大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用探讨

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傅世权
(徐州华润电力有限公司江苏徐州221000)
【摘要】随着大数据时代的发展，大数据技术在人们日常的生产和生活中发挥着越来越重要的作用，不仅能便捷人们生活，也能促进生产效率的提高.电力企业的发展是以诸多技术支撑为前提，而数据挖掘技术是其中最为关键的一项技术，将其应用到电力企业的各项工作中，能为企业的良性发展提供不竭的动力.本文针对大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用展开分析。

【关键词】大数据时代；数据挖掘技术；电力企业；应用
【中图分类号】TP39【文献标识码】A【文章编号】1009-5624(2019)11-0128-02
1引言
近年来，电力企业的电力系统在实际工作中产生了很多关于运营管理、电网设备运行检修等方面的数据，如何利用已有技术来充分挖掘这些繁杂数据潜在的价值，达到成本降低、经济效益和管理水平提高的目的，已经成为电力企业亟待解决的问题。

在大数据时代下，电力企业在各项工作中恰当应用数据挖掘技术，充分挖掘数据的潜藏价值显得尤为重要。

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习难度，若是将VR技术有效应用其中，则是有助于增强学生对于理论知识的理解，并为其提供实践机会，避免学生因操作失误造成硬件教学设备损失，达到提高教学质量、减少教学成本的目的。

3VR技术在计算机组装与维护中的具体应用对策基于上述分析，VR技术是一种能让人在虚拟世界中获得真实感知的一种技术手段，在教学中得到广泛应用。

为了更进一步提高VR技术在计算机组装与维护中的应用效果，就必须要采取以下应用对策：
3.1在辅助软件课堂教学中应用
在计算机组装与维护教学中，软件课堂教学也是十分重要的一部分内容。

通过VR技术的应用，可以将各部分软件操作的基本流程详尽的展现在学生面前，而学生也可以利用传感器，来对软件安装流程进行模拟，避免学生因操作失误而出现损毁设备、计算机系统的情况，实现对计算机组装与维护辅助教学。

与此同时，在实际教学中，教师应该充分利用辅助软件完成课堂教学，构建起以时间分析为核心的课堂教学模式，让学生可以在虚拟环境中，完成有关软件的各项操作，帮助学生掌握计算机组装与维护的重点操作部分，提高学生的实操能力。

3.2丰富课堂教学硬件设备
VR技术的应用，可以改善在实际教学中硬件设备不足、匮乏的情况。

借助这一种手段，硬件教学设备能够更加丰富，使得每一位学生在学习的过程中，都能够具有充足的设备，为学生更加深层次的掌握有关知识内容奠定基础。

由于计算机组装与维护具有一定的实践性与逻辑性，具有一定的难度，同时也需要学生具备一定的抽象思维。

因此, VR技术的应用，需要建立在学生可以掌握计算机硬件作用与逻辑性的基础之上来实现，这样才能够保证课程教学的顺利完成，并为学生提供真实的实践环境，促使其可以在虚拟实践中。

更好的感受计算机安装的各部分程序，有效避免因安装失误所引起的设备报废情况，减少教育成本，而配合着教师的讲解，学生能够在虚拟环境中完成实践操作，进而清晰了解教师所讲授内容的具体含义，提高教学的真实性与有效性。

3.3实现VR技术与实训的相互融合
根据对软件、硬件课堂教学的分析，已经能够了解到，课程本身是具有较强的实践性与抽象性，对学生的逻辑思维也有着较高的要求，而若是学生无法更好的掌握有关知识、内容，则在实际操作与安装的过程中就极为容易出现失误、或者是错误操作，导致系统软件、硬件设备遭受损伤。

因此，除了在教学、知识讲授环节，将VR技术有效运用，更多的还是应该将VR技术与实训相互融合，帮助学生更好的掌握真正的操作技能図。

VR技术的应用可以为学生提供一个虚拟操作环境，让其在这一环境中完成各种实践操作，能够提高学生自身的实践能力，深化学生对其中重点部分的认识与理解，提高教学效果。

利用这种技术，整个课程中所需要应用到的实验设备、实验对象等都可以进行更为合理化的设计，具有较强的实践性与操作性，在减少教师整体工作量的基础上，还能够带给学生更加真实、生动的学习体验，为学生个人能力的稳步提升创造有利条件。

4结语
综上所述，VR技术可以将有关计算机组装与维护的各部分内容更加生动、形象、直观的展现出来，突破时间与空间的限制，使得教学活动更为高效。

因此，在今后教师可以将其应用于辅助软件课堂教学，并借此来丰富硬件教学设备，使得学生能够更加具象的观看有关计算机组装与维护的内容，然后将VR技术与实训相互结合，更进一步提高有效教学效果，为计算机组装与维护质量的提升奠定基础。

[参考文献】
[1]吴建坤，赵光秋.VR技术在计算机组装与维护中的应用研究[J].科技■创新与应用，2017(8):94-94.
[2]李奕宁.VR技术在计算机组装与维护中的应用研究[J].电脑迷，2016(5).
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信息记录材料2019年11月第20卷第11期〔值息：技术与应用〕
2数据挖掘技术应用于电力企业的必要性
在科技日新月异的背景下，工作和生产越来越趋向于智能化、自动化的发展，大部分企业内部都开始实施信息智能化管控系统，旨在及时分析与管理数据信息，确保企业的正常运营和稳健发展。

