大数据挖掘技术在电力企业对标管理中的应用
大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用
Telecom Power Technology运营探讨大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用1，贺超群1，刘洋1，唐知涵国网湖北营销服务中心（计量中心），湖北武汉430000；2.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，不仅能够为人们的生活提供便利，而且可以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动力。
针对大数据时代下数据挖掘技术在电力稽查中的应用展开分析。
首先对大数据挖掘进行了阐述，在此基础上指出在电力大数据时代下利用数据挖掘技术对电力稽查产生的巨大影响。
其次通过描述数据挖掘技术的一系列步骤，指出了电力大数据时代下，数据挖掘大数据时代；数据挖掘技术；电力稽查Application of Data Mining Technology in Electric Power Enterprises in the Era of BigData, HE Chaoqun1, LIU Yang1, TANG Zhihan.State Grid Hubei Marketing Service Center (Metering Center), Wuhan.State Grid Ezhou Power Supply Company, Ezhou 2021年4月25日第38卷第8期· １４９ ·Telecom Power TechnologyＡｐｒ． ２５， ２０２１， Ｖｏｌ．３８ Ｎｏ．８ 江 涛，等：大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用1.3 特征分析法随着技术的发展，各个行业中的数据类型变得越来越多，表现出结构复杂的特点，针对不同的数据要根据其特征来进行科学分类。
应用特征分析法需要借助大数据的支持，分析出不同数据特征，对数据资源做出深度挖掘，从而达到理想的效果。
浅谈大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用
浅谈大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用摘要：当前我国已经进入大数据时代，在这一背景下，电力企业的发展脚步在不断加快，发展的同时必然会产生海量的数据和相关参数，其中大部分数据都是很有价值的。
所以，处在数据时代的电力企业如果想促进自身的快速发展，就要对这些数据和参数进行归纳和统筹。
本文就对大数据的含义进行分析，同时讨论了在大数据时代电力企业所面临的挑战，并且对电力大数据时代下数据挖掘技术进行了探讨，以供参考。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；电力企业引言在电力企业的发展过程中，对于如此多的数据，如何利用现有的手段和技术水平，从中发掘出数据的潜在价值，进而为电力企业改进决策、降低成本、提高收益提供依据，这已经在电力系统中引起了越来越多的人的关注。
因此，在大数据的趋势下，电力企业如何发掘数据的潜在价值就显得尤为重要。
1简述大数据时代1.1大数据含义大数据不同于传统的数据库，其具有种类多、流量大、容量大、价值高的特性，这些特性主要是从大数据“大”的方面进行阐述的，概括起来就是从大内容以及大分析的角度来表现大数据的特性。
从传统的数据库时代到大数据时代，数据的处理方式如果仅仅依靠工程处理已经远远不够，这就需要提出一种新的数据思维来应对。
著名数据库专家JimGray博士通过归纳总结了人类科学研究在经历了实践、理论、计算三种范式之后，认为在数据泛滥的时代，需要一种新的数据探索型方式，他将其定义为科学研究的“第四种范式”，即以数据处理为核心的思维方式。
1.2电力企业在大数据时代下面临的挑战（1）收集数据。
电力大数据时代，电力企业数据来源不仅是企业内部的历史年度数据，还包括来自互联网和信息机构的各种数据。
收集这些信息是要附上相应的时空标志，必要的时候要剔除无效数据，同时，还应当尽可能收集不同数据来源、结构化程度不同的数据，并且做到尽可能和企业内部的历史数据相对照，以便于验证信息的可靠性和真实性，这对于电力企业来说，将是个不小的挑战。
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用分析
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用分析摘要：本文首先对电力大数据时代进行简单介绍，了解当前电力大数据时代的基本情况，重点分析电力大数据时代下的数据挖掘技术，在此基础上深入研究大数据时代下电力企业数据挖掘技术的实现途径，希望通过本文的研究能够更加全面的掌握关于电力大数据时代数据挖掘的技术，同时也为后期更好的实现大数据时代下电力企业的数据挖掘提供参考。
关键词：大数据；数据挖掘；电力企业1引言近年来随着我国经济社会的不断发展，大数据已经成为时代的重要特征，关于大数据的应用也受到人们越来越多的关注。
电力企业的规模也不断扩大，在企业运行中会产生大量的生产及运营数据，但是数据的利用率却很低，没有发挥其价值，因此在现阶段利用大数据技术对电力企业的数据进行挖掘利用具有重要的现实意义，能够更加全面的了解电力大数据时代的基本情况，研究电力大数据时代下的数据挖掘技术及其实现路径，能够进一步发挥数据的潜在价值，为电力企业的成本控制及经营生产等提供参考，降低企业的生产成本，提高电力企业的经济效益。
