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【摘 要】数据挖掘可从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息，其中融合了计算机科学、统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统和模式识别等诸多理论和技术。通常可以达到预测、相关性分组、聚类等应用目的。因此，数据挖掘技术可以广泛应用于变电站设备运维工作中。
【关键词】数据挖掘;变电站;设备运维应用
引言
而且，随着云计算技术的发展，数据挖掘技术在云计算平台的基础上计算速度会更快，非结构化数据也能被更好地存储利用，通过融合更多更复杂的数据准确率会大幅提高，可以极大地提高变电运维工作的智能化水平，提高工作效率和完成质量。
1大数据的概念
在当前电力系统发展的背景下，传统变电站和智能变电站都需要在工作中安装监控系统，确保工作流程始终处于监控状态下，所以在这一基础上，如果要进行单个变电站信号处理，就需要在整个变电站范围内进行工作分类，从而使检修工作能够顺利开展，对于异常情况的发生也要设置必要的警报装置。通常情况下报警信息主要分为14种类型。如果每秒钟可以收到的警告信息超过8条，那么每个装备每天都需要接受和处理70万条以上的数据信息。由于装备中的保存周期设置时间不会超过一个月，因此在极端状态下，数据库装备中的滚动报警信息容纳量将明显超过千万条以上。由于电网设备检测平台在工作中需要存储的数据量众多，所以传统形态下的数据库工作形式很难满足电网的自愈要求。大数据理念是现代社会发展中一项全新的理念，由于其内涵和外延都在不断发展，所以短时间内也无法对其进行时间范围的规定。
2现状与存在的问题
随着大数据的不断发展和应用，各电力企业内的多种经营业务以及运营系统和平台不断增多，其规模也在不断壮大。电力企业正在逐步形成主要由服务器主机、数据库系统、互联网设备、安全设施以及应用软硬件系统等组成的数据信息运行系统，关系到企业内部各个重要业务系统。但是在数据信息管理系统以及运用安全保护方面，电力企业现阶段大多数运用的是分布式的多个点管理的方式，却少了对服务器主机、数据库系统、互联网设备等登入账号全面管控的系统。没有办法对登录账号建立、授予权力、权限更改以及登录账号注销或冻结的全过程进行追踪和管控;没有办法对长期使用的账户、密码强度较弱的账户、长时间没有修改密码的账户进行分析和处理，非常易使登录账户的密码遭到泄漏，进而可能对电力企业的内部系统的稳定、可持续运转产生非常大的威胁。因而，电力企业十分需要一个非常有效果的办法来对内部数据信息进行保护。运营维修部门目前存在的主要问题有：（1）运行维修的工作人员数量十分有限，但是承担着企业内部许多服务器和数据库的安全保护责任，非常需要先进的手段措施来提高工作人员的效率。（2）每天对运行维护工作进行的安全管理一般是通过抽取审计工作簿来完成的，由于缺少目的性，因而难以发现其中存在的问题[4]。（3）通常要对安全基线配置状况进行抽取检查和对比审核以及检验，耗费时间耗费精力而且效果不显著。（4）在运行维护安全管理控制这一板块中相对重要的登录账号管控部分，使用者只是用堡垒机对账户密码进行托管，并没有十分好的管控方法。
3数据挖掘在变电站设备运维中的应用
3.1决策树下的故障数据挖掘方法
