数据挖掘方法在智能电网中的应用
数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用
数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用智能电网作为现代电力系统的重要组成部分，运用先进的信息技术和通信技术，实现对电力系统进行全面感知、智能控制和优化管理。
而数据挖掘技术作为一种从大量数据中发现模式和知识的方法，可以在智能电网中发挥重要作用。
本文将探讨数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用。
需求预测是智能电网优化运行的关键环节之一。
准确地预测用户需求，可以合理调度电力资源，优化供电方案，提高电网的能源利用效率和供电质量。
数据挖掘技术在需求预测中通过分析历史数据，挖掘出用户需求的规律和趋势，从而进行未来需求的预测。
首先，数据挖掘技术可以通过分析用户用电数据，预测不同用户群体的电力需求。
智能电网可以通过智能电表和互联网技术获取大量用户的用电数据，包括用电量、用电时间、用电行为等。
通过对这些数据进行挖掘，可以发现不同用户群体的用电规律和特点。
比如，家庭用户在夏季空调用电量较大，在冬季取暖用电量较大；商业用户在工作日白天用电量较多，晚上和周末用电量较少。
通过分析用户用电数据，可以对不同用户群体的用电需求进行准确预测，从而为电网运行提供参考依据。
其次，数据挖掘技术可以通过分析天气数据，预测天气对电力需求的影响。
天气是影响电力需求的重要因素之一。
气温、湿度、风速等天气因素直接影响用户的用电需求。
数据挖掘技术可以通过分析历史的天气数据和电力需求数据，挖掘出不同天气条件下的电力需求规律和趋势。
比如，在高温天气下，用户对空调的用电需求会增加；在风速较大的条件下，风力发电的供电量会增加。
通过对天气数据的挖掘，可以准确地预测天气对电力需求的影响，帮助电网做好供电调度和资源配置。
此外，数据挖掘技术还可以通过分析电力设备运行数据，预测电力设备的故障和维护需求。
电力设备的故障和维护对电网的正常运行具有重要影响。
传统的维护方式通常是按照设备的固定时间间隔进行维护，这种方式存在着资源浪费和无法预测未来故障的缺点。
而数据挖掘技术可以通过对电力设备的运行数据进行挖掘，发现电力设备故障的特征和规律，进行故障预测。
智能电网中数据挖掘技术应用
智能电网中数据挖掘技术应用在当今数字化时代，智能电网作为电力系统发展的重要方向，正经历着深刻的变革。
数据挖掘技术的出现为智能电网的优化运行、高效管理和可靠供电提供了强大的支持。
智能电网是一个复杂的系统，涵盖了发电、输电、变电、配电和用电等多个环节。
在这个系统中，产生了海量的数据，包括电力设备的运行状态数据、用户的用电行为数据、电网的拓扑结构数据等等。
如何从这些海量的数据中提取有价值的信息，成为了智能电网发展的关键问题，而数据挖掘技术则成为了解决这一问题的有效手段。
数据挖掘技术在智能电网中的应用领域广泛。
首先，在负荷预测方面，通过对历史用电数据的分析，结合天气、季节、节假日等因素，可以建立准确的负荷预测模型，为电力调度提供重要依据。
以往的负荷预测方法往往依赖于简单的线性模型或者经验判断，准确性和可靠性较低。
而数据挖掘技术中的回归分析、时间序列分析以及神经网络等方法，能够充分考虑各种影响因素之间的复杂关系，大大提高了负荷预测的精度。
其次，在故障诊断与预警方面，数据挖掘技术也发挥着重要作用。
智能电网中的电力设备在运行过程中会产生大量的监测数据，如电压、电流、温度等。
利用数据挖掘中的聚类分析和关联规则挖掘等技术，可以发现设备运行数据中的异常模式，及时诊断出潜在的故障，并发出预警信号。
这有助于提前采取维护措施，避免故障的发生，提高电网的可靠性和稳定性。
再者，在电能质量分析方面，数据挖掘技术能够帮助我们更好地了解电能质量的状况。
通过对电能质量监测数据的挖掘，可以找出影响电能质量的主要因素，如谐波、电压波动等，并采取相应的治理措施，提高供电质量，满足用户对电力的高品质需求。
另外，数据挖掘技术在用户行为分析方面也具有重要意义。
通过对用户的用电习惯、用电模式的分析，可以为电力公司制定个性化的电价策略、优化电力市场运营提供决策支持。
同时，还可以引导用户合理用电，实现节能减排的目标。
在实际应用中，数据挖掘技术面临着一些挑战。
智能电网中的数据挖掘技术
智能电网中的数据挖掘技术随着科技的不断发展，智能电网已成为现代化电力发展的必然趋势。
与传统电网相比，智能电网的优势在于实现了信息化、数字化、能源互联与高效性。
而数据挖掘技术在智能电网中发挥着至关重要的作用，本文将从数据挖掘的概念、技术应用、问题与解决方案、未来发展四个方面论述智能电网中的数据挖掘技术。
一、数据挖掘的概念数据挖掘是从海量数据中提取有价值的信息的过程，是计算机技术、人工智能、数学、统计学等多学科交叉的新型技术。
数据挖掘可以对电网中的历史数据、实时数据进行分析，高效地发现隐含在数据中的知识、规律和趋势。
在智能电网中，数据挖掘的结果可以用于优化电网的运行和管理，提高电网的可靠性、安全性和经济效益。
二、数据挖掘技术的应用（1）预测电力负荷智能电网中的负荷预测是一种将历史负荷数据与未来时间段中的气象数据结合起来计算的预测模型。
通过分析历史数据，可以捕捉到季节性、周期性和随机性等不同类型负荷特征，预测未来的负荷量。
数据挖掘技术在负荷预测中的应用可以显著提高预测精度，使电网更加准确地匹配需求和供给。
（2）异常检测在智能电网中，异常检测是一项非常重要的任务，因为一旦发生异常，往往会导致电力系统的故障和停电事故等问题。
通过对电网中的历史数据和实时数据进行比对，可以发现某些特定的异常数据并识别异常情况的根源。
这将有助于预防故障、提高可靠性以及及时采取应对措施。
（3）能源管理智能电网中的能源管理包括能量供给、能耗控制以及能量质量监测等多个方面。
而数据挖掘技术在能源管理中可以发挥关键作用。
