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摘 要：随着社会经济的不断发展，电力工程管理得到了越来越多的重视，而数据挖掘技术作为一种将各类数据信息进行深入分析的方式，能够有效为电力工程管理提供各类不同的信息基础，使得电力工程管理的现代化改革速度不断提升。因此，文章首先对数据挖掘技术基本概述加以明确;在此基础上，提出电力工程管理与分析中数据挖掘技术的实际运用，以求能够进一步提升电力工程管理效率以及管理质量。
关键词：电力工程管理;数据挖掘技术;实际运用
引言：随着目前现代化技术以及信息化手段在总体电力系统中得到更加广泛的应用，各类电气自动装置、故障录波装置以及继电保护装置等智能化设备也相继问世，使得电力工程管理的信息数据系统不断完善优化。对这些数据信息有效应用，能够对实际电力工程管理出现的各类问题深入分析，以便能够对出现的事故及时处理，进一步对断路器以及继电保护等设备进行评估，从而有效促进电力工程中电网运行管理的实际水平。
一、数据挖掘技术的基本概述
数据挖掘技术，主要就是对人工智能技术加以运用，从而对数据库内部的大量数据信息进行有效分析，进一步挖掘出有用的知识。其中，经过数据挖掘技术所提取出来的知识通常可以表示为一种规格、概念以及模式，从而使其能够更好的在信息管理、决策支持以及查询优化过程内得到应用。同时，由于数据挖掘技术属于一种关键的知识获取技术，如果在两个或是更多的变量内，就会存在一定的规律性，这种规律性普遍被称为相关性。通过数据挖掘技术的这种特质，能够进一步寻找到管理网络之中隐藏的数据库，从而展开更加深入有效的信息挖掘。数据挖掘技术的概念，主要分为广义与狭义两个方面：
在广义方面上来看，数据挖掘技术就是在众多复杂混乱的信息之中，进一步寻找到有用的数据信息;而在狭义角度上来看，数据挖掘技术就是将重要模型进行发现以及建立。数据挖掘技术，其理论点是为相关的开发项目以及研究项目提供正确的理论指导，将数据挖掘技术加以发展，能够使其在多个学科领域得到应用，同时，数据挖掘技术还涉及到知识获取、数据可视化、性能计算等多个专业领域。其中，专家系统作为一种将数据信息加以分析的实际方法，根据其思想的深刻性，能够将数据挖掘技术分为三层，第一层是数据信息的源数据;第二层则是在数据信息库内部，将数据深度挖掘的实际方法;第三层就是用户界面，让用户能够更加明确的对所需信息进行观察[1]。
二、电力工程管理与分析中数据挖掘技术的实际运用
在当前的信息化时代当中，大部分企业都受到了相应影响，使其能够将互联网内部的各种信息加以分析使用，而在这种信息技术飞速发展的现状下，使得数据挖掘技术得到了越来越完善的发展，并且在电力工程管理系统中得到了广泛的应用，由于数据挖掘技术拥有着大量的历史依据，能够为电力工程管理提供更加完善的数据分析以及数据管理，同时，数据挖掘技术还能够给将分散的客户信息进行有效收集，从而建立起不同的数据信息库，优化电力供应与电力销售之间的关系。尤其是对与那些重要客户，电力销售的收入与重要利润结构，都能够通过数据挖掘技术展开更加深入的理解。
（一）建立起电力负荷预测的基本模型
电力负荷预测模型的建立，就是对整体电力工程管理资料加以统计性的概括，其具体预测模型也是多种多样的。因此，应当根据电力工程管理的具体资料选择出最符合当前实际的预测模型，这也是数据挖掘技术在负荷预测过程中的关键环节，而由于预测模型不合适而产生结果误差时，就应当立即将模型更换，必要时，还可以利用数据挖掘技术的数学模型来展开相应运算，从而为电力工程管理与分析提供更优质的对比方式。
（二）对复杂数据的预处理
在对电力工程管理分析产生的数据初步整理后，还应当利用数据挖掘技术来进一步展开预处理，让平滑异常值的缺失数据以及历史数据呈一种垂直、水平的方式附录。而在对电力工程管理分析的负载数据作为基础，就可以在处理数据时，对实际范围内变化最大的数據有效处理，而一旦处理水平超过这一实际范围时，就应当利用数据挖掘技术的平均法，将其平滑转化，使得同一时间当中，不同日期的负载数据能够保持在一定范围内，从而让电力工程管理与分析产生的数据能够得到高效处理[2]。