2电力大数据时代概述大数据指的就是数据量大，种类多，而且增长比较快，这些数据具有比较明显的信息资产特征。
在大数据时代，需要全新的数据探索方式，也就是以数据处理为核心的方式。
我国电力产业规模庞大，在电力企业运行中从发电侧、输配电侧、用电侧等各个方面都会产生大量的数据，但是却同样面临“数据海量，知识匮乏”的困境，面对众多的电力数据只能实现基本的存储、统计及查询功能，大量数据背后的潜在价值没有被挖掘利用。
电力大数据时代，电力企业面临着诸多挑战，首先是关于数据的收集，在电力企业运行中不仅需要收集企业自身的运营数据，还要进一步收集各种信息机构及互联网的数据，同时要对这些数据进行甄别分析；其次在互联网应用中存在大量的结构性和非结构性数据，而且这些数据增长速度很快，数据与时间有密切的联系，但是关于这些数据的价值挖掘只是停留在基本的分析层面；另外在不同的电力企业及不同的系统组成中，产生的电力数据之间往往相互独立，只能映射数据网络的某一部分，不同数据的集成，数据之间的参数关系以及数据壁垒都会阻碍大数据时代的发展。
大数据在电力行业中的应用与管理
大数据在电力行业中的应用与管理随着信息技术的迅速发展和电力行业的深度融合，大数据已经逐渐成为电力行业中的重要组成部分。
大数据的应用和管理在电力行业中发挥着重要的作用，为电力企业提供了更高效、更可靠、更智能的运营管理。
本文将介绍大数据在电力行业中的应用领域以及管理方法。
一、大数据应用领域1. 供电质量分析供电质量对电力用户的用电环境和用电质量有重要影响。
借助大数据分析技术，电力企业可以对供电质量进行准确的评估和分析。
通过对全网的供电数据进行收集和分析，可以实时监测和预测供电质量的变化趋势，并针对性地采取措施进行优化，提高供电质量。
2. 智能电网管理大数据在智能电网管理中起到了至关重要的作用。
通过对电力系统的全面感知和数据分析，可以实现电力系统的智能调度和优化配置。
同时，通过对用户用电行为和用电需求的分析，可以实现电力的精准供给和合理分配，提高电网的可靠性和供应质量。
3. 能源消费分析能源消费是电力企业的核心业务之一。
通过大数据技术的应用，电力企业可以对用户的能源消费进行全面的分析和评估。
通过对用户的历史用电数据和用电行为的分析，可以实现能源消费的精细化管理和预测，提供合理的能源消费建议，推动用户的合理用电。
4. 安全生产监控电力行业是高风险行业，安全生产是首要任务。
利用大数据技术，可以实现对电力设备的智能监测和预警。
通过对设备运行数据和状态数据的实时采集和分析，可以提前发现设备故障风险，及时采取措施进行维护和修复，避免事故的发生。
二、大数据管理方法1. 数据采集与存储大数据的应用离不开对数据的采集和存储。
电力企业需要建立完善的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性。
同时，需要建立高效的数据存储和管理机制，保障数据的安全性和可靠性。
2. 数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据应用的核心环节。
电力企业需要借助专业的数据分析工具和技术，对采集到的数据进行深入挖掘和分析。
通过运用机器学习、数据挖掘等技术，可以发现数据中的规律和潜在价值，为电力企业决策提供依据。
大数据时代下数据挖掘技术在电力中的应用分析
大数据时代下数据挖掘技术在电力中的应用分析随着大数据时代的到来，数据挖掘技术深入到各个行业的研究领域。
本文就大数据的具体内涵进行了分析，提出了当前大数据时代下的电力企业该如何做才能提高自身的数据挖掘技术。
标签：大数据;数据挖掘;电力企业;智能电网;云平台1、大数据时代随着计算机科学的不断发展，各种电子数据信息组成了一个巨大的网络的系统，但是受到数据的独立性的影响，这些数据的孤立的、不全面的数据点不能有效的反应出我们想得到的信息，信息的不全面是数据的分散造成的最大问题。
当前，应该致力于通过各种先进的技术手段和数据参数的分析，提高网络的数据的完整性和全面性。
将电力数据信息相关的电力的发电、合成、输电、配电数据等形成一个系统的整体，融合电力相关的各个环节的数据信息。
2、数据挖掘技术我国电力市场的发展的历程主要经历了三个阶段即：垄断、发电竞价、电力运转三个模式。
当前的电力市场处于配电网开放模式管理。
可靠的数据是实现电力市场模式管理顺利过渡的有效的保证，是大数据工能实现的基础，先进的数据挖掘技术是实现数据可靠新的必要保证。
当前数据挖掘处于瓶颈期，主要是缺乏可靠的数据的分析技术以及数据的种类造成的。
这个瓶颈制约了数据挖掘技术也是企业发展的制约因素。
要想保證先进的数据可以得到有效的挖掘，可以促进技术的信息的发现的话，就要保证大数据的环境具有较高的质量保证，环境的嘈杂、混乱对数据的可靠性有很大的影响，即便是先进的技术也不能在这种环境中正常发挥其作用，有效的信息不能被挖掘。
所以，必须对大环境的数据进行管理，实现数据的可靠性，加强对数据系统和环境的分析，建立数据管理系统，加强数据的管理工作。
要求要有专业的人员对数据进行管理，保证数据能达到要求的质量和标准。
当前的电力市场中，有很多的企业邀请了首席信息官进行数据的技术方面的管理，但是实际的数据管理中很多的问题，根本不能保证信息官对每个问题都可以进行解决，这样一来，数据的管理还是处在无序的状态，企业的基本的优势也就没有了。
