电力企业数据挖掘技术探究教学论文

电力企业数据挖掘技术探究教学论文（共9篇）

篇1：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

摘要：在国家电网公司信息化工程的建设过程中，积累了大量的文本数据。如何挖掘文本数据中蕴含的有价值信息将成为电力企业大数据挖掘方向研究的重点对象。文章结合电力行业目前的数据现状，使用文本挖掘的方法对电力设备检修资金投入工作效能场景进行挖掘，对生产信息管理系统中报缺单数据进行文本聚类，实现对缺陷的细分。实践表明，该方法可以得出各类别的缺陷特征，从而证明了文本挖掘在电力行业的可用性。

关键词：电力设备检修；文本数据；文本挖掘；大数据挖掘

随着信息化的快速发展，国家电网公司各专业积累的数据量越来越庞大。庞大数据的背后，由于数据结构和存储方式的多样化以及电力系统内部不同专业从业者的知识面层次不齐等，其中被利用的数据只占少量的部分，造成大量的有价值数据被浪费。在被浪费的数据中，以文本形式存在的数据占很大比重，如何从比较复杂的文本数据中获得需要的数据受到国家电网公司的普遍关注。国家电网公司经过SG186、三集五大等大型信息化工程的建设，积累了海量的业务数据，其中包括大量的文本数据。目前，国家电网公司对业务数据的利用主要集中在结构化数据的统计和分析，这些方法无法直接应用在非结构化文本数据中，更无法对其中隐含的价值规律进行深度分析挖掘。针对非结构化文本数据量不断增大、业务应用范围不断扩大这一现状，为了提升国家电网公司企业运营管理精益化水平，需要进一步挖掘非结构化数据中潜在的数据价值。因此，开展电力大数据文本数据挖掘技术应用场景和一般流程的研究显得尤为重要[1]。

1非结构化数据概述

与结构化数据（能够用二维表结构遵循一定的逻辑语法进行体现的数据）相比，非结构化数据不能在数据库中采用二维结构逻辑形式来表示，这些形式主要有Word文档、文本、图片、标准通用标记语言下的子集XML、HTML、Excel报表、PPT、Audio、Video、JPG、BMP等。半结构化数据处于完全结构化数据（逻辑型、关系型数据库中的数据）和完全无结构化数据（BMP、JPG、Video文件）中间，它一般的功能是对系统文件的描述，如系统应用帮助模块，有一定的逻辑结构，同时也包含数据格式，两者相融在一起，比较均衡，没有明显的界限[2]。进入21世纪后，网络技术飞速发展，特别是内联网和因特网技术取得突飞猛进的发展，各类非结构数据类型格式日益增多，以往的数据库主要用于管理结构化数据，对于非结构化数据的管理稍显乏力，为了适应非结构数据的迅猛发展，数据库的革新势在必行，在内联网和因特网技术的基础上，对数据库的内在结构进行改进和创新，使其能够兼容和处电力信息与通信技术2016年第14卷第1期8电力大数据技术理非结构数据形式。北京国信贝斯是我国非结构化数据库开发和设计的领军者，其旗下开发的IBase数据库能够兼容和处理目前市面上存在的各种文件名、格式、多媒体信息，能够基于内联网和互联网对海量信息进行搜索、管理，技术已经达到全球领先水平。

2文本挖掘技术

2.1文本挖掘

文本挖掘的对象是用自然语言描述的语句、论文、Web页面等非结构化文本信息，这类信息无法使用结构化数据的挖掘方法进行处理；文本挖掘指通过对单个词语和语法的精准分析，通过分析结构在海量的非结构化数据中检索意思相近的词语、句子或者信息[3]。

