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[摘 要]供电公司信息设备管理中其数据量较大，各自具有其侧重点。笔者在统计出口时，根据数据源本身特性，与结合理论相结合，联合数据挖掘的实践过程，探索出一套具有较高实用性的信息设备管理方法。这个方法以数学建模为依托，具备严谨的集合理论，对多源信息设备数据有实际意义；此法与信息学数据挖掘技术结合后，对供电公司信息设备进行实地的考察后，具有较高的科学性和高效性，在变电、输电和配电领域均有自动采集、高效处理大数据的特点。
[关键词]数据挖掘；供电公司；信息设备；管理研究
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）19-0287-01
引言
供电公司的信息设备管理是非常基础的，各类数据、报表以及对其展开的分析数据均从此处直接获得或间接计算得到。所以设备管理的数据对公司日常的各项管理工作是非常重要的，其真实性决定工作的开展，同时也会传至省级的供电企业的指标，对上级工作的决策起到一定的影响。但目前供电公司的信息设备管理数据来源混杂，加上信息量多、数据量大、统计缺乏准确性，如何快速、有效将有效信息鉴别出來，做到实物相符，是非常基本的要求。
1、相关概念以及函数
数据挖掘：即Data mining，又叫资料探勘或数据采矿，就是从大量的数据中，经过一定的算法，搜索其中有用的信息。集合：作为数学中常见的基本概念，就是集合论重点研究的内容，即“一堆东西”、“一堆元素”。集合中元素在数学上共有三个特征，确定性、互异性以及无序性。元素：在现代数学集合论中，元素，就是在组成集合中的每个对象。元素构成了集合，集合中的每个元素就是组成该集合的元素。交集：集合论中国，两个集合中共有的部分。V LOOKUP函数：即常用Excel中纵向查找的函数。UPPer函数：也是Office办公软件中的Excel函数，将文本的字符串中小写字母转化为大写即可。
2、相关数据以及来源
2.1 用户身份准入控制系统
准入系统作为一个静态的信息设备管理系统，计算机用户凭借身份进入，所有计算机或其他的终端都需要入网，在系统中提交申请单后，申请分配IP给所需终端。系统的主要特征表现为静态性和手工性。前者就是在终端变化时系统内的数据不会变化；后者则是处理各种申请的是人工的，即对管理人员人为分配一个IP终端。所以准入系统也表现出两个特征：多样性和唯一性。多样性就是多个终端均可申请准入；唯一性是系统仅能识别一个MAC地址，不可多次申请IP地址。
2.2 桌面终端标准化管理系统
桌面系统作为一个动态信息设备管理系统，计算机用户的IP配置正确后，即可建立网络连接，进行相互通信。特征有二：动态性和自动线。前者就是系统可直接控制入网的终端；后者就是不需要管理人员进行操作，系统可根据情况自动、定期的将服务传至服务器端口进行数据的更新。其桌面系统数据也表现出两个特征：单一性和重复性。单一性是计算机和打印机这两种设备能在终端进行注册；重复性是在理论上，设置更新周期短，则内部不会存在重复数据。
2.3 其他数据
台账来源上，准入系统和桌面系统、IMS系统、ERP系统以及人工统计，IMS以及ERP的信息设备均来源于桌面系统和准入系统，重点是控制以及转资需要。人工现场对台账账统计也是一个较为原始的渠道。
3、提出问题，建模求解
3.1 问题
对某一时刻中供电公司有多少台内网计算机？
3.2 分析问题
桌面系统和准入系统数据进行对比发现，桌面系统有内网计算机的数据和重复数据，准入系统的数据有内网计算机、IP、网络打印机、视频终端以及其他，没有重复数据。所以选择桌面系统或准入系统数据统计时准确性较低，因为其处理数据量偏大，但其他或异常设备的数据里却少。故：需要展开建模。
3.3 建立数学模型
桌面系统数据设置为集合A，其中的元素就是每一台设备，A=485。准入系统数据设置为集合B，B=664。C作为集合A和集合B的交集，则是接近所求内网数据。