大数据分析与挖掘方法在电力系统中的应用
大数据分析与挖掘方法在电力系统中的应用随着科技的不断进步，大数据分析和挖掘方法在各个领域中发挥着重要的作用。
在电力系统这个关乎国民经济和人民生活的重要领域中，大数据分析与挖掘方法的应用同样具有重要意义。
本文将探讨大数据分析与挖掘方法在电力系统中的应用现状和前景，以及带来的好处和挑战。
首先，大数据分析与挖掘方法在电力系统中的应用可以带来许多好处。
首先，通过对大规模数据的分析与挖掘，可以获取电力系统中的宝贵信息，从而更好地了解电力系统的运行状态、问题和潜在风险。
这有助于电力企业进行更加精确的决策和规划，提高电力系统的运行效率和稳定性。
其次，通过大数据分析与挖掘方法，可以实现对电力系统中各种数据的快速处理和分析，提高数据处理的效率。
更重要的是，大数据分析与挖掘方法可以帮助电力系统实现智能化的监测、管理和控制，提高电力系统的自动化水平，减少人为错误和事故发生的可能性。
此外，通过对大数据的深入挖掘和分析，还可以发现电力系统中的隐含规律和模式，为电力系统的优化和改进提供科学依据。
其次，大数据分析与挖掘方法在电力系统中的应用还面临一系列挑战。
首先，电力系统产生了大量的数据，如传感器数据、监测数据、用户数据等，对这些数据进行处理和分析需要具备强大的计算能力和存储能力，同时也需要具备良好的数据管理和安全保障机制。
其次，电力系统中的数据具有多样性和复杂性，来自不同的数据源，具有不同的格式和结构，这对数据的整合和处理提出了挑战。
此外，电力系统是一个动态的系统，与天气、人口、经济等因素密切相关，这就要求大数据分析与挖掘方法能够处理和分析具有时序性和关联性的数据。
最后，电力系统中的数据有一定的不确定性，如传感器数据的误差、测量数据的不准确性等，这对数据分析和挖掘的准确性和可靠性提出了要求。
针对以上挑战，研究人员已经提出了许多解决方案和方法。
首先，通过引入机器学习和人工智能等技术，可以处理和分析电力系统中的大规模数据，并挖掘出有用的信息。
大数据挖掘技术在电力系统中的应用研究
大数据挖掘技术在电力系统中的应用研究随着电力系统的规模不断扩大和电力智能化的不断发展，如何利用现代信息技术提高电力系统的可靠性、经济性和安全性，成为电力行业借助技术手段进行创新和突破的重要方向之一。
大数据挖掘技术作为一种重要的信息分析工具，已经被广泛应用于电力系统的管理和运行中。
本文将围绕大数据挖掘技术在电力系统中的应用进行探讨，并介绍其在电力系统规划、能源调度、故障预测等方面的具体应用案例。
首先，大数据挖掘技术在电力系统规划中的应用研究。
电力系统规划的目标是在满足电力需求的前提下，实现电网的安全、稳定和经济运行。
传统的电力系统规划方法往往过于依赖专家经验和统计数据，容易受到主观因素和误差的影响。
而借助大数据挖掘技术，可以利用历史数据和实时监测数据，建立电力系统的数据模型，通过分析数据模型中的关联规则、趋势和异常点，为电力系统的规划提供科学依据和决策支持。
例如，可以基于历史负荷数据和天气预报数据，利用大数据挖掘算法分析电力负荷的季节性变化规律和节假日特征，进而为电网规划部门提供负荷预测和网架规划的参考意见。
其次，大数据挖掘技术在电力能源调度中的应用研究。
电力能源调度旨在根据电力需求和能源供给的情况，合理调度电力发电机组的出力，以及电力之间的互联互通。
传统的调度方法往往基于静态负荷模型和经验规则，难以适应日益复杂和多变的电力市场环境。
而大数据挖掘技术可以通过分析历史调度数据和实时监测数据，获得电力市场需求预测、发电机组出力预测等关键信息，进而为电力调度员提供精确的调度决策建议。
例如，可以利用大数据挖掘技术分析历史市场交易数据和天气数据，预测未来电力需求的峰谷变化，为电力市场的供需平衡提供科学依据。
再次，大数据挖掘技术在电力系统故障预测中的应用研究。
电力系统故障是电力系统安全运行的一大威胁，也是电力行业面临的重要挑战之一。
传统的故障预测方法主要依靠定期巡检和设备监测，难以对复杂的设备状态和故障特征进行准确的分析和判断。
大数据分析及挖掘技术在电力系统中的应用研究
大数据分析及挖掘技术在电力系统中的应用研究随着科技的不断发展和电力系统中数据量的日益增长，大数据分析及挖掘技术在电力系统中的应用研究变得越来越重要。
本文将探讨大数据分析和挖掘技术在电力系统中的应用，并分析其对电力系统的影响和价值。
首先，大数据分析及挖掘技术在电力系统中的应用可以提高电力系统的运行效率和可靠性。
电力系统是一个复杂的系统，涉及到大量的数据。
通过大数据分析及挖掘技术，可以对这些数据进行深入挖掘和分析，从而找到电力系统中的潜在问题和矛盾，及时进行调整和优化。
例如，通过对电力负荷和用电需求的数据进行分析，可以预测未来的负荷变化，从而合理安排电力供应，避免供需失衡和电力中断。
其次，大数据分析及挖掘技术在电力系统中的应用可以提高电力系统的安全性。
电力系统的稳定运行是对供电安全的基本要求。
大数据分析及挖掘技术可以对电力系统中的各种故障和故障模式进行分析和挖掘，及时发现故障的根源和发展趋势，从而采取相应的措施避免故障的发生或扩大。
例如，通过对电力设备的运行数据进行分析，可以及时发现设备运行状态的异常和设备故障的预兆，从而及时进行维修和更换，提高电力系统的可靠性和安全性。
另外，大数据分析及挖掘技术在电力系统中的应用可以提高电力系统的经济效益。
电力系统是一个庞大的能源生产和分配网络，涉及到大量的经济运行。
通过大数据分析及挖掘技术，可以对电力系统中的能源消耗和供应进行深入分析和挖掘，发现潜在的节能和优化机会。