2.2文本挖掘流程

挖掘流程如图1所示。图1挖掘流程Fig.1Miningprocedure1）文本预处理：把与任务直接关联的信息文本转化成可以让文本挖掘工具处理的形式，这个过程分3步：分段；预读文本，把文本特征展现出来；特征抽取。2）文本挖掘：完成文本特征抽取后，通过智能机器检索工具识别符合主题目标的文段信息，在海量信息或者用户指定的数据域中搜索与文本预处理后得出的文本特征相符或相近的数据信息，然后通过进一步识别和判断，达到精确检索的目的，这是一个非常复杂的过程，纵跨了多个学科，包括智能技术、信息技术、智能识别技术、非结构数据库技术、可视化技术、预处理技术、读码技术等。3）模式评估：模式评估是用户根据自己的需求主题设置符合自己需求主题或目标的模式，把挖掘到的文本或信息与自己设置的模式进行匹配，如果发现符合主题要求，则存储该数据和模式以方便用户调用，如果不符合，则跳转回原来的环节进行重新检索，然后进行下一个匹配过程的模式评估。

2.3文本挖掘技术分析

解决非结构化文本挖掘问题，现阶段主要有2种方法：一是探索新型的数据挖掘算法以准确挖掘出相应的非结构化数据信息，基于数据本身所体现的复杂特性，使得算法的实施愈加困难；二是把非结构化问题直接转换成结构化，通过实施相应的数据挖掘技术达到挖掘目的。而在语义关系方面，就要应用到特定的语言处理成果完成分析过程。下文是根据文本挖掘的大致流程来介绍其所用到的相关技术。

2.3.1数据预处理技术

文本数据预处理技术大致可分为分词技术、特征表示以及特征提取法。1）分词技术主要有两大类：一种为针对词库的分词算法；另一种为针对无词典的分词技术。前者主要包含正向最大/小匹配和反向匹配等。而后者的基础思路为：在统计词频的基础上，把原文中紧密相连的2个字当作一个词来统计其出现的次数，若频率较高，就有可能是一个词，当该频率达到了预设阈值，就可把其当作一个词来进行索引。2）特征表示通常是把对应的特征项作为本文的标示，在进行文本挖掘时只需要处理相对应的特征项，就能完成非结构化的文本处理，直接实现结构化转换目的。特征表示的建立过程实际上就是挖掘模型的建立过程，其模型可分为多种类型，如向量空间模型与概率型等[5]。3）特征提取法通常是建立起特定的评价函数，以此评价完所有特征，然后把这些特征依照评价值的高低顺序进行排列，将评价值最高项作为优选项。在实际文本处理过程中所应用的评价函数主要包括信息增益、互信息以及词频等。

2.3.2挖掘常用技术

从文本挖掘技术的研究和应用情况来看，在现有的文本挖掘技术类别中应用较为广泛的主要包括文本分类、自动文摘以及文本聚类[4-5]。1）文本分类。文本分类是给机器添加相应的分类模型，当用户阅读文本时能够更为便捷，在搜索文本信息时，能够在所设定的搜索范围内快速和准确的获取。用于文本分类的算法较多，主要有决策树、贝叶斯分类、支持向量机（SVM）、向量空间模型（VectorSpaceModel，VSM）、逻辑回归（LogisticRegression，LR）以及神经网络等。2）自动文摘。自动文摘是通过计算机技术智能的把原文的中心内容浓缩成简短、连续的文字段落，以此来尽可能地降低用户阅读的文本信息量。3）文本聚类。文本聚类与文本分类的作用大抵相同，所实施的过程有所区别。文本聚类是将内容相近的文本归到同个类别，尽可能地区分内容不同的文本。其标准通常可以依照文本属性或者文本内容来进行聚类。聚类方法大致可分为平面划分法与层次聚类法。另外，除了上述常用的文本挖掘技术，许多研究还涉及关联分析、分布预测分析和结构分析等。

2.3.3文本挖掘系统模式评估方法

数据挖掘系统的评估是至关重要的，现在已有大量的研究来衡量这一标准，以下是公认的评估方法。1）查全率和查准率。查全率代表实际被检出的文本的百分比；查准率是所检索到的实际文本与查询相关文本的百分比。2）冗余度和放射性。冗余度表示信息抽取中冗余的程度；放射性表示一个系统在抽取事实不断增多时产生错误的趋势。最低的冗余度和放射性是系统追求的最终目标。3）双盲测试。先用机器生成一组输出结果，再由相关专家产生一组输出结果，然后混合2组输出结果，这种混合后的输出集再交给另一些相关专家进行验证，让他们给予准确性方面的评估。