（三）选择相关的算法
在数据挖掘技术的实际运用过程中，应当选择聚类法来对电力工程管理与分析产生的数据加以有效运算。聚类法通常又被称作聚类分析法，其主要就是对电力工程管理数据展开一些聚类的方法，使得数据信息能够形成明确的分类。而聚类的标准也可以根据不同数据信息的具体特征来作为主要依据，在聚类工具的使用上，通常也会把相应数据按照表象及其类似性加以分类，从而对其进行更好的应用，使得每一组分类中的数据能够具有相似性。同时，在数据挖掘技术中还有着很多运算方法，例如网络方法、密度方法以及层次方法等，都能够为电力工程管理分析提供坚实的数据基础。
（四）整理历史资料
通常情况下，电力工程管理的预测质量不会超过所用资料的质量。因此，应当将数据挖掘技术所收集到的相关信息资料进行有效的审核，必要时还应当进一步对其展开加工处理，从而有效确保数据信息的质量，让电力工程管理分析中产生的历史遗留信息能够为接下来的分析预测奠定坚实基础。同时，还应当注重数据信息的完整程度以及准确性，通过数据挖掘技术建立起数据信息的完整性以及一致性的约束模型，从而建立起大量的数据信息库，为接下来的数据挖掘做好更加充分的准备。
结论：数据挖掘技术作为一种将数据深入分析的方法，能够在复杂混乱的信息库内找寻到潜在的信息。而在电力工程管理分析的信息化建设过程当中，经常会产生大量的数据信息。因此，应当灵活运用数据挖掘技术，进一步完善电力工程的决策分析系统，从而将电力工程的各类问题有效解决。而依据数据挖掘技术的实际管理分析，能够明显看出，在处理电力工程管理分析的混合类数据时，能够得到更好的挖掘效果。同时，还能够根据电力客户的实际聚类加以分析，将信息数据进行有效划分，从而进一步提升电力工程管理分析的实际效率。
参考文献：
[1]赵水忠，王一杰，杜亮，吕晓俊.基于数据挖掘和ERP技术的电力工程数据信息库设计[J].电子设计工程，2020，28（05）：107-111.
[2]范郁泉.电力工程管理与分析中数据挖掘技术的运用研究[J].通讯世界，2016（13）：214-215.
关键词：电力工程管理;数据挖掘技术;实际运用
引言：随着目前现代化技术以及信息化手段在总体电力系统中得到更加广泛的应用，各类电气自动装置、故障录波装置以及继电保护装置等智能化设备也相继问世，使得电力工程管理的信息数据系统不断完善优化。对这些数据信息有效应用，能够对实际电力工程管理出现的各类问题深入分析，以便能够对出现的事故及时处理，进一步对断路器以及继电保护等设备进行评估，从而有效促进电力工程中电网运行管理的实际水平。
一、数据挖掘技术的基本概述
数据挖掘技术，主要就是对人工智能技术加以运用，从而对数据库内部的大量数据信息进行有效分析，进一步挖掘出有用的知识。其中，经过数据挖掘技术所提取出来的知识通常可以表示为一种规格、概念以及模式，从而使其能够更好的在信息管理、决策支持以及查询优化过程内得到应用。同时，由于数据挖掘技术属于一种关键的知识获取技术，如果在两个或是更多的变量内，就会存在一定的规律性，这种规律性普遍被称为相关性。通过数据挖掘技术的这种特质，能够进一步寻找到管理网络之中隐藏的数据库，从而展开更加深入有效的信息挖掘。数据挖掘技术的概念，主要分为广义与狭义两个方面：
在广义方面上来看，数据挖掘技术就是在众多复杂混乱的信息之中，进一步寻找到有用的数据信息;而在狭义角度上来看，数据挖掘技术就是将重要模型进行发现以及建立。数据挖掘技术，其理论点是为相关的开发项目以及研究项目提供正确的理论指导，将数据挖掘技术加以发展，能够使其在多个学科领域得到应用，同时，数据挖掘技术还涉及到知识获取、数据可视化、性能计算等多个专业领域。其中，专家系统作为一种将数据信息加以分析的实际方法，根据其思想的深刻性，能够将数据挖掘技术分为三层，第一层是数据信息的源数据;第二层则是在数据信息库内部，将数据深度挖掘的实际方法;第三层就是用户界面，让用户能够更加明确的对所需信息进行观察[1]。