作为国家的民生企业，电力企业内部涉及诸多重要信息，如内部管理信息、客户个人信息、电力设备运营信息、电价信息等，这些信息数据十分庞杂，极易引发管理问题，造成信息数据的泄露。

现阶段，我国电力企业的数据管理相对滞后，依旧利用数据库的方式进行数据的统计、查询、管理、存储等工作，严重浪费人力资源，不利于工作效率的提高。

随着大数据时代的到来，很多信息数据都是由互联网技术进行集中管理，在电力企业内部运用大数据技术，能改变传统的信息管理模式，对电力信息数据背后的价值进行深度挖掘，进一步完善信息数据管理，促进工作效率和质量的提升。

随着国家产业链的持续优化，更多的企业开始使用数据挖掘技术，以便增强自身的核心竞争力，实现人力资源优化、管理效率和经济效益提高的目标。

3大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用
3.1应用方式
在大数据时代背景下，数据挖掘技术在电力企业中的应用方式包括：
(1)数据来源层。

得益于各种技术设备，如互联网、移动设备、自动记录系统、无线射频识别技术等，数据来源层存放的数据主要是外部性数据和事务型数据，而要想保证数据的代表性，电力企业需对各种数据源产生的数据进行不断收集，为后续工作做好相应准备。

(2)数据整理层。

电力企业利用数据挖掘技术处理运营环节的各种数据时，需以数据来源内容的交叉为依据来归类、总结各种数据，然而所搜集的数据信息中会存在无关或冗余的数据内容，这就需要二次解析和重塑其中的数据，提高数据处理的质量和效率⑴。

通常数据处理后的结构数据可分为半结构化、结构化、非结构化的数据，借助数据挖掘技术能高效剔除、过滤结构化数据中的无关内容，根据半结构化和非结构化的数据，将其转化为索引或机器语言等信息。

(3)数据管理层。

数据管理层主要是存储、归纳、整合信息，由数据仓库对不同主题的内容加以结合，确定设计属性集，促使数据处理误差得以降低。

值得注意的是，应用主题数据库时，需要利用粗糙集属性来剔除其中冗余的数据，在此基础上分类与集合剩余的数据，并将其纳入到规则知识库中。

若搜集新数据时出现问题，需要对其实施二次分配，以此保证评估的精准性和系统化。

(4)数据展示层。

借助相关支持系统，通过数据可视化设计，利用图形的方式将数据挖掘信息的结果加以展示，能使员工对企业的评价决策制定以及未来发展方向有明确的认识，为企业的长足发展提供依据。

3.2具体应用
第一，指导设备更新。

电力企业生产和运营的重要内容之一就是电力设备的更新，其涉及两方面的内容：(1)因意外损坏或操作失误而需更新电力设备，即：借助电力监控设备系统，对设备损坏的实际情况进行监测，在此基础上进行维修或更换。

(2)因设备老化而需更新电力设备，即：以设备的使用年限为依据，根据经验判断设备是否需要更新。

在这个过程中经常会出现这样或那样的问题，如：有些设备虽然达到使用年限，但通过保养和维修能继续使用，不会影响电力系统的正常运行，却要被迫更换而造成资源浪费和经济损失；有些设备虽然尚未达到使用年限，但很多功能已经无法满足电力系统的实际运营需求，若继续使用则会浪费电力资源，甚至带来严重的经济损失。

要想解决这些问题，可以通过数据挖掘技术来分析企业的故障报修、运营情况、相关参数等数据，对电力设备是否需更新进行科学判断，进而避免设备不正确更新所造成的资源浪费和经济损失，促进工作效率的切实提高。

第二，指导建设规划。

随着国家的发展壮大，用电量的水平不断提高，国家开始加大扶持电力企业的力度，电力企业也在不断探索适合自身发展的道路。

数据挖掘技术的应用能清晰挖掘各地区的用电情况，对哪些地区用电过饱和、哪些地区用电紧缺等进行合理分析，科学调配用电策略，以此满足各地区的用地需求。

同时针对不同地区用户的用电量，利用数据挖掘技术来挖掘新增用户的数据信息，有利于更好地配合国家电网计划的落实，为国家电力事业的发展提供有效指导与可靠依据。

第三，业绩评估。

对于以往的电力企业来说，集团公司评估子公司的业绩时，多是根据盈利情况加以判断，但这样的评估相对片面，极易因子公司所处地区的经济发展情况而造成评价的偏差。

而数据挖掘技术能综合评估子公司的各种因素，如利润率分析、同行对比、运营效益、投诉情况、地区发展、生产成本等，在此基础上进行科学且公正地评价，以便有效管理子公司。

4结语
随着电网体制的深化改革，大数据时代下的数据挖掘技术有着更好的发展前景和无限的潜力。

将数据挖掘技术应用到电力企业的各项工作中，能充分挖掘信息更多、价值更高的数据，优化电力资源的配置，提高电力企业的竞争力和经济效益，进一步推动电力事业的持续稳健发展。

［参考文献】
［1］卢建昌，樊围国.大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用［J］.广东电力，2014,(9):88-94.
［2］王打.电力企业应对大数据时代的技术策略探讨［J］.移动信息,2015,(11):44-45.
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