3电力行业文本挖掘可研究实例

文本挖掘技术在国内电力行业属于新兴的前沿领域，对从业人员的素质要求相对比较高。由于现阶段知识和技术层面上匮乏，国家电网几乎没有关于此方面的项目实施。本节通过2个电力运营监测业务的应用需求，初步探讨文本挖掘的建模过程。

3.1电力运营监测业务应用需求

1）检修资金投入工作效能分析场景分析。大检修和技改是保障电网安全的重要工作。由于运检业务系统的数据质量问题，通过对量化数据的统计，无法准确掌握大修、技改资金投入的工作效能情况。但设备的实际运行状态可以通过文本类故障记录、运行日志等进行反映，因此，采用文本挖掘技术对检修工作效能进行分析与可视化展现，同时结合传统的统计方法，实现对大修技改资金投入工作效能的分析和监测。例如，可以通过分析历年的故障记录信息，反映出每年主要故障变化情况，进而结合每年大修技改资金投入情况，分析资金投入是否与预期目标相一致。2）家族缺陷识别分析。家族缺陷是指同一厂家生产的同一型号、同一批次的设备在运行过程中出现了相同或相似的缺陷。家族缺陷识别分析是通过对运行记录、故障记录等设备运行文本信息的挖掘和可视化分析，对设备家族缺陷进行识别。该场景既可以辅助基层业务人员对家族缺陷进行准确判断，同时可以作为一种辅助手段为总部专家判定家族缺陷提供参考，从而实现对家族缺陷辨识方式的优化，并基于此为检修计划制定、厂商评价、采购建议等提供决策支撑。

3.2文本分析建模过程

第1步：将原始的非结构化数据源转换为结构化数据，分析文本集合中各个文本之间共同出现的模式；汇总与家族缺陷相关的所有文档，形成原始数据源的集合。第2步：对原始数据源的集合进行分词处理，建立特征集，使用词频/逆文档频率（TermFrequency-InverseDocumentFrequency，TF/IDF）权值计算方法得到各个点的维度权值，判断关键字的词频，例如“主变1号”运行记录中多次出现，但在故障记录中很少出现，那么认为“主变1号”有很好的类别区分能力。第3步：对分词后的文档建立索引，汇总所有文档的索引形成索引库，并对索引库排序。第4步：文档向量化；构建向量空间模型，将文档表达为一个矢量，看作向量空间中的一个点；实际分析过程中对多维数据首先将其降低维度，降低维度后得到一个三维空间模型，文档向量化生成文档特征词对应表、文档相似度表。第5步：结合业务实际，对相似度较高的表中出现的关键字进行比对，例如：“主变1号”、“停电故障”等关键字在多个日志中频繁出现，则该文档所记录的相关设备存在异常的可能性较大。

3.3文本分析应用及成效

对生产信息管理系统中报缺单数据中的报缺单名称进行文本聚类，实现对缺陷的细分，进而对各类别在非聚类变量上进行分析，得出各类别的缺陷特征。经过近一年以来在国网辽宁电力公司的逐步应用，科学的分析挖掘出缺陷主要集中在开关、主变、指示灯、直流、冷却器、调速器等设备，主要出现启吕旭明（1981–），男，河北保定人，高级工程师，从事电力企业信息化、智能电网及信息安全研究与应用工作；雷振江（1976–），男，辽宁沈阳人，高级工程师，从事电力信息化项目计划、重点项目建设、信息技术研究与创新应用、信息化深化应用等相关工作；赵永彬（1975–），男，辽宁朝阳人，高级工程师，从事电力信息通信系统调度、运行、客服及信息安全等相关工作；由广浩（1983–），男，辽宁辽阳人，工程师，从事信息网络建设、信息安全等工作。作者简介：动、漏水、停机、渗水等缺陷现象。公司故障处理快速响应、及时维修、提高供电质量和服务效率得到了显著的提升。电力设备故障缺陷特征示意如图2所示。