例如，通过对电力用电行为和负荷曲线的分析，可以提供给用户和供电企业更准确的用电预测和用电诊断，帮助用户合理安排用电计划和提高能源利用效率。
此外，大数据分析及挖掘技术在电力系统中的应用还可以促进电力系统与智能电网的深度融合。
智能电网是电力系统发展的一个重要方向，通过将先进的信息通信技术和电力系统有效结合，可以提高电力系统的自动化水平和智能化程度。
大数据分析及挖掘技术可以对电力系统中的各种数据进行实时分析和挖掘，为智能电网的运行提供可靠的数据支持和决策依据。
电力系统中的大数据分析与挖掘
电力系统中的大数据分析与挖掘在电力系统中，大数据分析与挖掘发挥着巨大的作用。
随着电力行业的快速发展和数字化程度的提升，电力系统中产生的海量数据正在被利用起来，为电力公司提供了更准确、高效的决策支持和运营管理。
本文将围绕电力系统中的大数据分析与挖掘展开讨论，介绍其应用场景和取得的成果。
一、大数据分析在电力系统中的应用场景1. 负荷预测：电力系统的负荷预测对电力公司的生产计划和调度非常重要。
通过大数据分析，我们可以利用历史数据和实时数据，建立负荷预测模型，准确预测未来一段时间内的电力负荷，帮助电力公司合理规划发电量，提高供电的稳定性和可靠性。
2. 节能管理：大数据分析技术可以帮助电力公司监测和管理用电设备的能耗情况。
通过对大量的能耗数据进行分析，可以识别出能耗过高的设备或区域，并及时采取措施进行调整和节能优化。
这有助于提高电力系统的能源利用效率，减少能源浪费，降低企业的能源成本。
3. 故障检测与预防：电力系统的故障不仅会造成停电，还可能引发火灾等严重后果。
通过对电力系统中的数据进行实时监测和分析，可以及早发现故障隐患，并通过预警系统将信息及时传递给运维人员，以便他们采取相应的措施进行修复。
这有助于提高电力系统的可靠性和安全性。
二、大数据挖掘在电力系统中的应用成果1. 电力质量分析：大数据挖掘可以帮助电力公司分析电力质量数据，通过挖掘其中的规律和关联性，找出导致电力质量问题的根本原因，并采取相应的措施进行改进。
这有助于提高电力供应的稳定性和可靠性，减少电力质量问题对用户的影响。
2. 效益评估与优化：大数据挖掘可以对电力系统的运行情况进行评估与优化。
通过对历史数据和实时数据进行挖掘，可以发现电力系统中的瓶颈和问题，并提出相应的优化方案。
这有助于提高电力系统的效益和运行效率，降低运营成本。
3. 电力用户分析：通过大数据挖掘技术，电力公司可以对用户进行精准分析，了解用户的用电习惯和需求。
这有助于为用户提供个性化的电力服务，如定制节能措施、优惠政策等，提高用户的满意度和忠诚度。
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用 鲍嘉楠
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用鲍嘉楠摘要：改革开放以来，我国的科学技术水平不断提升，各类科学技术成果也逐步的应用到人们的生产生活中，不仅便捷了人们的生活，也提高了生产效率。
电力企业的发展也同样需要诸多技术的支撑，其中较为关键的技术类型就是数据挖掘技术。
这一技术形式在当前的大数据时代背景下，已经被电力企业负责人广泛认知，同时也将其应用到具体工作中，极大的推动了电力企业的发展。
笔者针对数据挖掘技术在电力企业中的实际应用方式进行了相应的分析和探究，旨在给有关技术人员以启迪。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；电力企业；应用引言目前，发电企业每天将在系统内产生大量关于能源使用量、发电机组运行等方面的数据；供电企业每天将产生海量的企业运营数据。
对于如此众多的数据，如何利用现有的手段和技术水平，从中发掘出数据的潜在价值，进而为电力企业改进决策、降低成本、提高收益提供依据，这已经在电力系统中引起了越来越多的人的关注。
因此，在大数据的趋势下，电力企业如何发掘数据的潜在价值就显得尤为重要。
1电力的大数据时代的相关概况1.1大数据含义作为一种数量庞大、形式多种多样、增长速度非常快的信息资源，大数据只有通过一种全新的使用模式才能发挥其优化作用、决策辅助作用和洞察作用。
大数据从整体上来说具备价值性、多样性、高速性、大量性等特点。
1.2电力企业在大数据时代下面临的挑战通过分析当前电力企业发展实际，可以发现其在日常的经营和管理中产生了非常多的数据。
对于电网企业而言，业务数据主要包括生产数据、运营数据、电网企业管理数据。
电网企业的大部分数据往往只是经过少量的应用，其后就被囤积起来了，无法对其进行进一步的分析利用，造成尽管电网企业的数据存储量很大，却缺乏有用的信息；在电力的使用方面，电网、电力用户的信息等都会产生大量数据。
电力企业数据收集和统计具有较大的复杂性，因为所要收集的数据涉及面很广，还需要删除无用的数据，保证数据的真实性。
大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用分析
大数据时代数据挖掘技术在电力企业中的应用分析【摘要】基于信息化技术的快速发展，大数据技术在各个领域中得到了广泛应用，并发挥着不可替代的作用，其既可以为人们的日常生活提供便利，同时也可以提高生产效率。
作为电力企业，其各环节均需要相关技术作为支撑，而将数据挖掘技术应用其中，不仅可以优化管理流程、提高管理效率，而且还可以提高企业的市场竞争力和经济效益。
本文将会对数据挖掘技术给予简单阐述，重点介绍了在电力企业中数据挖掘技术的应用效果。
