可靠性的原则。因此，在电力调度管理系统的设计中，总体设计和集成可以系统性地建设并采用确保配电管理系统实现不同配电系统之间的纵向和横向交互功能。
4.2逻辑设计
电力调度管理系统在逻辑结构上可分为硬件系统和软件系统，特别是：调度生产管理系统、统一应用支撑平台、系统软件、服务器和数据存储硬件平台。符合系统安全保护要求的网络形式，调度生产管理系统是高层平台系统，支撑平台是整个电力调度系统的关键。实现了数据系统间的中间连接，降低了工作成本和工作量;系统软件实现了数据在平台上的提取和备份;而底层服务平台是为数据操作提供安全的通信连接流体。因此，在设计配电数据挖掘系统时，必须保证各层之间的数据交换速度快。
5 结束语：
电力是国民生产和人民生活不可缺少的能源。作为发电和输电之间的中间环节，电力调度决定着整个电网的高效、健康运行，电力调度的自动化和智能化是一项长期的工作，值得深入研究。然而，目前电力自动化系统主要用于发电的前端服务。后台调度生产管理仍然缺乏技术支持完整。注释协调发电过程的接收控制和后台管理，构建有机统一的综合智能系统。形成完善、顺畅的信息流，最终实现电力生产计划、生产过程和销售的一体化和规范化，提高电网管理质量已成为亟待解决的问题。
参考文献：
[1] 王诤. 电力调度自动化系统应用现状与发展趋势[J].中国高新技术企业.2008. 23：86-87
[2] 牛艳芳.面向电力企业的信息资源集成研究[D].保定：华北电力大学，2008.
（重庆涪陵电力实业股份有限公司，重庆 涪陵 408000）
关键词：电力调度;管理系统;数据挖掘;实现研究
电力是国民生产和人民生活不可缺少的能源，发电和输电的重要性毋庸置疑。作为发电和输电之间的中间环节，电力调度决定着整个电网的高效、健康运行，电力调度的自动化和智能化是一项长期的工作，值得深入研究。然而目前，电力自动化系统主要用于发电的前端服务。后台调度生产管理仍然缺乏技术支持完整。我们要协调发电过程的接收控制和后台管理，构建有机统一的综合智能系统。形成完善、顺畅的信息流，最终实现发电计划、发电工艺、售电一体化、规范化。目前提高电网管理质量已成为亟待解决的问题。随着电网规模的不断扩大，电站数量的不断增加，电力系统的数据量迅速增加，数据分析和管理的难度越来越大。此外，除电力调度部门外，其他相关部门和管理机构也对网络数据越来越重视。因此，对电网运行的海量数据进行分析和处理，以确保安全、高效地实施发电，为电力生产决策提供支持，是当前电力信息系统研究的重要方向。
1 电力调度管理系统发展现状
以管理科学为中心的信息系统建设，计算机、通信和系统科学始于20世纪50年代，经过半个世纪的发展，已经渗透到社会生产和公民生活的各个方面。作为这一领域的领导者，明尼苏达大学在1969年成立了相关的研究中心。从1981年到1997年，信息管理系统的研究主要集中在信息系统的建设、实施和决策支持上，其应用主要集中在自动化项目上。接下来，信息系统已逐步应用于管理工作中，随着电子技术和网络通信技术的发展，逐渐渗透到电子信息系统和电子数据交换系统中。信息管理技术已应用于电力生产调度中。监测和数据采集系统（SCADA）已投入使用。该系统可以采集和传输电站和所有变电站的现场数据到数据中心。操作员可以直接在数据中心获取现场设备信息，大大降低了工作强度，提高了系统的效率和准确性。随着现场数据量的增加，单台计算中心无法承受负荷数据计算。有一台前端机器。现场采集的数据在前端机中进行预处理并传输到计算机中央从体系结构的角度来看，有一个多级调度结构，其中数据采集和处理，甚至本地预警都由主站负责高级管理层负责高级信息处理、预测等。从上个世纪70年代，美国和欧洲由于发生了一系列重大事故，开始重视电力供应安全。电力系统，如纽约的停电，对社会经济和政策以美國Dylica为代表的研究人员提出建设具有配电功能的电力管理信息系统的要求。电网控制中心的电力故障预警与恢复电气经济系统实现必须基于对大量现场数据的分析和统计。由于电力系统数据量大，实现电力系统的应急控制和恢复功能仍处于研究和探索阶段。
2 电力调度系统设计