3.4 问题求解
对两个系统的数据以MAC地址进行选择，并选择Vlookup函数进行交集的求解。最后将匹配结果进行统计，C=452，匹配未成功共计212条。匹配后，除去了A中的重复数据，得到了A和B的交集，排除了匹配未成功的数据，将其作为清理回收IP资源。
3.5 数据挖掘
根据挖掘思想，在建模求解过程中，对计算机数据进行了校核，更是将数据正确的分类、数据进行了筛查和鉴别处理、对数据进行了统计四大目的。
4、结束语
将集合作为基础理论，根据数据挖掘技术，根据各个公司在工程中实际存在的各个情况，进而能够得出一种在供电企业的信息设备管理中能高效运用的新方法，并通过实物设备将其准确性进行了论证。这种新方法具有很高的实用性、自动性以及推广性。实用性表现为：符合电力供电企业的实际需求，进行统计时偏差率低，在县级供电企业中以计算机处理数据，能够缓解处理水平不高的信息运维人员工作中存在的不足。自动性则是这种计算方式公式非常简单，且能够进行批量的处理，省时又省力，数据挖掘后能够得到多样性的数据，且根据不同的特殊要求，其均具备分析价值和实用价值。推广性表现在，集合理论作为其中的重要支撑，除了电力企业能受用，更是可推广至其他设备管理领域之中，比如自动采集的表计、变电设备输电设备以及配电设备的管理。
总之，基于数据挖掘及时在供电公司信息设备管理工作中的多方面优势，值得将其在后续工作中持续进行推行，以提升该方面管理工作效率，间接起到推动该行业发展的目的。
参考文献
[1] 谢成，曹张洁，温典等.基于实时运行数据挖掘的配电变压器状态评估[J].浙江电力，2017，36（8）：1-6.
[2] 李连伟，李园星.基于数据挖掘的供电公司信息设备管理探索[J].信息通信，2017，43（2）：148-149，151.
[3] 钟泽波，范曦露.基于状态估计的电网数据信息融合与预警[J].黑龙江科技信息，2017，21（20）：125-126.
[4] 吴蔚.基于数据挖掘与关联规则的月度统计线损计算[D].燕山大学，2016.
[5] 卢海明.电力客户细分及增值服务系统研究[D].广东工业大学，2016.
[6] 冯善春，刘伟，肖艳梅等.浅析如何提高县级供电公司信息通信管理[J].决策与信息（中旬刊），2016，23（9）：168.
[关键词]数据挖掘；供电公司；信息设备；管理研究
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2018）19-0287-01
引言
供电公司的信息设备管理是非常基础的，各类数据、报表以及对其展开的分析数据均从此处直接获得或间接计算得到。所以设备管理的数据对公司日常的各项管理工作是非常重要的，其真实性决定工作的开展，同时也会传至省级的供电企业的指标，对上级工作的决策起到一定的影响。但目前供电公司的信息设备管理数据来源混杂，加上信息量多、数据量大、统计缺乏准确性，如何快速、有效将有效信息鉴别出來，做到实物相符，是非常基本的要求。
1、相关概念以及函数
数据挖掘：即Data mining，又叫资料探勘或数据采矿，就是从大量的数据中，经过一定的算法，搜索其中有用的信息。集合：作为数学中常见的基本概念，就是集合论重点研究的内容，即“一堆东西”、“一堆元素”。集合中元素在数学上共有三个特征，确定性、互异性以及无序性。元素：在现代数学集合论中，元素，就是在组成集合中的每个对象。元素构成了集合，集合中的每个元素就是组成该集合的元素。交集：集合论中国，两个集合中共有的部分。V LOOKUP函数：即常用Excel中纵向查找的函数。UPPer函数：也是Office办公软件中的Excel函数，将文本的字符串中小写字母转化为大写即可。
2、相关数据以及来源
2.1 用户身份准入控制系统