【关键词】大数据时代；电力企业；数据挖掘技术；应用效果在市场经济发展过程中，电力企业肩负着电力传输、电网检修和经营管理工作，各环节均会产生大量的数据信息，此时可以借助数据挖掘技术来做好数据收集、分析、处理和存储工作，并充分挖掘数据的潜藏价值，以此来为电力企业降低成本、提高效益、改进管理理念等工作的开展提供科学依据，进而有效推动电力企业的发展。
1.数据挖掘技术概述1.1数据挖掘技术内涵这里所提及到的数据挖掘技术一般是指借助专业化数据模型来对企业生产、经营和管理数据信息进行归纳整合，以期在海量信息数据中挖掘有价值内容的一种技术手段。
通过对电力企业发展现状进行分析发现，其各环节涉及到相对庞大的信息数据量，如果继续沿用传统信息处理技术，将很难满足现有电力企业发展需求，而借助数据挖掘技术，可以使信息数据处理效率大大提升，为电力企业的长远发展奠定良好基础。
1.2数据挖掘技术常见方法基于大数据背景下，作为电力企业，要结合实际情况来对数据挖掘方法进行选择，具体如下：（1）时间序列分析。
该方法属于动态数据处理过程，主要是借助时间数列和数理统计方法来进行相关处理，以达到对未来事物发展前景的有效预测。
通常情况下，时间序列分析是对电力企业的季节变动、发展趋势、不规则波动和循环波动等因素进行分析，以此来获得相关数据信息；（2）关联分析。
其是一种实用、简单的分析技术，在数学、经济等行业中得到了广泛应用，该方法主要是根据电力系统中两个或以上事物间的联系，来达到预测其中一个事物的方法。
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用探讨
<1息：技术旨应用〕______________________________________大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用探讨傅世权(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)11-0128-021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。
-<■---................-----...........................................................................................................■..........................................................................-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。
基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理
基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理随着大数据技术的不断发展和应用，越来越多的企业开始运用大数据挖掘技术进行精益化管理。
电力企业作为国民经济中最基础的产业之一，也逐渐意识到大数据挖掘在企业经营管理中的重要性。
本文将从电力企业的角度出发，探讨基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理，并提出相应的解决方案和建议。
一、电力企业运用大数据挖掘技术的必要性1.1 数据驱动的决策传统的电力企业管理往往是基于主观意识和经验进行决策的，这种决策方式容易受到主观因素和随机因素的干扰，导致了决策的不确定性和风险性。
而通过大数据挖掘技术，可以对历史数据、实时数据和未来数据进行深入的分析和挖掘，从而形成数据驱动的决策，提高决策的科学性和准确性。
1.2 精细化管理电力企业的运营管理涉及到供电、配电、用电等多个环节，而这些环节都产生海量的数据，需要进行深入的管理和分析。
利用大数据挖掘技术，可以实现对这些数据的精细化管理，从而发现问题、改进流程、提高效率，实现资源的最大化利用。
1.3 服务升级随着电力市场化的深入和用户对服务质量的要求不断提高，电力企业需要提供更加个性化和精准化的服务。
而大数据挖掘技术可以对用户的行为和需求进行深入的分析和挖掘，从而实现服务的升级和个性化，提高用户满意度和忠诚度。
二、大数据挖掘在电力企业综合计划管理中的应用2.1 发电计划优化利用大数据挖掘技术，可以对历史的发电数据、市场需求数据、天气数据等进行分析和挖掘，从而形成更加科学和合理的发电计划。
可以根据历史数据和未来预测数据来确定发电装机容量和运行方式，提高发电效率和降低成本。
输电计划的优化主要涉及到输电线路的配电、负荷预测、设备运行等方面。
利用大数据挖掘技术，可以对运行数据、设备状态数据、天气数据等进行深入分析和挖掘，从而实现输电线路的合理配电、负荷的精准预测和设备的健康运行，提高输电效率和提升运行安全性。
针对大数据挖掘在电力企业综合计划管理中的应用，需要有相应的建议和解决方案，以实现精益化管理和优化。
基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理
基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理随着经济全球化和市场竞争的加剧，电力企业面临着前所未有的挑战。
如何优化企业的生产和经营管理，提高企业的综合效益，成为了现代电力企业发展的重要问题。