在当前数据挖掘的分类算法中，决策树方法的应用最为广泛，这种方法主要是应用在非连续性变量的分析和预测过程中，也就是在工作中借助树形结构对问题进行描述，这是一种典型可收敛式的分类器。决策树在对信息进行细化分类的过程中，往往会最大化影响变量的差别性，最终将数据分在没有交集的分支上。由于电网出现故障后需要在较短时间内对工作中产生的各种故障问题进行分析，所以运用决策树方法，可以更准确地实现对报警信息的分类处置，这对于调度端故障追踪程序起到了支持作用。决策树分类算法属于一种监督式学习方法，在工作中需要将训练样本输入其中，从而对监督模型进行分类处置，在归纳作用下形成决策树，之后再对陌生数据进行预测或是分析。
3.2采用更先进的技术水平
在今后的社会发展中，变电站工作必然会向着更为完善的方向发展。所以，要想进一步提高变电站智能发展水平就要进一步加强对先进数据的应用和探索。例如GPS技术就是目前应用较为广泛的一项全新变电站技术，基于其故障追踪检修方式的新颖性和优势性，GPS除了具备十分精准的定位优势外，还能帮助工作人员提升检修水平和质量，从而可以使工作人员借助GPS技术实现故障位置的准确定位，这种方式不仅能实现工作方式的优化，还能进一步优化和提升工作质量。因此在智能化社会发展的背景下，要想对变电站故障进行精准判断，就要进一步加强对先进技术手段的使用。此外，当前变电站在进行线路配置的过程中往往会选择偏远或是远离中心区的位置，这也会对工作人员的故障判断和排查造成一定的负面影响，基于此，变电站工作人员更应该加强对各项先进技术的掌握，通过有效的电力监督和审核，提升工作精准度。通过对先进技术的应用，故障问题的排查精准性将得到显著提升，有助于工作人员明确和控制排查故障范围，能有效降低故障管理工作带来的各种损失。
3.3加强日常巡视和管理的有效落实
智能变电站发展过程中，电力设备工作能否安全、稳定的开展将在很大程度上影响电网的运行质量，因此，在大数据挖掘技术作用下，要求在今后的工作中，智能变电站要进一步加强对各项设备的维护和巡视工作的有效开展，在此过程中，相关单位可以成立技术发展和巡视工作小组，通过这种方式对安全隐患、系统和设备等进行有效排查，从而对故障线路和设备中的问题进行明确，寻找更有效的方式来解决问题。其次还应该建立定期巡视维护方案，督查人员也应该对各项检查工作进行监督，季节交替和恶劣天气下也应该建立必要的检查制度，采取有效的保护机制，从而保证智能变电站设备安全运行的稳定性和科学性。
3.4故障预测过程
研究中所选择的这个系统，子站需要在对从现场采集到的相关数据进行初步分析之后，将这些数据和分析结果通过主动的方式或者是查询机制等传递到主站当中。整个系统当中必然不可能只包含一个子站，因此，主站需要接收来自不同子站的数据，而且还需要对于这些数据进行进一步的分析和处理。数据预处理工作能够减少子站中的一些垃圾数据或者无用数据进入主站中。这一目标的实现需要对传输的数据开展预处理工作，将过时、重复的垃圾数据清除干净。数据在预处理的过程中通过抽取、转換、清洗和监控，实现数据的处理。数据抽取、清洗每个工序都有特定的任务，在完成这些工序之后，就需要完成故障的监视和预测。监控电力系统当中的数据是否发生异常变化，如果发生异常必须要及时进行处理，发挥数据的监视功能，需要开展新一轮的数据预处理工作。
结束语
近年来，电力行业对通信技术的重视程度不断加强，应用范围不断扩大。为确保配电网管理系统的正常运行，需要对电力系统产生的信息等进行实时记录，因此有更多的数据生成。目前，国家借助多种措施对电力市场进行改革，同时智能电网技术也在不断发展，信息数据会愈发庞大，电力系统数据储存能力必须要逐渐提升起来。
参考文献：
[1]张萌.数据挖掘在变电站设备运维中的应用[J].电力大数据，2017，22（11）：44-47.
[2]韩军，马佳豪，李晓军，李伟硕，张喜群，宋波，孙骥.基于数据挖掘的变电站告警数据分析和巡检策略研究[J].电力大数据，2017，22（07）：20-26.