准入系统作为一个静态的信息设备管理系统，计算机用户凭借身份进入，所有计算机或其他的终端都需要入网，在系统中提交申请单后，申请分配IP给所需终端。系统的主要特征表现为静态性和手工性。前者就是在终端变化时系统内的数据不会变化；后者则是处理各种申请的是人工的，即对管理人员人为分配一个IP终端。所以准入系统也表现出两个特征：多样性和唯一性。多样性就是多个终端均可申请准入；唯一性是系统仅能识别一个MAC地址，不可多次申请IP地址。
2.2 桌面终端标准化管理系统
桌面系统作为一个动态信息设备管理系统，计算机用户的IP配置正确后，即可建立网络连接，进行相互通信。特征有二：动态性和自动线。前者就是系统可直接控制入网的终端；后者就是不需要管理人员进行操作，系统可根据情况自动、定期的将服务传至服务器端口进行数据的更新。其桌面系统数据也表现出两个特征：单一性和重复性。单一性是计算机和打印机这两种设备能在终端进行注册；重复性是在理论上，设置更新周期短，则内部不会存在重复数据。
2.3 其他数据
台账来源上，准入系统和桌面系统、IMS系统、ERP系统以及人工统计，IMS以及ERP的信息设备均来源于桌面系统和准入系统，重点是控制以及转资需要。人工现场对台账账统计也是一个较为原始的渠道。
3、提出问题，建模求解
3.1 问题
对某一时刻中供电公司有多少台内网计算机？
3.2 分析问题
桌面系统和准入系统数据进行对比发现，桌面系统有内网计算机的数据和重复数据，准入系统的数据有内网计算机、IP、网络打印机、视频终端以及其他，没有重复数据。所以选择桌面系统或准入系统数据统计时准确性较低，因为其处理数据量偏大，但其他或异常设备的数据里却少。故：需要展开建模。
3.3 建立数学模型
桌面系统数据设置为集合A，其中的元素就是每一台设备，A=485。准入系统数据设置为集合B，B=664。C作为集合A和集合B的交集，则是接近所求内网数据。
3.4 问题求解
对两个系统的数据以MAC地址进行选择，并选择Vlookup函数进行交集的求解。最后将匹配结果进行统计，C=452，匹配未成功共计212条。匹配后，除去了A中的重复数据，得到了A和B的交集，排除了匹配未成功的数据，将其作为清理回收IP资源。
3.5 数据挖掘
根据挖掘思想，在建模求解过程中，对计算机数据进行了校核，更是将数据正确的分类、数据进行了筛查和鉴别处理、对数据进行了统计四大目的。
4、结束语
将集合作为基础理论，根据数据挖掘技术，根据各个公司在工程中实际存在的各个情况，进而能够得出一种在供电企业的信息设备管理中能高效运用的新方法，并通过实物设备将其准确性进行了论证。这种新方法具有很高的实用性、自动性以及推广性。实用性表现为：符合电力供电企业的实际需求，进行统计时偏差率低，在县级供电企业中以计算机处理数据，能够缓解处理水平不高的信息运维人员工作中存在的不足。自动性则是这种计算方式公式非常简单，且能够进行批量的处理，省时又省力，数据挖掘后能够得到多样性的数据，且根据不同的特殊要求，其均具备分析价值和实用价值。推广性表现在，集合理论作为其中的重要支撑，除了电力企业能受用，更是可推广至其他设备管理领域之中，比如自动采集的表计、变电设备输电设备以及配电设备的管理。
总之，基于数据挖掘及时在供电公司信息设备管理工作中的多方面优势，值得将其在后续工作中持续进行推行，以提升该方面管理工作效率，间接起到推动该行业发展的目的。
参考文献
[1] 谢成，曹张洁，温典等.基于实时运行数据挖掘的配电变压器状态评估[J].浙江电力，2017，36（8）：1-6.
[2] 李连伟，李园星.基于数据挖掘的供电公司信息设备管理探索[J].信息通信，2017，43（2）：148-149，151.
[3] 钟泽波，范曦露.基于状态估计的电网数据信息融合与预警[J].黑龙江科技信息，2017，21（20）：125-126.
[4] 吴蔚.基于数据挖掘与关联规则的月度统计线损计算[D].燕山大学，2016.
[5] 卢海明.电力客户细分及增值服务系统研究[D].广东工业大学，2016.
[6] 冯善春，刘伟，肖艳梅等.浅析如何提高县级供电公司信息通信管理[J].决策与信息（中旬刊），2016，23（9）：168.