通过对能量消费排名、用电偏差等数据的处理，可以实现精细化管理，进一步提高能源利用效率。
三、数据挖掘技术中的问题和解决方案（1）数据质量问题电网数据往往存在噪声、缺失和异常等问题，会影响数据挖掘的效果。
解决这一方案的方法是建立数据清洗的流程，包括数据预处理、异常检测和缺失值处理等环节。
比如，可以通过差值法和加权平均法等手段补全缺失值，以及使用插值方法和数据去噪算法等降低噪声影响。
数据挖掘技术在智能电网中的应用研究
数据挖掘技术在智能电网中的应用研究随着科技的不断发展，智能电网已经成为当今研究的热点之一。
智能电网是利用高新技术对电网进行智能化改造，提高电网的安全性、可靠性和经济性。
在智能电网建设过程中，数据挖掘技术发挥了重要作用。
本文就探讨数据挖掘技术在智能电网中的应用研究。
首先，数据挖掘技术能够帮助智能电网实现数据的快速识别和提取。
在传统的电网中，电力数据庞大而复杂，需要消耗大量的时间和人力进行处理。
而通过数据挖掘技术，可以对电力数据进行自动化分析，从中提取有用的信息，帮助电力公司高效管理电力资源。
例如，通过数据挖掘技术可以识别出电网中的潜在故障点，及时进行维修和治理，提高电网的可靠性。
其次，数据挖掘技术可以帮助智能电网提高数据分析的精度和效率。
在传统的电网中，数据的分析往往需要复杂的数学模型和专业知识。
而通过数据挖掘技术，可以建立更为精准的数据模型，对电网数据进行更为深入的分析。
例如，通过数据挖掘技术可以对电力需求进行精准预测，合理安排电力供应，提高供需匹配度，降低供电成本。
另外，数据挖掘技术还可以帮助智能电网实现智能化运营和管理。
通过数据挖掘技术，可以对电网运行状态进行实时监测和分析，及时发现问题并采取相应措施。
例如，通过数据挖掘技术可以对电网负荷进行动态调整，提高电网的运行效率，减少电力损耗，降低污染排放。
同时，数据挖掘技术还可以帮助电网实现智能化管理，自动化处理电网运营中的各项事务，提高运行效率和管理水平。
总的来说，数据挖掘技术在智能电网中的应用研究具有重要意义。
数据挖掘技术可以帮助智能电网实现数据的快速识别和提取，提高数据分析的精度和效率，实现智能化运营和管理。
随着数据挖掘技术的不断发展和完善，相信其在智能电网中的应用将会越来越广泛，为电力行业的发展带来新的机遇和挑战。
希望未来能够有更多的研究者投入到数据挖掘技术在智能电网中的应用研究中，共同推动智能电网建设迈上一个新的台阶。
智能电网中数据挖掘技术的研究与应用
智能电网中数据挖掘技术的研究与应用近年来，随着电力行业的发展和技术的不断进步，智能电网已经成为电力行业的重要趋势。
智能电网是一种新型的电力系统，它利用先进的通信、计算和自动化技术，实现对电力生产、传输、配送和使用过程的全面监测、控制和调节，优化电力资源的利用、提高电力供给的可靠性和适应性，为环保和经济发展做出贡献。
在智能电网中，数据挖掘技术是实现智能化的关键，它可以从海量数据中提取出有用的信息，为决策和管理提供支持。
一、智能电网中的数据挖掘技术智能电网中的数据挖掘技术主要包括数据预处理、数据挖掘算法、模型评估和应用等方面。
其中，数据预处理是指对原始数据进行清洗、归一化、降维等处理，以便更好地运用数据挖掘算法；数据挖掘算法是指应用机器学习、神经网络、关联规则等方法，从数据中抽取出隐藏的模式和知识；模型评估是指对挖掘出的模型进行验证和评价，以确保模型的准确性和实用性；应用是指将挖掘出的知识和信息应用到电力生产、传输、配电和负荷控制等方面，实现智能化管理和控制。
二、智能电网中数据挖掘技术的应用在智能电网中，数据挖掘技术可以应用于各个环节，实现全面监测、预测、控制和优化。
下面就来详细介绍一下：（一）电力生产方面：在电力生产方面，数据挖掘技术可以用于煤炭资源的优化利用、火电厂的节能降耗和发电效率的提高等方面。
例如，利用机器学习算法和神经网络模型，可以对火电厂的压力、温度、流量等参数进行实时监测和预测，预测未来的电力负荷和电价，并制定相应的生产计划；利用关联规则算法，可以对燃料的市场价值、质量、成本等关键因素进行分析和优化，减少燃料成本。
（二）电力传输方面：在电力传输方面，数据挖掘技术可以用于高压输电线路的故障检测、电力质量的监测和负荷均衡等方面。
例如，利用神经网络模型和遗传算法，可以对电力传输系统进行优化设计和规划，降低能源损失和环境污染；利用聚类算法和回归模型，可以对电力系统中的电能质量进行分析和预测，保障电力供给的可靠性和稳定性；利用关联规则算法和预测模型，可以对不同区域、行业和用户的能源需求进行分析和预测，实现负荷均衡和优化调度。
智能电网系统中的数据挖掘技术研究
智能电网系统中的数据挖掘技术研究智能电网是目前国内外电力行业新发展方向之一，其核心是以信息化、智能化手段为切入点，对传统电网进行升级改造，使其成为更加智能化、高效化的电网。
而数据挖掘技术则是在智能电网中的重要应用之一。
本文将从智能电网系统的概念入手，探讨数据挖掘技术在智能电网系统中的应用。
一、智能电网系统概述智能电网是指利用信息通信技术、计算机技术、传感器技术、自动控制技术等手段，实现电网“双向流动、多元化、智能化、可靠性高、安全环保”的现代化电力系统。
智能电网有以下特征：（1）“双向流动”的能源供给体系智能电网将建立一个双向能流输送的电网体系，实现电力、热力、天然气等多种能源的互联互通，而且还要充分发挥各个部门的协同作用，为社会提供全方位、高品质的多能源服务。
（2）“多元化”的能源形态智能电网将实现多种能源在输配系统中的融合利用，如将风力发电、光伏发电、生物质发电和传统火力发电等能源进行协调优化，并将不同能源在输配过程中进行灵活调度，最大程度地利用清洁、可再生能源。
（3）“智能化”的调度智能电网将大量运用信息通信技术、计算机技术、传感器技术、自动控制技术等先进技术，使我们的输电、配电、用能节点等环节实现自动化、信息化、数字化和智能化的快速配合，为我们谋取最佳的能源供给方案。