[3]余剑峰，邓梅.变电站运行信息数据挖掘研究[J].设备管理与维修，2017（02）：45-46.
（作者单位：国网山东省电力公司东营供电公司）
【关键词】数据挖掘;变电站;设备运维应用
引言
而且，随着云计算技术的发展，数据挖掘技术在云计算平台的基础上计算速度会更快，非结构化数据也能被更好地存储利用，通过融合更多更复杂的数据准确率会大幅提高，可以极大地提高变电运维工作的智能化水平，提高工作效率和完成质量。
1大数据的概念
在当前电力系统发展的背景下，传统变电站和智能变电站都需要在工作中安装监控系统，确保工作流程始终处于监控状态下，所以在这一基础上，如果要进行单个变电站信号处理，就需要在整个变电站范围内进行工作分类，从而使检修工作能够顺利开展，对于异常情况的发生也要设置必要的警报装置。通常情况下报警信息主要分为14种类型。如果每秒钟可以收到的警告信息超过8条，那么每个装备每天都需要接受和处理70万条以上的数据信息。由于装备中的保存周期设置时间不会超过一个月，因此在极端状态下，数据库装备中的滚动报警信息容纳量将明显超过千万条以上。由于电网设备检测平台在工作中需要存储的数据量众多，所以传统形态下的数据库工作形式很难满足电网的自愈要求。大数据理念是现代社会发展中一项全新的理念，由于其内涵和外延都在不断发展，所以短时间内也无法对其进行时间范围的规定。
2现状与存在的问题
随着大数据的不断发展和应用，各电力企业内的多种经营业务以及运营系统和平台不断增多，其规模也在不断壮大。电力企业正在逐步形成主要由服务器主机、数据库系统、互联网设备、安全设施以及应用软硬件系统等组成的数据信息运行系统，关系到企业内部各个重要业务系统。但是在数据信息管理系统以及运用安全保护方面，电力企业现阶段大多数运用的是分布式的多个点管理的方式，却少了对服务器主机、数据库系统、互联网设备等登入账号全面管控的系统。没有办法对登录账号建立、授予权力、权限更改以及登录账号注销或冻结的全过程进行追踪和管控;没有办法对长期使用的账户、密码强度较弱的账户、长时间没有修改密码的账户进行分析和处理，非常易使登录账户的密码遭到泄漏，进而可能对电力企业的内部系统的稳定、可持续运转产生非常大的威胁。因而，电力企业十分需要一个非常有效果的办法来对内部数据信息进行保护。运营维修部门目前存在的主要问题有：（1）运行维修的工作人员数量十分有限，但是承担着企业内部许多服务器和数据库的安全保护责任，非常需要先进的手段措施来提高工作人员的效率。（2）每天对运行维护工作进行的安全管理一般是通过抽取审计工作簿来完成的，由于缺少目的性，因而难以发现其中存在的问题[4]。（3）通常要对安全基线配置状况进行抽取检查和对比审核以及检验，耗费时间耗费精力而且效果不显著。（4）在运行维护安全管理控制这一板块中相对重要的登录账号管控部分，使用者只是用堡垒机对账户密码进行托管，并没有十分好的管控方法。
3数据挖掘在变电站设备运维中的应用
3.1决策树下的故障数据挖掘方法
在当前数据挖掘的分类算法中，决策树方法的应用最为广泛，这种方法主要是应用在非连续性变量的分析和预测过程中，也就是在工作中借助树形结构对问题进行描述，这是一种典型可收敛式的分类器。决策树在对信息进行细化分类的过程中，往往会最大化影响变量的差别性，最终将数据分在没有交集的分支上。由于电网出现故障后需要在较短时间内对工作中产生的各种故障问题进行分析，所以运用决策树方法，可以更准确地实现对报警信息的分类处置，这对于调度端故障追踪程序起到了支持作用。决策树分类算法属于一种监督式学习方法，在工作中需要将训练样本输入其中，从而对监督模型进行分类处置，在归纳作用下形成决策树，之后再对陌生数据进行预测或是分析。
