分析数据挖掘在计量自动化系统业务分析中的应用

崔卓

摘 要：数据挖掘技术与电能计量自动化系统业务相结合能够提高电能的利用率，为管理工作的顺利进行提供便利。这样做，不仅方便人们生产生活，还有利于我国社会经济的建设和发展。简要探讨和分析了数据挖掘在计量自动化系统业务分析中的应用情况，以期为日后的相关工作提供参考。

关键词：数据挖掘；计量自动化系统；在线监测；防窃电

中图分类号：TM76 文献标识码：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2016.14.100

随着我国经济的发展和用电量的增加，减少电力系统的电量损耗，降低电网运行压力，优化利用电力资源对促进社会经济建设有十分重要的现实意义。计量自动化系统中主要包括数字通信技术、电能计量技术、计算机技术和电力营销技术。本文主要阐述了电能计量系统的相关内容。计量自动化系统能够保障用电过程的实时信息采集处理，而且对计量业务的相关分析和研究对配电网建设也有非常重要的意义。这样做，不但能提高用电终端的电能利用率，还能提升其社会经济效益。下面主要探讨、分析了数据挖掘在计量自动化系统业务分析中的应用情况。

1 数据挖掘概述

1.1 数据挖掘的起源与概念

在信息化时代，数据增长量极大，人们现有的分析数据和从中寻找有用信息的能力已经无法满足时代发展的要求。目前，人们掌握的技术只能保存和统计庞大的数据量，无法找出数据之间的相互关联性，更无法根据这些数据进行趋势预测。数据挖掘主要是为了适应时代的需求、开发信息资源而出现的。所谓的“数据挖掘”，是指从大量的、模糊的、随机的数据中寻找有用的、潜在的信息资源，并提取其中的规律和概念进行归纳、总结。

1.2 数据挖掘方法

数据挖掘方法主要有分类法、回归分析法、聚类法、关联规则法、特征分析法、变化和偏差分析法、Web页挖掘等。这些方法从不同的角度将相关数据分类。

1.2.1 分类法

分类法是找出数据库中数据的共同点，并将其划分为不同的类。这样做的目的是通过分类将数据库的数据映射到给定的类别。分类法适用于客户分类、客户属性和特征分析、客户满意度和客户用电习惯趋势预测等工作中。

1.2.2 回归分析法

回归分析方法则主要反映事务数据库属性值时间上的特征，将产生的数据项映射到实值预测的函数上，从而发现变量属性之间的依赖关系。它主要研究的是数据趋势特征、序列的预测和数据关系等。该方法可以应用到计量自动化系统营销数据展示的各个方面，比如全局供用电量趋势展示、用电侧负荷走势展示等。

1.2.3 聚类法

聚类法是将数据按照相似性和差异性分为几类，目的是保证同一类数据的相似性，减小不同类型数据之间的相似性。这种方法可以应用到客户分类、背景分析、负荷趋势预测和用电构成细分等方面。

1.2.4 关联规则法

关联规则法描述的是数据库中数据间的关系规则，即根据事务某些项导出另一些项，并分析同一事务中出现的，隐藏于数据之间的关联和相互关系。在线损分析管理中，挖掘四分线损数据库中的数据，从大量记录中发现有关联关系的数据，找出导致线损超标的因素，能够为线路的安全、稳定运行等提供参考依据。

1.2.5 特征分析法

特征分析法是从数据库中提取出数据特征式，用特征式来表达数据集的总体特征。比如，提取负荷管理终端离线用户的特征，可以得到在线率低的原因及其主要特征，并根据这些特征来提高计量自动化系统终端的运维指标。

1.2.6 变化和偏差分析法

偏差包括一些潜在的有趣知识，比如分类的反常实例、观察结果对期望偏差等。这样做的目的是明确观察结果与参照量之前的差别。在计量自动化系统中，运维人员可以将意外规则挖掘、应用到异常信息的发现、分析、识别、评价和预警方面。

1.3 电能自动化业务数据挖掘

业务分析过程主要是利用聚类分析法和多维分析法挖掘业务数据。经过相关分析可以得到其总体均值、标准差和总体峰度信息，并提取出负载率和线损率信息。按照影响程度进行相关性分析，可以从中挖掘出电网的运行信息。利用相关信息能够有效监测变压器和线路的负载情况，通过调控负荷实现节能降耗。

2 电能计量自动化系统的应用

2.1 远程自动抄表应用

长期以来，企业采用人工抄表模式存在一定的弊端，且费时费力。在手工抄表的过程中，主要存在以下3个问题：①效率低下并且劳动时间长；②人工抄表影响用户的正常生活，进入厂房抄表需要登记，十分不方便；③手工抄表很被动，很多时候抄表需要提前预约，有些甚至往返数次才能完成抄表任务。鉴于此，使用电能计量自动化系统就能够解决这些问题。电能计量自动化能够实现远程自动化抄表，大大节省了人力资源，提高了抄表的工作效率，节约了抄表成本。

2.2 计量在线监测应用

电量计量在线监测主要是通过安装电能计量装置，根据每个月抄表的电量加以分析、对比。电量计量在线监测能够在远程监测线路和设备发生故障时自动报警，以便计量管理人员及时发现设备故障，采取相应的解决措施。计量在线监测主要是通过分析报警事件，将信息作流转处理来实现计量分析的流程化和智能化。这样做，大大提高了故障处理的及时性。

2.3 防窃电应用

计量自动化系统能够保证用电计量的公平性。在供电企业，一般通过检查电表、线路发现用户的窃电行为。在过去的用电工作中，主要存在以下问题：①用电检查工作是按照计划进行的，所以，无法及时发现用户的窃电行为；②在用电检查过程中，当不确定用户用电设备的合理性时，现场检查只是检查当时用户的用电情况和用电设备，不能及时发现他们的窃电行为。

利用计量自动化技术能够快速发现用户用电过程中存在的问题——用电异常时会自动报警。

3 结束语

综上所述，本文主要分析了基于数据挖掘的计量自动化系统的应用情况。计量自动化不仅能够满足用电管理和节能的要求，还能够帮助相关人员顺利完成工作。利用计量自动化系统，不但能够降低电量耗损，而且有利于提高用电效率。鉴于此，相关部门要加大对电能计量自动化的研究力度，不断更新和完善相关技术，并将其广泛应用到生产生活的各个领域，以方便人们生活，进而创造更好的社会效益和经济效益。

参考文献

[1]张明明，谭伟.数据挖掘在计量自动化系统业务分析中的应用研究[J].电气应用，2013（S1）：272-275.

[2]赵彩云.数据挖掘在外贸业务分析决策系统中的应用研究[D].北京：北京工业大学，2003.

[3]陈长基.基于J2EE的惠州电能量数据平台设计[D].广州：华南理工大学，2014.

[4]肖菲.数据挖掘在证券业务分析系统中的应用[J].电脑开发与应用，2009（06）：56-58，60.

[5]吴礼婷.计量自动化系统在江门电网的应用研究[D].广州：华南理工大学，2012.

〔编辑：白洁〕