（4）高可靠性和安全环保智能电网将实现生产、输配、用能的高度自动化，不仅提高了各环节的节能效率，也减少人为因素的干扰和操控，有效地提高了电网运行的可靠性和安全性。
二、智能电网数据挖掘应用智能电网中，数据挖掘技术是实现其智能化的重要手段之一。
数据挖掘技术的任务是从大量数据中，自动发掘潜在、未知的信息或知识，以揭示变量之间的关系、寻找规律和发现隐藏在数据背后的模式，从而为决策和预测提供依据。
智能电网中，数据挖掘技术主要应用于以下方面：（1）供需预测智能电网中，供需预测是重点应用之一。
该技术能够通过对历史数据的分析和挖掘，预测未来的负荷需求和发电供给，以便对电网的运行和管理进行调度和监控。
电网智能化监控系统中的数据挖掘技术
电网智能化监控系统中的数据挖掘技术随着电力系统的不断发展，电网智能化监控系统已成为电力工业中重要的组成部分。
而数据挖掘技术则是电网智能化监控系统中应用最为广泛的技术之一。
本文将探讨在电网智能化监控系统中应用数据挖掘技术的意义以及其具体应用。
1、电网智能化监控系统的意义电网智能化监控系统通过采用先进的信息技术、通讯技术和先进的装备设备来实现电网的自动化、智能化、信息化和数字化。
这种监控系统是一种基于计算机自动化技术，集数据采集、数据传输、数据处理、数据分析和数据管理为一体的监控系统。
实现电网的实时监控，提高电网的安全性、可靠性和生产效率。
2、数据挖掘技术在电网智能化监控系统中的应用2.1 数据管理电网智能化监控系统需要处理海量的数据，并且这些数据量还会不断的增加。
因此，如何有效的处理这些数据非常关键。
数据挖掘技术可以帮助电网智能化监控系统管理这些数据。
通过数据挖掘技术可以更加方便快捷的管理处理这些数据，去除冗余数据、减少数据存储的空间。
2.2 数据分析在电网智能化监控系统中，采集的数据非常的多，甚至可以达到每秒钟都会采集数万个数据点。
如果直接对这些数据点进行分析，会显得非常的耗时和困难。
因此，可以利用数据挖掘技术对这些数据进行处理，提取出有价值的信息。
可以通过对这些数据进行频率分析，瞬时量分析，谐波分析等等，而不需要人工手动分析这些数据。
2.3 模式识别电网智能化监控系统可以自动对电网进行实时监控，这样就可以及时发现潜在的问题并进行处理。
但是，如何判断一个情况是正常的还是异常的呢？通过数据挖掘技术中的模式识别技术，可以对电网不断产生的数据进行分析，识别出一些明显的异常情况并及时发出报警，来保护电网的运行安全性。
2.4 预测分析在电网运行的过程中，不同的变量之间都会相互影响，这些相互影响的变量可能会成为电网运行的瓶颈，影响电网的稳定性和可靠性。
通过数据挖掘技术中的预测分析可以预测出潜在的问题所在，从而做出相应的调整和改变。
智能电网中电力数据挖掘与应用研究
智能电网中电力数据挖掘与应用研究近年来，随着智能电网技术的发展，我国的电力行业也发生了翻天覆地的变化。
在这个中心化与去中心化并存的领域中，数据处理与挖掘便成为了电力系统的核心。
智能电网中的电力数据由于数量庞大、种类繁多、时效性强等特点，成为智能电网应用的主要基础。
因此，电力数据的处理和分析成为了智能电网发展中的一个重要方面。
一、智能电网中电力数据的特点首先，智能电网中的电力数据体量巨大且多渠道获取。
在智能电网体系中，电力数据从各个终端设备、通信网络中不断产生，包括生产过程中的实时数据，测试数据，设备状态信息，各种监测数据等。
这些数据的类型、结构、更新频率各异。
其次，智能电网中的电力数据类型复杂，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
结构化数据主要指一些规则化的数据，如电能质量、电量统计等，半结构化数据主要指大数据集合中的其中一部分，例如加密数据集以及不同风格的文本和图像等，而非结构化数据则是指一些与结构化数据相反的数据（如语音、图像）。
最后，电力数据的时效性极高。
电力数据对于灾难事件的响应速度非常重要。
因此，在智能电网中，各种监测和控制的过程都要求极短的响应周期，使得处理实时性数据成了智能电网中的重要课题。
二、电力数据挖掘的含义电力数据挖掘是指利用一定的算法技术，处理大量的电力数据，从中发掘出一些未知的、潜在的、有用的信息，并为实际建设和运营提供决策支持与科学依据的技术。
电力数据挖掘技术往往包含数据清洗、特征选择、模型构建和模型评估等过程。
三、电力数据挖掘在智能电网中的应用1、电力负荷预测电力负荷预测是智能电网管理的核心之一。
电力负荷预测不仅能够指导发电系统的供给计划，还能将供需匹配控制到最优状态，通过预测减小因负荷波动引起的费用和影响。
在智能电网中，通过对年、月、周、日、小时负荷数据进行聚类、建模和分析来预测电力负荷。
一般来说，负荷预测模型包含基于统计方法的模型、基于模糊理论的模型、基于人工神经网络的模型、基于遗传算法的模型等。
智能电网中的数据挖掘技术及其应用
智能电网中的数据挖掘技术及其应用随着社会经济的发展，智能电网的建设已经成为未来电力发展的必然选择。
智能电网所涉及的技术领域非常广泛，其中数据挖掘技术是智能电网建设中不可或缺的一部分。
在智能电网中，数据挖掘技术能够挖掘出大量的隐藏在电网中的关联规则和异常信息，为电力行业的决策制定提供了可靠的数据支撑，广泛应用于电网许多领域，如负荷预测、电网故障诊断、能源管理等。
智能电网中的数据挖掘技术种类繁多，包括关联规则挖掘、分类和预测、聚类分析、异常检测等。
其中，关联规则挖掘是比较常见的一种技术。
关联规则挖掘通过分析电表数据、电网设备运行状态等，挖掘出电网中隐藏的规律和关联，找到不同变量之间的联系，为电力企业进行决策提供支持。
比如，在负荷预测中，可以利用关联规则分析客户用电的时间、历史用电量等信息，进行负荷预测，提供合理的用电建议。
分类和预测技术是智能电网中最常见的数据挖掘技术之一。
在智能电网中，例如用于电费计算中，使用分类和预测技术，将用户的用电情况，如季节性用电量、日均用电量等信息，进行分类，根据不同用户的用电情况进行电费计算。