二、电力工程管理与分析中数据挖掘技术的实际运用
在当前的信息化时代当中，大部分企业都受到了相应影响，使其能够将互联网内部的各种信息加以分析使用，而在这种信息技术飞速发展的现状下，使得数据挖掘技术得到了越来越完善的发展，并且在电力工程管理系统中得到了广泛的应用，由于数据挖掘技术拥有着大量的历史依据，能够为电力工程管理提供更加完善的数据分析以及数据管理，同时，数据挖掘技术还能够给将分散的客户信息进行有效收集，从而建立起不同的数据信息库，优化电力供应与电力销售之间的关系。尤其是对与那些重要客户，电力销售的收入与重要利润结构，都能够通过数据挖掘技术展开更加深入的理解。
（一）建立起电力负荷预测的基本模型
电力负荷预测模型的建立，就是对整体电力工程管理资料加以统计性的概括，其具体预测模型也是多种多样的。因此，应当根据电力工程管理的具体资料选择出最符合当前实际的预测模型，这也是数据挖掘技术在负荷预测过程中的关键环节，而由于预测模型不合适而产生结果误差时，就应当立即将模型更换，必要时，还可以利用数据挖掘技术的数学模型来展开相应运算，从而为电力工程管理与分析提供更优质的对比方式。
（二）对复杂数据的预处理
在对电力工程管理分析产生的数据初步整理后，还应当利用数据挖掘技术来进一步展开预处理，让平滑异常值的缺失数据以及历史数据呈一种垂直、水平的方式附录。而在对电力工程管理分析的负载数据作为基础，就可以在处理数据时，对实际范围内变化最大的数據有效处理，而一旦处理水平超过这一实际范围时，就应当利用数据挖掘技术的平均法，将其平滑转化，使得同一时间当中，不同日期的负载数据能够保持在一定范围内，从而让电力工程管理与分析产生的数据能够得到高效处理[2]。
（三）选择相关的算法
在数据挖掘技术的实际运用过程中，应当选择聚类法来对电力工程管理与分析产生的数据加以有效运算。聚类法通常又被称作聚类分析法，其主要就是对电力工程管理数据展开一些聚类的方法，使得数据信息能够形成明确的分类。而聚类的标准也可以根据不同数据信息的具体特征来作为主要依据，在聚类工具的使用上，通常也会把相应数据按照表象及其类似性加以分类，从而对其进行更好的应用，使得每一组分类中的数据能够具有相似性。同时，在数据挖掘技术中还有着很多运算方法，例如网络方法、密度方法以及层次方法等，都能够为电力工程管理分析提供坚实的数据基础。
（四）整理历史资料
通常情况下，电力工程管理的预测质量不会超过所用资料的质量。因此，应当将数据挖掘技术所收集到的相关信息资料进行有效的审核，必要时还应当进一步对其展开加工处理，从而有效确保数据信息的质量，让电力工程管理分析中产生的历史遗留信息能够为接下来的分析预测奠定坚实基础。同时，还应当注重数据信息的完整程度以及准确性，通过数据挖掘技术建立起数据信息的完整性以及一致性的约束模型，从而建立起大量的数据信息库，为接下来的数据挖掘做好更加充分的准备。
结论：数据挖掘技术作为一种将数据深入分析的方法，能够在复杂混乱的信息库内找寻到潜在的信息。而在电力工程管理分析的信息化建设过程当中，经常会产生大量的数据信息。因此，应当灵活运用数据挖掘技术，进一步完善电力工程的决策分析系统，从而将电力工程的各类问题有效解决。而依据数据挖掘技术的实际管理分析，能够明显看出，在处理电力工程管理分析的混合类数据时，能够得到更好的挖掘效果。同时，还能够根据电力客户的实际聚类加以分析，将信息数据进行有效划分，从而进一步提升电力工程管理分析的实际效率。
参考文献：
[1]赵水忠，王一杰，杜亮，吕晓俊.基于数据挖掘和ERP技术的电力工程数据信息库设计[J].电子设计工程，2020，28（05）：107-111.
[2]范郁泉.电力工程管理与分析中数据挖掘技术的运用研究[J].通讯世界，2016（13）：214-215.