4结语

国家电网文本挖掘的目的是从海量数据中抽取隐含的、未知的、有价值的文本数据，利用数据挖掘技术处理电力公司文本数据，将会给企业带来巨大的商业价值。本文提出的关于检修资金投入工作效能分析和家族缺陷识别分析2个文本挖掘实例只是文本挖掘在电力行业应用的一角。如今，数据挖掘技术与电力行业正处于快速发展阶段，文本挖掘的应用将越来越广泛。下一阶段的研究目标是探寻有效办法将数据挖掘技术融入到文本挖掘领域的实际应用中，使得国家电网文本挖掘项目得以顺利实施，并达到预期成效。

参考文献：

[1]费尔德曼.文本挖掘(英文版)[M].北京:人民邮电出版社,2009.[2]孙涛.面向半结构化的数据模型和数据挖掘方法研究[D].吉林:吉林大学,2010.[3]胡健,杨炳儒,宋泽锋,等.基于非结构化数据挖掘结构模型的Web文本聚类算法[J].北京科技大学学报,2008,30(2):217-220.HUJian,YANGBing-ru,SONGZe-feng,etal.Webtextclusteringalgorithmbasedonnonstructuraldataminingmodel[J].JournalofUniversityofScienceandTechnologyBeijing,2008,30(2):217-220.[4]周昭涛.文本聚类分析效果评价及文本表示研究[D].北京:中国科学院研究生院(计算技术研究所),2005.[5]TANPN,STEINBACHM,KUMARV.数据挖掘导论(英文版)[M].北京:人民邮电出版社,2006.

篇2：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

1、数据挖掘技术的应用及特点

数据挖掘技术是一种新型的技术，在现代数据存储以及测量技术的迅猛发展过程中，人们可以进行信息的大量测量并进行存储。但是，在大量的信息背后却没有一种有效的手段和技术进行直观的表达和分析。而数据挖掘技术的出现，是对目前大数据时代的一种应急手段，使得有关计算机数据处理技术得到加快发展。数据挖掘技术最早是从机器学习的概念中而产生的，在对机器的学习过程中，一般不采用归纳或者较少使用这种方法，这是一种非常机械的操作办法。而没有指导性学习的办法一般不从这些环境得出反馈，而是通过没有干预的情况下进行归纳和学习，并建立一种理论模型。数据挖掘技术是属于例子归纳学习的一种方式，这种从例子中进行归纳学习的方式是介于上述无指导性学习以及较少使用归纳学习这两种方式之间的一种方式。因此，可以说，数据挖掘技术的特征在出自于机器学习的背景下，与其相比机器主要关心的是如何才能有效提高机器的学习能力，但数据挖掘技术主要关心如何才能找到有用、有价值的信息。其第二个特征是，与机器学习特点相比较而言，机器关心的是小数据，而数据挖掘技术所面临的对象则是现实中海量规模的数据库，其作用主要是用来处理一些异常现象，特别是处理残缺的、有噪音以及维数很高的数据项，甚至是一些不同类型数据。以往的数据处理方法和现代的数据挖掘技术相比较而言，其不同点是以往的传统数据处理方法前提是把理论作为一种指导数据来进行处理，在现代数据挖掘技术的出发角度不同，主要运用启发式的归纳学习进行理论以及假设来处理的。