此外，分类与预测技术还可以用于电网比对分析中，通过分析电网系统发生问题的先前指标，快速准确地预测可能会出现的问题，在削减损失和缺电率方面有极高的应用价值。
聚类分析技术在智能电网中也有着重要的应用价值。
通过聚类分析技术，将电网中的用户按照用电的行为特点进行聚类分析，这样就可以更加深入地了解不同用户的用电行为和用电规律。
同时，聚类分析技术还具有精准定量分析和数据可视化等诸多优势，为企业提供了更加灵活多变的数据分析支持。
最后，异常检测技术是智能电网中比较重要的一种数据挖掘技术。
智能电网的实时传感技术收集了大量的实时数据，这些数据中蕴含着许多可以预测的异常信息。
通过异常检测技术，可以及时地发现并解决电网中的故障问题，是提高电网运行稳定性的有力手段。
综上所述，在智能电网建设中，数据挖掘技术应用广泛且十分重要。
智能电网数据挖掘技术及应用
智能电网数据挖掘技术及应用随着智能电网建设的深入，人们对电网的安全、稳定和高效运行的要求也越来越高。
而依托于海量智能电网数据挖掘技术，让电网更加智能化、高效化、安全化成为了当前科技发展的热门方向。
本文就智能电网数据挖掘技术及其应用进行了介绍和探讨。
一、智能电网数据挖掘技术智能电网数据挖掘技术指的是利用数学、统计学、计算机科学、人工智能等先进技术手段，对智能电网大数据进行各种复杂的计算和处理，从而获取有价值的信息。
智能电网数据挖掘技术主要包括以下几个方面：1.数据采集：采集电网的各类数据，包括电力数据、气象数据、交通数据、社会经济数据等多种数据类型。
这些数据是进行后续分析处理的基础。
2.数据清洗：对采集到的数据进行处理和清洗，除掉无效数据和重复数据，保证数据的准确性和可信度。
3.数据挖掘算法：通过各种数据挖掘算法，例如聚类分析、关联规则挖掘、时序分析等，对数据进行分析和挖掘，从而得到有价值的信息。
4.数据可视化与展示：将处理后的数据进行可视化展示，例如热力图、地图、柱状图等，更加直观生动地展示数据。
二、智能电网数据挖掘技术应用智能电网数据挖掘技术已经在电力生产、输电、配电等方面得到了广泛应用，其中主要包括以下几个方面：1.电网故障预测：利用数据挖掘技术对电网故障进行预测和预警，有效降低了电网事故发生的几率。
2.负荷预测：通过对历史数据进行分析和挖掘，预测未来负荷情况，帮助电网实现精准调控。
3.能源管理：对电力生产、输电和配电等各个环节进行集中管理和监控，帮助电网实现高效、智能、安全运行。
4.用户行为分析：对用户用电行为进行分析，例如用户用电时间、用电习惯等，为用户提供个性化服务。
5.电力安全监测：通过对电网各个部位进行监测和分析，保障电力生产过程中的安全。
三、智能电网数据挖掘技术的发展前景智能电网数据挖掘技术已经成功应用于电力生产、输电、配电等各个环节，未来的发展前景更加广阔。
随着电网的不断升级和建设，电网数据的量和种类也将不断增加，智能电网数据挖掘技术也将不断提升。
数据挖掘技术在智能电网中的应用教程
数据挖掘技术在智能电网中的应用教程智能电网是一种基于现代信息技术的电力系统，它通过将传感器、通信和控制技术应用于传统电力系统，实现了电力系统的自动化和智能化。
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术在智能电网中的应用变得越来越重要。
本文将介绍数据挖掘技术在智能电网中的应用，并提供相应的教程。
一、数据挖掘在智能电网中的作用智能电网中的数据量庞大且复杂，包括电力负荷、电力价格、风速、光照等各种各样的数据。
通过应用数据挖掘技术，可以从这些数据中提取有价值的信息，帮助电力系统运行商更好地管理和优化电力系统。
具体而言，数据挖掘在智能电网中的作用主要有以下几个方面。
1. 负荷预测负荷预测是智能电网中的一个重要问题，它可以帮助电力系统运行商合理调度发电设备，优化电力系统的能源利用效率。
数据挖掘技术可以从历史负荷数据中挖掘出负荷的规律和趋势，建立预测模型，从而预测未来的负荷情况。
2. 告警分析智能电网中的各种设备会产生大量的告警信息，包括电力设备故障、电力供应异常等。
通过数据挖掘技术，可以对这些告警信息进行分析和挖掘，实现故障的早期预警，帮助电力系统运行商提前采取措施，保障电力系统的正常运行。
3. 用户行为分析智能电网中的用户行为数据可以包括用户的用电量、用电习惯等信息。
通过数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和挖掘，了解用户的用电需求和行为特征，从而为电力系统运行商提供更好的用户服务和电力供应策略。
4. 故障诊断与预防智能电网中的电力设备可能存在故障隐患，通过数据挖掘技术，可以对设备状态数据进行分析和挖掘，实现故障的诊断和预防。
这可以帮助电力系统运行商及时发现电力设备的故障，并采取相应的维修和维护措施，保证电力系统的可靠运行。
二、数据挖掘技术在智能电网中的应用教程下面将介绍数据挖掘技术在智能电网中的几个常见应用，并提供相应的教程，帮助读者理解和应用这些技术。
1. 负荷预测模型的建立负荷预测是智能电网中的一个重要问题，我们可以使用Python编程语言和Scikit-learn库来建立负荷预测模型。
数据挖掘技术对智能电网管理的意义
数据挖掘技术对智能电网管理的意义智能电网管理是指利用先进的信息技术和通信网络，实现对电网运行、设备状态和用户需求等信息的实时监控、分析和调度，以提高电网的运行效率、安全性和经济性。
数据挖掘技术作为一种高级的数据处理技术，在智能电网管理中起着至关重要的作用。
本文将从多个角度探讨数据挖掘技术对智能电网管理的意义。
一、提高电网数据处理效率智能电网涉及的数据量巨大，从传感器、智能仪表、电能表等设备中采集的数据不断增加。
数据挖掘技术可以帮助电网管理人员快速高效地处理这些数据，提取有用信息，为电网运行决策提供数据支持。
二、优化电网运行模式通过对电网历史数据的分析和建模，数据挖掘技术可以帮助电网管理人员了解电网运行特点，预测潜在问题，优化电网运行模式，提高供电可靠性和经济性。