在这个背景下，基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理，成为了一种重要的管理模式。
电力企业生产繁琐，数据量大，数据来源多样，常常面临着数据分散、管理不当等问题。
如何从这些数据中提取有价值的信息，成为了电力企业的重要课题。
而大数据挖掘正是用来解决这种问题的工具。
大数据挖掘是基于大数据的一种数据分析技术。
它通过深层次的数据挖掘技术，从海量数据中提取出有价值的信息和知识，帮助企业做出决策和规划。
在电力企业中，大数据挖掘可以用于识别和分析电力系统的故障和异常，预测电力负荷和电力市场需求，优化电力生产调度等方面，为企业的产业链管理提供有效的支持。
电力企业综合计划是电力企业实施战略规划的重要工具。
它包括生产计划、资产计划、运营计划、市场计划等多个方面的计划。
电力企业综合计划的精益化管理，即是指采用精益思想和现代管理方法，来提高电力企业的综合计划质量和执行效率，实现企业的可持续发展。
精益思想是一种以客户为中心、流程为导向的管理方法，它强调以降低成本和提高质量为目标，减少浪费和不必要的环节，提高企业的生产效率和竞争力。
在电力企业综合计划中，精益思想可以用于优化产品销售、生产调度、运输管理等环节，提高电力企业的效益和竞争力。
大数据挖掘和电力企业综合计划精益化管理是两种不同的管理方法，但它们却可以相互结合，共同提高企业的生产效率和管理水平。
在电力企业综合计划中，大数据挖掘可以用于优化生产计划、资产计划、运营计划等方面。
首先，大数据挖掘可以分析历史数据和趋势，预测电力市场需求和电力负荷，制定合理的生产计划和购买计划。
其次，大数据挖掘可以对电力运营过程进行实时监控，及时发现并解决问题，提高运营效率。
最后，大数据挖掘可以对电力资产进行管理和优化，避免闲置和浪费，提高资产使用率。
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用发表时间：2019-02-13T09:24:16.423Z 来源：《电力设备》2018年第25期作者：欧合金[导读] 摘要：本文对大数据时代下数据挖掘技术进行了简单介绍，针对大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用进行了深入研究分析，希望可以对数据挖掘技术在电力企业中的应用起到一定的参考和帮助，提高数据挖掘技术应用有效性，使数据挖掘技术的价值和作用得到充分全面发挥，为电力企业的持续稳定发展打下良好基础。
（广东电网有限责任公司韶关新丰供电局广东韶关 511100）摘要：本文对大数据时代下数据挖掘技术进行了简单介绍，针对大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用进行了深入研究分析，希望可以对数据挖掘技术在电力企业中的应用起到一定的参考和帮助，提高数据挖掘技术应用有效性，使数据挖掘技术的价值和作用得到充分全面发挥，为电力企业的持续稳定发展打下良好基础。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；电力企业；应用社会经济发展过程中，人们电力资源需求量越来越大，对供电质量和供电可靠性要求更为严格。
随着信息技术、计算机技术、通讯技术等发展，电力系统智能化水平有明显升高。
电网运行过程中电力系统每天会产生非常多数据，包含发电机组运行、能源使用量、企业运营数据等。
面对海量数据信息，电力企业必须要做好现代化技术手段的应用，找到具备潜在价值数据，支撑电力企业的决策，在降低成本的同时创造出更多的经济效益。
因此，大数据时代下，电力企业利用数据挖掘技术，使数据大潜在价值和作用得到充分全面展现，为企业的持续稳定发展打下良好基础，本文就此展开了研究分析。
1. 大数据时代下数据挖掘技术大数据时代下，大数据对电力企业的决策有重要影响，仅通过数据积累方式很难促进电力企业的持续稳定发展，必须要重视相关技术的应用，从深层次角度进行数据的加工和挖掘，找到其中存在的隐含信息，为电力企业各项决策的制定提供重要指导，使电力大数据作用得到充分全面发挥。
试论大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用
试论大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用摘要：数据挖掘技术在当前的大数据时代背景下，已经被电力企业广泛熟知，同时也将其应用到具体工作中，极大的推动了电力企业的发展。
本文主要探究了电力企业在大数据时代下面临的挑战及数据挖掘技术的应用，以供参考。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；电力企业；应用引言数据挖掘技术的潜力是无限的，随着电网改制的深入推进，大数据真正落实到电力企业内部各个环节，数据挖掘技术将更加熟练地运用到电力企业中，数据挖掘技术的优势和潜力将显露无疑。
一、电力大数据概述电力大数据主要来源于电力生产与电能使用的发电、输电、变电、配电、用电以及调度等环节，具体包括以下三大类：第一，电力企业营销数据，包括交易电价、售电量、用电客户等数据；第二，电网运行与设备检测或监测数据；第三，电力企业管理数据。
对电力大数据来说，其特征如下：首先，数据体量庞大，通常为PB级，常规调度自动化系统的采集点通常不低于数十万个，配用电和数据中心为千万级；其次，数据类型繁多，例如历史数据、实时数据、多媒体数据、文本数据、时间序列数据等各类非结构数据及半结构化数据、结构化数据；再次，价值密度低。