2、数据挖掘技术主要步骤

数据挖掘技术首先要建立数据仓库，要根据实际情况而定，在易出现问题的有关领域建立有效的数据库。主要是用来把数据库中的所有的存储数据进行分析，而目前的一些数据库虽然可以进行大量的存储数据，同时也进行了一系列的技术发展。比如，系统中的在线分析处理，主要是为用户查询，但是却没有查询结果的分析能力，而查询的结果仍旧由人工进行操作，依赖于对手工方式进行数据测试并建模。其次，在数据库中存储的数据选一数据集，作为对数据挖掘算法原始输入。此数据集所涉及到数据的时变性以及统一性等情况。然后，再进行数据的预处理，在处理中主要对一些缺损数据进行补齐，并消除噪声，此外还应对数据进行标准化的处理。随后，再对数据进行降维和变换。如果数据的维数比较高，还应找出维分量高的数据，对高维数数据空间能够容易转化为检点的低维数数据空间进行处理。下一步骤就是确定任务，要根据现实的需要，对数据挖掘目标进行确定，并建立预测性的.模型、数据的摘要等。随后再决定数据挖掘的算法，这一步骤中，主要是对当前的数据类型选择有效的处理方法，此过程非常重要，在所有数据挖掘技术中起到较大作用。随后再对数据挖掘进行具体的处理和结果检验，在处理过程中，要按照不同的目的，选择不同的算法，是运用决策树还是分类等的算法，是运用聚类算法还是使用回归算法，都要认真处理，得出科学的结论。在数据挖掘结果检验时，要注意几个问题，要充分利用结论对照其他的信息进行校核，可对图表等一些直观的信息和手段进行辅助分析，使结论能够更加科学合理。需要注意的是要根据用户来决定结论有用的程度。最后一项步骤是把所得出的结论进行应用到实际，要对数据挖掘的结果进行仔细的校验，重点是解决好以前的观点和看法有无差错，使目前的结论和原先看法的矛盾有效解除。

3、数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展

数控挖掘技术得到了非常广泛的应用，按照技术本身的发展出现了较多方法。例如，建立预测性建模方法，也就是对历史数据进行分析并归纳总结，从而建立成预测性模型。根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。如果推断的对象属于连续型的变量，那么此类的推断问题可属回归问题。根据历史数据来进行分析和检测，再做出科学的架设和推定。在常用的回归算法以及非线性变换进行有效的结合，能够使许多问题得到解决。电力营销系统中的数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之一。这种应用可以有效地帮助决策人员进行当前有关数据以及历史数据的规律分析，最后预测出未来情况。把关联规则成功引入电力营销分析，通过FP-Growth算法对电力营销的有关数据进行关联规则分析，从中得出各种电量销售的影响因素以及外部因素、手电水平等的关联信息，以便更好地为电力的市场营销策略提供参谋和决策。对电力营销系统的应用中，时间序列挖掘以及序列挖掘非常经典、系统，是应用最为广泛的一种预测方法。这种方法的应用中，对神经网络的研究非常之多。因此，在现实中应用主要把时间序列挖掘以及神经网络两者进行有效地结合，然后再分析有关电力营销数据。此外，有关专家还提出应用一种时间窗的序列挖掘算法，这种方式可以进行有效地报警处理，使电力系统中的故障能够准确的定位并诊断事故。此算法对电力系统的分析和挖掘能力的提高非常有效，还可判定电力系统的运行是否稳定，对错误模型的分析精度达到一定的精确度。

4、结语

篇3：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

随着信息技术的不断发展, 再加上当下所处的数据时代, 信息技术应用的范围在不断的扩大。在电力系统中, 相关研发人员越来越重视在数据时代的环境下将电力变成信息化, 旨在提高整个电力系统的运行效率。但是想要将数据时代下的电力信息技术应用于电力系统中, 就应该对两者之间的关系进行剖析。

1 数据时代与电力信息技术的关系

电力系统维系着整个社会发展和人民生活, 在一定程度上影响着我国的国民经济。因此结合数据时代将电力信息技术应用于我国的电力系统当中, 对推动我国电力行业的发展有着重要意义。随着信息技术的应用领域不断扩大, 将信息技术与电力结合起来, 不仅提高了其决策、运营的价值, 这种价值的体现更符合了当下数据时代的特点。将电力信息技术应用其中, 其中的数据发挥出了更大的作用, 例如其中的生产数据、发电数据, 通过对电力系统中的数据进行深入挖掘和分析, 就能够在此基础上开发出更多高价值的服务。电力企业在抓住数据带来的优势的同时更多的是发现数据背后的价值, 制定数据战略, 保证电力系统发电、输电、配电、用电各个环节高效运行, 如图1所示。