三、实现电网故障诊断与预测利用数据挖掘技术，可以对电网设备的运行状态进行实时监控，并根据数据分析结果进行故障诊断和预测，提前采取措施，避免或减少电网故障对供电的影响。
四、提升用电行为预测准确性通过对用户用电行为数据进行挖掘分析，可以帮助电网管理人员了解用户的用电习惯，预测用电高峰和低谷时段，合理调整电网运行模式，提高用电效率。
五、优化电能消纳与调度利用数据挖掘技术对电能消纳情况进行分析，可以帮助电网管理人员及时了解用户用电需求，优化电能调度方案，确保电能供需平衡，提高电能利用率。
六、改善电网安全管理数据挖掘技术可以帮助电网管理人员对电网安全问题进行全面监测和分析，及时发现潜在的安全隐患，制定相应的防范措施，提高电网运行的安全性。
七、增强电网故障响应能力通过对电网故障数据的挖掘分析，可以帮助电网管理人员快速响应故障事件，减少故障恢复时间，提高电网的可靠性和稳定性。
八、促进电网节能减排数据挖掘技术可以帮助电网管理人员发掘电网运行过程中的能耗瓶颈，提出节能减排的建议和措施，降低电网运行成本，减少对环境的影响。
九、优化电网运行规划借助数据挖掘技术，可以对电网运行历史数据进行挖掘和分析，辅助电网管理人员优化电网运行规划，提高电网的运行效率和经济性。
智能电力系统中数据挖掘与算法应用
智能电力系统中数据挖掘与算法应用智能电力系统是将信息技术和电力系统相结合的一种新型电力控制和管理系统。
随着电力技术的不断发展和智能化水平的不断提高，智能电力系统已经成为智能家居和智能城市建设的重要环节。
在智能电力系统中，数据挖掘和算法应用是非常重要的技术手段，下面我们将详细解析这些技术的应用。
一、数据挖掘在智能电力系统中的应用数据挖掘是指从庞大的数据中，寻找出其中有用的信息和模式的一种技术方法。
在智能电力系统中，大量数据的产生和存储对于电力系统的运行是至关重要的。
数据挖掘的应用可以帮助电力公司和电力管理部门更好地理解电力系统的状态，并对电力系统进行更科学的管理和控制。
1. 充电设施智能调度系统在智能电力系统中，电动汽车充电设施是不可缺少的一部分。
如何进行充电设施的智能调度是电力公司和充电设施管理部门必须面对的问题。
数据挖掘技术可以帮助充电设施管理部门根据不同时间段和充电需求，实现精确的充电设施调度，并提高充电设施的利用率。
2. 电力设备智能监测系统智能电力系统中的各种电力设备需要保持高效、稳定的运行状态，以确保电力系统的正常运行。
数据挖掘技术可以监测不同电力设备的状态和参数，及时发现问题并解决，从而提高了电力设备的运行效率和可靠性。
3. 用电智能预测系统在智能电力系统中，用电预测是一项重要的工作。
电力公司需要根据不同的用电需求，合理规划和调整用电计划，以便更好地保障电力供应。
数据挖掘技术可以对历史电力数据进行分析，并通过建立统计模型来预测未来的用电量，从而帮助电力公司准确预测用电负荷，制定用电计划，合理分配电力资源。
二、算法应用在智能电力系统中的应用算法是一种对数据进行处理和分析的技术手段。
在智能电力系统中，常见的算法包括神经网络算法、贝叶斯网络算法、遗传算法和决策树等。
通过这些算法的应用，可以帮助电力公司和电力管理部门更好地利用电力数据，进行更优化的管理和控制。
1. 基于神经网络的电力负荷预测神经网络是一种模拟人脑神经元工作原理，进行数据处理和识别的方法。
智能电网中数据挖掘技术的应用研究
智能电网中数据挖掘技术的应用研究第一章：前言智能电网是指利用现代信息技术，将传统电网的能量传输、数据采集、故障检测、安全控制等功能融入一体化、智能化的新型电网系统。
智能电网包含了多种传感器，实时监控和数据采集是其非常重要的组成部分。
然而，这些采集的数据量大，海量数据和信息如何挖掘变得很关键，本文谈论智能电网中数据挖掘技术的应用研究。
第二章：智能电网的数据挖掘技术概述智能电网的数据挖掘是指从数据集中找到有用信息，发现潜在关系，并将其转化为可以被利用的结果的过程。
智能电网的数据挖掘常见的算法有：聚类算法、分类算法、关联规则挖掘、异常检测等。
这些算法可以对智能电网的数据进行分类、分析、挖掘，得出有用信息，为智能电网的管理和监控提供帮助。
第三章：应用场景智能电网数据挖掘技术在以下场景中得到了广泛应用：1. 用于电网的安全控制和预测数据挖掘技术可以分析电网运行数据来寻找未来可能出现的故障点，并给出相应的一些预测，特别是对于重要的电力设备，通过对其运行数据进行分析，可以实现对电力设备的预测、报警、诊断和故障分析等功能。
2. 用于能源消耗分析数据挖掘技术可以对智能电表采集到的用电数据进行分类、分析，比如，通过挖掘该数据可以找到一些人们浪费能源的行为，并对其进行约束、引导等。
3. 用于电网的优化智能电网的数据中包含了很多有价值的信息，比如能源需求、供电度、交叉依赖等，通过对这些数据进行挖掘，我们可以分析各种电网数据，从而找到一些规律，推测出电网的负荷和电压等，以便对电网进行优化。
第四章：智能电网数据挖掘技术的发展趋势1. 多元化数据挖掘方法数据挖掘技术的方法越来越多，包括了从监督学习到非监督学习的多种方法，以及更加复杂精确的数据挖掘算法。
2. 机器学习的进一步应用机器学习的应用使得数据挖掘有了更强大的能力，智能电网的数据挖掘也将不断走向智能化。
3. 实时响应能力的提高智能电网的数据挖掘技术应该能够实时分析和响应，快速定位问题并提出解决方案，为电力企业提供更加精确、可操作的数据处理建议。
智能电网中的数据挖掘算法
智能电网中的数据挖掘算法智能电网是一种全新的能源互联网形态，将传统能源电力系统与信息通信技术完美结合，实现了能源的高效利用与信息的智能化管理。
但是，这种新型电力系统所涉及到的海量数据，如何有效地进行挖掘和分析，成为了当前面临的难题。
数据挖掘算法是一种能够从大量数据中提取出隐藏信息的技术。
在智能电网中，数据挖掘算法应用广泛，可以用来分析能耗、优化智能控制、提高能源传输和分配效率等。
因此，研究和应用数据挖掘算法在智能电网中的作用和效果具有重要意义。