电力调度管理系统是电力信息系统的重要组成部分，它与电力系统的其它模块紧密相连。调度管理系统应为电厂调度提供中央调度、地面调度和电厂调度之间的数据支持，从横向上看，调度系统也相互关联。从发电规划、基础设施建设、电力市场化、安全监测等方面进行规划，因此电力调度系统的设计应从总体上进行规划。电力调度系统的设计应遵循以下原则：规范化原则：电力调度系统的建设应严格按照国家电网的有关管理规定进行。明确调度管理范围，明确调度系统数据与信息的关系，避免数据冗余和不一致，保证数据和信息的正确交换和共享;系统还应提供标准化的工作平台，规范相关调度业务流程，促进业务部门之间的合作，提高调度生产的运行效率和管理水平。
3 数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的运用
3.1 灰色分析法
在对时间轴相关数据进行分析时，采用灰色分析方法，通过一定的数学方法，以数据的白色部分为主要依据，找出其与黑色部分的关系，然后对数据进行灰色化处理。灰色分析法电力数据挖掘是电力数据挖掘中最常用的方法之一，主要应用于电力数据的预测和分析。这个方法虽然不完整或有限的数据可以应用和分析，其缺点是不能充分发挥大数据的使用价值。
3.2神经网络法
所谓神经网络方法，是指在合理运用计算机计算能力的基础上，对离散数据进行逻辑处理的方法，是在系统中应用的基础。专家组为了合理应用云计算的能力，对电力数据进行深入的分析和综合挖掘，这样的工作在电力数据的预测和排序中起着不可或缺的作用。事实上，神经网络方法属于人工智能方法，它可以实现对多个数序列的联动分析，明确每个数序列之间的关系，从而有效地发挥其逻辑作用。
4 电力调度系统中数据挖掘的设计与实现
在电力调度管理系统中，电力调度管理系统的数据挖掘设计起到了一定的重要作用的。电力调度管理是一个完整的规划系统，生产和销售借助电力调度中心系统通过远程监控和视频监控，获取数据信息，分析数据信息，提取有价值的信息。然后通过数据平台将信息传输到Internet，数据平台通过路由器。电力调度系统数据挖掘设计必须考虑系统的安全性和准确性，以确保有效利用环境管理信息神经。调度管理系统的有效设计直接影响调度管理系统中数据挖掘的有效实现。因此，正确设计电力调度管理系统具有重要意义。
4.1总体设计
在电力调度中，管理系统实现了基础自动化，是电力领域信息系统的重要组成部分。它与系统中的其他模块紧密相连，形成一个完整的电力调度管理系统，并与规划、生产、销售密切相关。为调度系统各级调度管理提供数据来支持。电力调度管理系统设计，应考虑系统的整体运行情况，遵循标准统一、开放性和可靠性的原则。因此，在电力调度管理系统的设计中，总体设计和集成可以系统性地建设并采用确保配电管理系统实现不同配电系统之间的纵向和横向交互功能。
4.2逻辑设计
电力调度管理系统在逻辑结构上可分为硬件系统和软件系统，特别是：调度生产管理系统、统一应用支撑平台、系统软件、服务器和数据存储硬件平台。符合系统安全保护要求的网络形式，调度生产管理系统是高层平台系统，支撑平台是整个电力调度系统的关键。实现了数据系统间的中间连接，降低了工作成本和工作量;系统软件实现了数据在平台上的提取和备份;而底层服务平台是为数据操作提供安全的通信连接流体。因此，在设计配电数据挖掘系统时，必须保证各层之间的数据交换速度快。
5 结束语：
电力是国民生产和人民生活不可缺少的能源。作为发电和输电之间的中间环节，电力调度决定着整个电网的高效、健康运行，电力调度的自动化和智能化是一项长期的工作，值得深入研究。然而，目前电力自动化系统主要用于发电的前端服务。后台调度生产管理仍然缺乏技术支持完整。注释协调发电过程的接收控制和后台管理，构建有机统一的综合智能系统。形成完善、顺畅的信息流，最终实现电力生产计划、生产过程和销售的一体化和规范化，提高电网管理质量已成为亟待解决的问题。
参考文献：
[1] 王诤. 电力调度自动化系统应用现状与发展趋势[J].中国高新技术企业.2008. 23：86-87
[2] 牛艳芳.面向电力企业的信息资源集成研究[D].保定：华北电力大学，2008.
（重庆涪陵电力实业股份有限公司，重庆 涪陵 408000）