3.2采用更先进的技术水平
在今后的社会发展中，变电站工作必然会向着更为完善的方向发展。所以，要想进一步提高变电站智能发展水平就要进一步加强对先进数据的应用和探索。例如GPS技术就是目前应用较为广泛的一项全新变电站技术，基于其故障追踪检修方式的新颖性和优势性，GPS除了具备十分精准的定位优势外，还能帮助工作人员提升检修水平和质量，从而可以使工作人员借助GPS技术实现故障位置的准确定位，这种方式不仅能实现工作方式的优化，还能进一步优化和提升工作质量。因此在智能化社会发展的背景下，要想对变电站故障进行精准判断，就要进一步加强对先进技术手段的使用。此外，当前变电站在进行线路配置的过程中往往会选择偏远或是远离中心区的位置，这也会对工作人员的故障判断和排查造成一定的负面影响，基于此，变电站工作人员更应该加强对各项先进技术的掌握，通过有效的电力监督和审核，提升工作精准度。通过对先进技术的应用，故障问题的排查精准性将得到显著提升，有助于工作人员明确和控制排查故障范围，能有效降低故障管理工作带来的各种损失。
3.3加强日常巡视和管理的有效落实
智能变电站发展过程中，电力设备工作能否安全、稳定的开展将在很大程度上影响电网的运行质量，因此，在大数据挖掘技术作用下，要求在今后的工作中，智能变电站要进一步加强对各项设备的维护和巡视工作的有效开展，在此过程中，相关单位可以成立技术发展和巡视工作小组，通过这种方式对安全隐患、系统和设备等进行有效排查，从而对故障线路和设备中的问题进行明确，寻找更有效的方式来解决问题。其次还应该建立定期巡视维护方案，督查人员也应该对各项检查工作进行监督，季节交替和恶劣天气下也应该建立必要的检查制度，采取有效的保护机制，从而保证智能变电站设备安全运行的稳定性和科学性。
3.4故障预测过程
研究中所选择的这个系统，子站需要在对从现场采集到的相关数据进行初步分析之后，将这些数据和分析结果通过主动的方式或者是查询机制等传递到主站当中。整个系统当中必然不可能只包含一个子站，因此，主站需要接收来自不同子站的数据，而且还需要对于这些数据进行进一步的分析和处理。数据预处理工作能够减少子站中的一些垃圾数据或者无用数据进入主站中。这一目标的实现需要对传输的数据开展预处理工作，将过时、重复的垃圾数据清除干净。数据在预处理的过程中通过抽取、转換、清洗和监控，实现数据的处理。数据抽取、清洗每个工序都有特定的任务，在完成这些工序之后，就需要完成故障的监视和预测。监控电力系统当中的数据是否发生异常变化，如果发生异常必须要及时进行处理，发挥数据的监视功能，需要开展新一轮的数据预处理工作。
结束语
近年来，电力行业对通信技术的重视程度不断加强，应用范围不断扩大。为确保配电网管理系统的正常运行，需要对电力系统产生的信息等进行实时记录，因此有更多的数据生成。目前，国家借助多种措施对电力市场进行改革，同时智能电网技术也在不断发展，信息数据会愈发庞大，电力系统数据储存能力必须要逐渐提升起来。
参考文献：
[1]张萌.数据挖掘在变电站设备运维中的应用[J].电力大数据，2017，22（11）：44-47.
[2]韩军，马佳豪，李晓军，李伟硕，张喜群，宋波，孙骥.基于数据挖掘的变电站告警数据分析和巡检策略研究[J].电力大数据，2017，22（07）：20-26.
[3]余剑峰，邓梅.变电站运行信息数据挖掘研究[J].设备管理与维修，2017（02）：45-46.
（作者单位：国网山东省电力公司东营供电公司）