1、数据挖掘算法在智能电网中的应用数据挖掘算法中，常用的包括聚类、分类、关联规则和预测等，这些方法可用于智能电网中的能耗分析、设备故障诊断、预测等。
例如，可以通过聚类算法将能耗数据分成几个不同的群组，以便确定哪些设备的能耗存在异常，对于设备运行的优化管理非常有利。
另外，分类算法也可以用于电网中的设备故障诊断。
通过分析设备运行的历史数据和故障信息，建立相应的模型，使其能够对系统中出现的故障进行准确的识别和分析，并给出相应的预测信息和处理建议。
2、挖掘智能电网数据的意义智能电网是由一系列设备组成的大型系统，这些设备产生的数据规模巨大，如何挖掘这些数据将对电网的管理和运行产生重要影响。
通过数据挖掘技术的应用，可以实现以下几个方面的作用：（1）提高电网的安全性。
通过对实时数据的挖掘，及时发现电力设备的故障和异常，保证电网的安全稳定运行。
（2）节能减排。
对智能电网中的能耗数据进行挖掘和分析，发现设备的能耗异常，减少能源的浪费，达到节能减排的效果。
（3）加强能源管理。
通过对电网数据的挖掘，实现对电网各个领域的信息化管理，提高现有的能源管理水平并强化对能源的监测和控制。
（4）优化设施规划。
分析电网中的设备的运行信息，确定设施的配套规划和改造，进而提升电网运营的效率。
3、智能电网中的数据挖掘技术面临的挑战尽管数据挖掘技术在智能电网中的应用前景广阔，但却面临着不少挑战。
如下：（1）数据类型多样。
智能电网中的数据挖掘及其应用
智能电网中的数据挖掘及其应用智能电网是应用信息化、网络化、智能化技术的现代化电网，是未来电力系统的发展方向。
智能电网采用大量的传感器、装置和通信设备，通过对电网中海量数据的采集、存储和分析，可以实现对智能电网的全面监控和管理。
数据挖掘作为智能电网中的重要应用之一，对于智能电网的建设和运行起着至关重要的作用。
一、智能电网的数据挖掘技术智能电网中涉及大量的数据源，包括能源生产、中转、消耗等所有环节的数据，如现场监控数据、智能电表数据、GIS数据、天气预报数据等。
这些数据的采集、存储、处理和分析，需要大量的计算资源和算法支持。
数据仓库：智能电网中所涉及到的数据种类繁多，多为非结构化和半结构化数据，因此需要将这些数据统一管理和存储。
数据仓库是智能电网数据挖掘的基础，其主要功能是将数据集中统一管理，方便后期分析和应用。
数据预处理：在进行数据挖掘前，需要对原始数据进行一些数据预处理。
主要包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约等。
数据预处理的主要目的是去除噪声数据、消除数据之间的冗余信息，并将不同来源的数据进行合并和格式化，提升数据的质量和价值。
数据挖掘：数据挖掘主要是从大量数据中提取潜在的、以前未知的信息，并通过对这些信息分析、归纳和推理，为智能电网的管理和决策提供有力的支撑。
主要的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则挖掘、时序预测等。
其中，分类和聚类主要用于数据的分类和汇总，关联规则挖掘主要用于发现数据之间的关联性，时序预测主要用于对未来的数据进行预测。
二、智能电网中数据挖掘的应用智能电网中的数据挖掘技术应用范围广泛，涉及电力生产、能源管理、电力负荷预测、故障诊断等多个方面。
具体应用如下：1、电力生产优化电力生产是智能电网中的重要环节。
通过对电力生产的大量数据进行分析，可以发现电力生产的瓶颈和不足之处，进而为电力生产的优化提供依据。
2、消费者负荷预测在智能电网中，数据挖掘可以用于对消费者负荷进行预测和分析，准确地预测负荷的变化趋势，并据此对电力系统进行优化调整，以满足用户需求。
数据挖掘方法在智能电网中的应用
数据挖掘方法在智能电网中的应用【摘要】智能电网接入设备的增加，使得全网数据量增大，导致电网监测与数据分析的难度加大，利用先进的数据挖掘方法可以实现电网数据的有效使用。
在分析了数据挖掘方法的流程基础上，结合电网稳态分析的设计过程，给出了面向智能电网的数据挖掘方法模型，并得到实验验证。
【关键词】数据挖掘；智能电网；稳态分析1.引言智能电网又称“电网2.0”，是以自动化、信息化、智能化等特征为标志的新一代电网体系。
从物理层面上看，智能电网区别于传统电网的主要特征在于其“发、输、变、配、调、用”各个环节配置了大量的智能化设备[1]，这些设备在监测全网状态的同时，其大量的采集数据也给电网的分析带来了挑战，如何运用这些庞大的数据信息对电网状态进行分析、评估，是摆在电力系统分析与设计人员面前的一大难题。
2.智能电网中数据挖掘的需求分析针对性能要求更高的智能电网，在数据分析方面主要有以下几个方面需要进行数据的深度挖掘[2，3]：（1）故障诊断电网故障诊断系统中储存了大量的数据，利用挖掘技术可从这些数据中对电网故障提供可靠的描述，寻找设备故障与其外在表现之间的关系，并发现不同事故发生时产生的某些关联，从而合理安排检修计划，提高供电质量。
（2）负荷预测与智能表计智能电表的应用，使电网的用户数据更加丰富。
例如用时间序列模型进行预测负荷，可对用户负荷在不同季节、气候和其他一些相关属性下进行聚类分析，就能够划分出用户群组的行为模式及其负荷要求。
（3）设备状态监测电网设备的可靠性对电网稳定运行起到至关重要的作用，运用数据挖掘方法，对电力设备的状态监测数据进行深入分析，给出设备的健康情况，可有效识别出具有潜在故障的设备信息，进一步制定设备检修计划，延长电力设备的使用寿命，提高系统可靠性。
因此，智能电网数据的深度挖掘与应用技术具有广阔的应用前景。
3.基于数据挖掘的电压稳定分析基于向量测量单元中心数据库和联机分析处理OLAP（Online Analytical Processing）的电网稳态分析是以电力数据仓库为基础，进行的各种安全稳定分析，对影响电压稳定性的薄弱母线、薄弱线路等进行多维分析[4]。
智能电网中的数据挖掘技术
智能电网中的数据挖掘技术在当今数字化的时代，电力行业也迎来了深刻的变革，智能电网作为新一代电力系统的代表，正逐渐成为保障能源供应、提高能源效率和可靠性的关键。