采集到的数据大多为正常数据，异常数据占比低，其中异常数据为状态检修的重要依据；最后，处理数据较快，能够在零点几秒内完成大量数据分析，为决策制定提供有力支持。
二、电力企业在大数据时代下面临的挑战1、收集数据在当前电力大数据时代，电力企业数据来源可以是企业内部的历史年度数据总结，还可以来自信息机构和互联网的各种数据。
收集这些信息必须要附上对应的时空标志，同时要删除无效的数据。
并且，还应该尽可能收集不同数据，做到与企业内部的历史数据相对照，从而方便验证信息的真实性和可靠性。
数据收集对于电力企业而言，将是个不小的挑战。
2、半结构化和结构化数据当前互联网应用呈现出非结构化和半结构化数据大幅度增长的特征。
据不完全统计，非结构化和半结构化数据占有比例已超过整个数据量的75%。
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用 张丽
大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用张丽摘要：现阶段我国已经进入大数据时代，在这一时代发展背景下，电力企业的发展脚步在不断加快，在此发展进程中，会产生海量的数据和相关参数，其中大部分数据都极具价值。
因此，数据时代的电力企业若想促进自身的快速发展，就要对这些数据和参数进行归纳和统筹，为企业的发展提供源源不断的动力和支持。
鉴于此，本文主要分析探讨了大数据时代下数据挖掘技术在电力企业中的应用情况，以供参阅。
关键词：大数据时代；数据挖掘技术；电力企业；应用1电力大数据概述电力大数据主要来源于电力生产与电能使用的发电、输电、变电、配电、用电以及调度等环节，具体来说包括以下三类:一是电网运行与设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据，包括交易电价、售电量、用电客户等数据;三是电力企业管理数据。
对电力大数据来说，其特点如下:一是数据体量大，通常为PB级，常规调度自动化系统的采集点一般在数十万个以上，配用电和数据中心为千万级;二是数据类型较多，如实时数据、历史数据、文本数据、多媒体数据、时间序列数据等各类结构化、半结构化数据及非结构数据;三是价值密度低。
采集到的数据基本上为正常数据，只有少数的异常数据，其中异常数据为状态检修的重要依据;四是处理数据较快，能够在几分之一秒内分析大量的数据，为决策制定提供支持。
2电力大数据时代背景下的数据挖掘技术垄断模式、发电竞价模式、电力转运模式这三个模式是我们国家电力市场化运行过程中的大致发展历程，现如今正是努力朝着配电网开放模式的过渡之中。
高质量的数据在过渡过程中是使大数据实现功能的基础，而领先的数据挖掘技术则是过渡过程中发挥功效的必要方式。
国际数据公司曾说过，新的数据类型与新的数据分析技术的匮乏是目前大数据时代背景下的企业成为行业内佼佼者的重要阻碍因素之一。
这个问题也同时存在于电力企业之中。
然而，要使领先的数据挖掘技术提供出一些隐蔽的、实用的信息，必须要求大数据环境的高质量，不然的话，在布满聒噪的大数据环境中，就算是再领先的数据挖掘技术，也没有办法提供出实用的信息，而是一些无用的垃圾信息。
基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理
基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理
随着社会经济的不断发展，电力企业在国民经济中扮演着重要的角色。
随着电力行业的竞争日益激烈，如何提高企业的综合管理水平，成为了电力企业发展过程中需要解决的重要问题之一。
本文将探讨基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理。
综合计划精益化管理是一种以客户需求为导向，以降低成本、提高效益为目标的管理模式。
大数据挖掘是指利用计算机和统计学方法，从大量数据中发掘潜在的、有价值的信息的过程。
将大数据挖掘技术与综合计划精益化管理相结合，可以帮助电力企业更好地了解市场需求，优化资源配置，提高运营效率。
在电力企业中，大数据挖掘可以应用于市场分析、客户关系管理、运营管理等方面。
利用大数据挖掘技术可以分析市场数据，了解客户需求和竞争情况。
通过对市场数据的分析，电力企业可以精确定位目标客户，并根据客户需求进行产品开发和服务改进。
电力企业可以利用大数据挖掘技术进行客户关系管理，建立客户数据库，并通过数据分析，了解客户的消费习惯和偏好，从而为客户提供个性化的服务，提高客户满意度。
大数据挖掘还可以应用于运营管理。
通过对数据的分析，电力企业可以优化资源配置，合理安排生产计划和供应链，提高运营效率，降低成本。
在实施基于大数据挖掘的电力企业综合计划精益化管理时，需注意以下几个方面。
电力企业需要建立完善的数据采集和管理系统，确保数据的准确性和完整性。
电力企业需要培训专业人员，提高其数据分析和数据挖掘的能力。
电力企业还需要加强与科研机构和高校的合作，利用他们的科研成果和人才优势，推动大数据挖掘技术在电力企业中的应用。
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大数据挖掘技术在电力企业对标管理中的应用
摘要]能源革命和电网经营模式的深刻变革促使电力企业向综合能源服务商转型，越来越多的电力企业加入到对标体系中，与国际国内同行业先进企业进行对比分析，确定标杆，通过管理和技术创新，促进企业持续健康高效发展。
以数据资产