而在智能电网的发展过程中，数据挖掘技术正发挥着日益重要的作用。
数据挖掘技术，简单来说，就是从大量的数据中提取出有价值的信息和知识的过程。
在智能电网中，数据的来源非常广泛，包括传感器、智能电表、监控系统等。
这些数据不仅数量巨大，而且类型多样，包含了电力系统的运行状态、用户的用电行为、电力设备的性能等各种信息。
智能电网中的数据挖掘技术有着诸多应用。
首先，在电力负荷预测方面，通过对历史用电数据的挖掘和分析，可以准确预测未来一段时间内的电力需求。
这对于电力的生产和调配具有重要意义，能够避免电力供应不足或过剩的情况发生，提高电网的运行效率和稳定性。
其次，数据挖掘技术有助于电网故障诊断。
电网中的设备在长期运行过程中可能会出现各种故障，及时发现并准确诊断这些故障对于保障电网的安全运行至关重要。
通过对设备运行数据的挖掘和分析，可以建立故障诊断模型，快速定位故障位置和类型，从而缩短故障修复时间，减少停电损失。
在用户行为分析方面，数据挖掘也大有用武之地。
通过对用户的用电习惯、用电模式等数据的分析，可以为用户提供个性化的用电方案和建议，引导用户合理用电，实现节能减排。
同时，这也有助于电力企业制定更加精准的营销策略，提高市场竞争力。
此外，数据挖掘还能用于电力设备的状态监测和维护。
实时监测设备的运行数据，利用数据挖掘算法对这些数据进行分析，可以评估设备的健康状况，预测设备的潜在故障，提前进行维护和更换，降低设备故障率，延长设备使用寿命。
然而，要在智能电网中成功应用数据挖掘技术，也面临着一些挑战。
数据质量就是一个关键问题。
由于数据来源众多，数据的准确性、完整性和一致性可能存在差异，这会影响数据挖掘的效果。
因此，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、转换和集成等，以提高数据质量。
智能电力供应服务中的数据挖掘技术及其应用
智能电力供应服务中的数据挖掘技术及其应用随着社会的发展和科技的进步，智能电力供应服务成为了人们生活中不可或缺的一部分。
智能电力供应服务的核心是数据挖掘技术，它可以让电力供应商更好地掌握用户的用电情况，为用户提供更好的服务。
本文将重点介绍智能电力供应服务中的数据挖掘技术及其应用。
1. 数据挖掘技术在智能电力供应服务中的作用智能电力供应服务的本质是通过对用户用电数据的分析，预测用户的用电需求，从而为用户提供更为精准的电力供应服务。
数据挖掘技术在这一过程中起到了至关重要的作用。
其主要包括数据预处理、数据分析、模型构建等环节，具体表现为以下几个方面。
首先，数据挖掘技术可以提高数据处理的效率和准确性。
在智能电力供应服务中，数据量庞大，而且具有多样性和复杂性。
如果没有数据挖掘技术的支持，可能需要大量的人力和时间来分析数据，处理数据。
而数据挖掘技术可以通过快速高效的算法和工具来进行数据处理，大大提高了数据处理的效率和准确性。
其次，数据挖掘技术可以预测用户用电需求。
在智能电力供应服务中，预测用户用电需求是核心问题。
通过对数据进行挖掘，可以得到用户用电的周期性、规律性、趋势性等信息，从而预测用户用电需求。
这可以为供应商提供更加精准的电力供应服务，避免供过于求或供不应求的情况发生。
最后，数据挖掘技术可以构建模型进行数据预测。
通过对数据进行挖掘和分析，可以构建相应的模型来预测未来的用电需求。
这些模型可以根据历史数据和当前数据来进行模拟和预测，为电力供应商提供更为准确的决策支持。
2. 数据挖掘技术在智能电力供应服务中的应用数据挖掘技术在智能电力供应服务中有着广泛的应用。
以下是几个例子。
首先，数据挖掘技术可以帮助电力供应商进行用电分析。
通过分析用户用电的周期性、规律性、趋势性等信息，可以帮助电力供应商更好地掌握用户用电情况，从而可以更加精准地进行电力供应。
其次，数据挖掘技术可以帮助电力供应商进行负荷预测。
通过对历史数据的分析和预测，可以帮助电力供应商更好地预测未来的负荷情况，从而为电力供应商提供决策支持。
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（ ６ ）
基金 项 目：中央 高校基 本科研 业务 费专项 资金项 目 （ 项 目编号 ：１ １ Ｍ Ｇ Ｓ Ｏ ）；河北省高等 学校科学研究项 目 （ 项 目编号 ：Ｚ ２ ０ １ ３ ０ ０ ７ ）。
表 １节点系统计算结果
３ ． １数据的取样、调整
表ｌ 所示。
利用 最具代表 性的测量特征作为预测模型 的数据集 ：
＝ ， …， （ ， 儿） （ １ ）
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式（ Ｉ ） 中：ｘ ∈Ｒ ｎ 为模型的输入向量；ｙ ｉ 为
输 出向量 ；ｓ 为样本数量 ；ｎ 为输入维数 。 为避免 向量墨中单位 、大 小幅度差异较大 对 挖掘过 程产 生不利影 响 ，将 数据集Ｅ 变换为 规范 数据 集 ，变换 过 程采 用 “ 零一 均值 规 范 化 ”，对任意属性Ｍ 值ｄ 、基于Ｍ 的平均值Ｍ 和标 准差ｏ 拄 行规范，使Ｍ 规 范化为 ：
（ ２ ） 母线 电压稳定数据挖掘分析 ３ ． ２挖掘算法 的选择 本实例 以母线 电压稳定预测模型为例 ，由 利用 引导算法从 数据集Ｅ 中抽取 训练子集 可看出节 点９ 为最薄弱节点 。 Ｓ ｉ （ ｉ ＝ １ ，… ，ｋ ） ，根据 有限样本学 习理论 ，可 表１ ∞ ∞ 得 电压稳 定评估模 型： ４ ． 结论 ， 、 本文在讨论智能 电网数据信息深度应用 需 唧 ｄ 。 卜 （ ３ ） 求的基础上 ，通过 引入数据挖掘方法 ，对 电网 （ ， ＝１ ， … …， ， ） 稳态分析 中的 电压稳定 分析 系统进行 了案例仿 真 。目前智能 电网的快 速发展，对 电网数据 的 式（ ３ ） 中Ｋ （ Ｘ ， Ｘ ） —— 高斯 径向基核 函数 ； ｒ ——训练样 本总数 ；ｊ ＝ ｌ ，… ，ｒ — Ｌ ａ ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ 应用也越来越 迫切，本文 旨在给 出一种解 决思 乘子；ｂ ＿ — 偏 移量 ；ａ ≠０ 的样本为影 响分类结 路 ，希望 能为智 能电网的数据分析技术提供参 果的 “ 关键 ”样本 ，被称为支持 向量。 考。 将未 知稳定 程度的样 本Ｎ 输入 到组合 电压 稳定评估 模型Ｍ （ ｉ ＝ １ ，… ，ｋ ） 中，即可判 断系 参考文献 【 １ 】 陈树 勇， 宋书芳， 李 兰欣， 等． 智能 电网技术综述Ｕ １ ． 电网 统是否稳定，即：
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采 用Ｉ Ｅ Ｅ Ｅ １ ４ 节 点标准系统 （ 如 图２ ） 作 为 电 压稳 定分析的参考系统 ，仿 真数据的设定参见
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１ ． 引言 智 能 电网又 称 “电网２ ． ０” ，是 以 自动 化 、信 息化 、智 能化 等 特征 为标 志 的新 一代 电网体 系 。从物 理层 面 上看 ，智 能 电网 区别 于传 统 电网 的主要特征在 于其 “ 发、输 、变 、 配 、调 、用 ”各个环节配置 了大量的智能化设 备 ］ ，这 些设备在监测全 网状态 的同时，其大 量 的采 集数据也给 电网的分析带来了挑战 ，如 何运用这 些庞大的数据信 息对 电网状态进行分 析 、评 估，是摆在 电力系 统分析与设计人员面 前的一大难题 。 ２ ． 智能电网中数据挖掘 的需求分析 针对性能要求更高的智能 电网，在 数据 分 析方面主要有 以下 几个方面需要进行数据 的深 度挖掘 。 ， ： （ １ ） 故 障诊 断 电网故障诊断系统 中储存 了大量 的数据 ， 利用 挖掘技术可从这 些数 据中对 电网故 障提 供 可靠 的描述 ，寻找设 备故障与其外在表现之 间 的关系 ，并发现不 同事故发生时产生 的某些 关 联，从而合 理安排检修计划 ，提高供 电质量 。 （ ２ ） 负荷预测与智能表计 智能 电表的应用 ，使 电网的用户数据 更加 丰富。例如用 时间序列模型进行预测 负荷 ，可 对用 户负荷在不 同季 节、气候和其他一些相 关 属性 下进行聚类分析 ，就能够划分 出用户群 组
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（ ３ ） 设备状态 监测 电网设备 的可靠性对 电网稳 定运 行起到至 关重要 的作用 ，运 用数据挖掘方法 ，对 电力设 备的状态监测数据进 行深入分析 ，给 出设备 的 健康情况 ，可有 效识别 出具有潜在故 障的设备 信息 ，进一步 制定设备检修计划 ，延长 电力设 备的使 用寿命 ，提 高系统可靠性 。 ｌ ∑ （ ＿ Ⅳ ） ＜ 。 ． 系 统失 稳 因此 ，智能 电网数据 的深度 挖掘 与应用技 术具有广阔的应用前景。 在 电压稳定模 型确 定后 ，采用等效 电距离 ３ ． 基于 数据挖掘 的电压稳定分析 挖掘算法对稳定极限进 行综合分析 。 简单系统潮流方程为： 基于 向量测量单元 中心数据 库和 联机分析 处理０ Ｌ Ａ Ｐ（ ０ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ Ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ ） 的 电网稳态分析是 以电力数据仓库为基础 ，进 行 的各种安全稳 定分 析，对影响 电压稳定 性的薄 弱母线 、薄 弱线路等进行 多维分析“ 】 。挖掘 过 程可用图ｌ 表示 。 解式 （ ５ ） 消 去负荷节 点 电压 相角后得 非线 性标量方程 ：
Ｉ 丝． 皇王研霍…………………………．
数据 挖掘方 法在智能 电网中的应 用
内蒙古电力科 学研究院 剧树春 华北 电力 大学计 算机 系 李 刚
【 摘要】智能电网接入设备 的增加 ，使得全 网数据量增大，导致电阿监测 与数据分析的难度加大，利用先进 的数据挖掘方法可 以实现电网数据 的有效使用。在分析 了数据 挖掘方法的流程基础上，结合 电网稳 态分析的设计过程，给出了面向智 能电网的数据挖掘方法模 型，并得 到实验验证。 【 关键词】数据挖 掘 ；智能 电网；稳态分析
式（ ６ ） 中ｕ ——等 效电源 电势；ｚ 。 ——等效 １ ９ Ｂ １ 一 ），男， 山西大 同人 ，工 电距 离幅值 ； ０ —— 等效 电距 离相角 ；Ｐ ｌ 广 一 作者简介 ：剧树春 （ 负荷 节点有 功 ；Ｑ Ｉ 广 ～ 负荷 节 点无 功 ；ｕ 一 程 师，从事 网络技术应用、电力信 息化建设研究。 负荷 节点 电压 幅值 。 由式 （ ６ ） 用梯 度法求 得待 求量， 就可求得等效 电距离ｚ 。 该方法 与系统规模基本无关 ，负荷节点数 的增加 ，只是计算次数增加 ，而其 它方法随系 统规模增 大，计算量成指数递增 。该方法计算 速度快 ，适合在线应用 。 ３ ． ３验证分析 （ １ ） 数据采 集及建 立母线 电压 稳定数 据集
』 Ｉ 号 － ０ ＾ ｌ 肘 Ⅳ 系 统 稳 定
Ｌ● １
（ １ ４ ） ● 圆 陈星鸳， 张 晓花， 瞿峰， 刘皓明， 赵 波数据挖 掘在电力系
统 中的应用综述 Ⅱ 】 ． 电力科 学与技术 学报， ２ ０ ０ ７ ， ２ ２ （ ３ ） ： ５ １ ．
５ ６ ．
技术， ２ ０ ０ ９ ， ３ ３ （ ８ ） ： １ － ７ ．
【 ３ 】 商文颖， 李岩春， 于胜尧． 基 于数据挖掘 的电力系统电 压稳定分析Ⅱ 】 ＿ 东北 电力技术， ２ ０ ０ ８ （ １ ０ ） ： ６ － ９ ． ［ ４ ］ 洪流， 张海 勘。 肖明军， 蔡 庆生． 一种基于 数据挖 掘技 术 的电力负荷预测 系统 Ｕ 】 ． 小型微 型计算机 系统， ２ ０ ０ ４ ，