为核心资源，在对标管理体系中应用大数据挖掘技术，细化指标因子的影响因素，精确查找自身存在的短板与问题，进而为健全企业管理明确方向，切实促进企业
整体运营效率效益的提升。
[关键词]数据资产；对标管理体系；大数据挖掘；指标因子
引言:
对标工作拥有科学、合理、可操作性强的管理优势，已经被很多企业看成突
破发展瓶颈期的最佳应用策略。
对标工作的意义主要有：通过对标体系，为企业
内部管理提供能够借鉴的标准，对比企业初期设计的规划目标，对比先进企业，
查找自身存在的短板与问题，不断优化升级管理体系，加强企业的核心竞争力，
推动企业创新发展。
以提升卓越管理和优质服务为目标，依托数据资产核心资源，应用大数据挖
掘技术，通过“连接、互动、协同”统一运作机制，加快企业内、外部已有的各类
数据和信息系统优化整合，精确查找分析短板指标的影响因素，促进人、材、物
的优化配置，进而为健全企业管理，推动企业稳步发展明确方向。
1对标管理大数据现状
目前电力产业正在向数字化、智能化快速发展，但信息系统深化应用、数据
质量等方面，与运营数据资产管理建设要求和目标仍存在一定差距。
企业对标工
作中存在专业壁垒较大、公共数据获取困难和质量不高、明细数据和专业系统匹
配手段不足等问题，需在打破专业条线壁垒、夯实数据平台、实施明细数据管理
等方面深化管理与技术的创新实践。
应用大数据挖掘技术，对电力企业的对标体系进行深入探索与实践，强化对
标管理体系顶层设计，优化企业级数据模型，深化全业务统一数据中心建设和应用，开展多部门协同机制，促进全业务融合、全流程贯通、全数据共享。
2主要做法
在对标体系中实施大数据战略，以业务发展和用户需求为导向，摒除人为主
观因素干预，在“数据分析对标、对标促进管理”的理念下，比差距、挖根源、找
突破、抓落实”，实现跨业务、多类型、实时快速、灵活定制的数据关联分析，充分挖掘数据资产价值。
2.1建立协同工作机制，固化对标过程管控
充分利用大数据分析预测功能，建立“提前预警，主动干预，过程管控，事后
通报”的工作机制。
按月定期组织各部门汇总上报归口指标完成情况，与大数据分析对标结果进行校核比对，不断优化大数据应用架构，提高预测分析的准确性。
根据数据钻取分析结果对影响指标的关键环节进行月度预警，组织责任部门对本
专业指标开展诊断分析，查找落后原因，并对整改情况进行月度考核，落实整改
质效。
图1 对标管理体系拓扑图
2.2整合系统资源，挖掘数据资产价值
以创新的思维和方法将企业各系统间的数据资源与对标管理进行深度融合，
客观科学的对系统内的海量数据进行分析。
利用数据可视化技术分不同维度展示
各项指标排名情况和部门得分贡献情况，服务企业领导决策部署；利用大数据拟
合技术预测指标的发展趋势，提前预警，服务业务部门及时制定整改措施；利用
数据钻取分析技术深入挖掘对标指标与基础数据的关联关系，量化展示影响指标
的关键因子，服务工作人员精准定位影响指标的关键环节。
2.3重点指标全覆盖，打造对标管理数据应用典型模块
2.3.1提炼线损应用模块，支撑企业发展战略
线损是电力企业一个综合性的核心经济技术指标，在对标评价体系中占有较
大的份量，对基础数据质量要求较高，需要跨部门协同配合才能管理好。
为提升
线损管理水平，深入探索基于大数据挖掘技术的线损分析诊断应用，常态开展同
期线损“日监测”分析，对线损指标、档案维护质量、数据一致性和治理情况进行
全过程管控，及时发现和定位线损全业务链条异动数据，实现数据治理工作前移，优化线损管理系统功能，确保辅助决策到位，促进企业经营管理提质增效。
2.3.2提炼客户管理模块，提升优质服务水平
以采集成功率、采集数据应用率等指标为切入点，构建采集抄表应用典型模块；以电能替代市场发展指数为切入点，构建业扩报装应用典型模块；以优质服
务评价指数为切入点，分别从业务本质规律、业务执行偏差两个维度，涵盖故障
报修、投诉、举报、意见、建议、表扬、服务申请、业务咨询等八类业务，横跨
营销、运检、调度三大专业，依托大数据分析平台，开展客户业务流程时效性、
时限性、合规性大数据分析，切实提升企业优质服务水平。
2.3.3提炼配网运行模块，优化电网运行效率
全业务数据中心、数据核查工具、量价费损轻量级工具及Tableau等大数据
挖掘工具的深度开发与推广应用，大力促进了对标工作的深入开展。
实时在线获
取低电压、过电压、重过载、三相负荷不平衡、失压、断流、线路停电、配电变
压器停电等对标业务的整体情况，通过穿透钻取，对指标源端数据进行深度挖掘，并关联抢修工单、客户投诉等明细数据，实现供给侧和用户侧的无缝对接；从配
网运行对标结果出发，应用大数据挖掘技术，纵向分析“地市-县-乡镇”的配网运
行剖面图，查找影响对标管理的薄弱点，优化配网抢修业务流程，提升配网运行
效率。
3结束语
基于大数据挖掘技术的对标管理体系，科学、全面的覆盖了电力企业不同层
级的对标管理需求，通过组织机构、流程制度的完善，深入开展绩效测量与评价，发现管理优势，识别问题短板，清晰职责，以管理方式变革促进企业各环节精益
管理水平提升。
开展大数据挖掘分析，实现电力企业内部各业务系统间的数据资
源全面贯通、共享与充分利用，促进专业协同和末端融合，精简服务流程，挖掘
数据资产价值，总览企业发展全局，真正实现“横向到边，纵向到底”的管理目标。
参考文献：
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作者: 马一凯，詹国红，李桂英
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