2 基于数据时代下的电力信息技术在电力系统中的应用

2.1 电力信息技术在发电站、变电站中的应用

在发电站和变电站系统中, 实现其信息化, 能够对变电站中的各项工作实行实时监控、测量和保护。利用信息技术实现变电站综合信息化系统的产生, 主要的设备是多台微型计算机和大规模集成电路。通过利用微机保护替换传统的继电保护屏, 不仅能够改进传统继电保护屏不能与外界通信的不足, 还能够大大提高保护作用。在变电站综合信息化系统中, 其中的分布式数据中心, 主要作用是处理厂级监控系统SIS系统数据, 能够实现整个电力行业内的设备运行状况、电量生产数据的共享, 再利用数据中心的服务器对相关数据进行处理分析, 一旦运行过程中出现问题数据中心能够提前知晓, 这样就形成了一个预警数据, 能够及时作出反应。并且通过数据中心的海量信息, 在变电系统中的每个设备中建立一个相关数据, 对设备进行定期的维护和保养。

对于集中式和分层式, 集中式则是将所有信息通过一个主机来进行所有数据的处理分类。分层式则是分为3个层次进行数据的管理, 从硬件到软件实施对3个层次的所有数据信息的处理。

2.2 电力信息技术在电网调度中的应用

针对当下所处的数据时代环境, 我国自行研发出了与数据相关联的相关系统实现电网调度的高效运行。其中的数据采集与监控系统 (SCADA) 主要进行电网调度中对于整个系统的运行、决策和快速诊断系统故障状态, 能够有效提高电网调度工作的准确性、安全性和可靠性, 整体实现电网调度的自动化。在电网调度中, 调度员也需要依据形势作出改变, 针对调度员设计开发的培育模拟系统 (DTS) , 这个系统利用以往发生过的数据模拟一个事故的发生, 主要锻炼调度员的处理突发事故的能力, 也有效维护电网调度的良好运行。

2.3 电力信息技术在电力系统清洁能源项目的应用

针对目前日益严峻的环境问题, 我国的电力行业的发展逐渐向清洁能源方面靠近, 各种清洁能源的开发项目越来越多, 例如风电、太阳能、海潮能等。其中在发展风电的过程中, 由于对地理环境的要求较高, 因此在这种环境要求下就产生了地理信息系统 (GIS) , 通过系统中的海量数据对需要进行风力发电的周边环境进行数据采集和分析, 综合考虑电力生产、资源情况。通过这种数据挖掘能够提供给相关工作人员建设电站的相关数据支持, 保证电站的建设合理、科学, 能够实现可持续发电。通过各个生产系统中数据的相通性, 这种利用清洁能源发电的电力企业都是利用数据进行决策, 这电力系统不断的运行过程中, 各项数据持续的累积, 以及分析电厂或者电力设备周边环境、气候的变化, 当出现影响电力机组正常工作的因素产生之前相关数据就能够提前进行警示。不仅如此, 通过数据的决策以及反馈, 电力企业相关工作人员能够对电力设备进行及时的检修和保养, 做好设备管理工作。

通过将电力信息技术结合数据应用于电力系统中, 各个电力企业之间能够实现生产数据、管理数据、地理数据等相关数据的资源共享, 为提高电力企业运行效率、管理效率、经济效益做出一定贡献。

结语

在数据时代, 将电力信息技术应用于电力系统将是未来电力发展的主要趋势, 也是未来信息化发展的主流方向。但是, 在信息技术面前海量的数据也给其带来了挑战, 如何从海量的信息中提取有价值的数据, 也是当下电力企业需要面对的问题。

参考文献

[1]陈晓峰.浅析数字化变电站与常规变电站的不同以及自身存在的不足[J].数字技术与应用, 2010, 13 (11) :196-197.

[2]刘俊勇, 杨嘉湜, 王民昆, 等.基于Google Earth的电网信息可视化研究及实现[J].四川电力技术, 2009, 15 (01) :152.

篇4：关于电力调度数据安全问题的探究

关键词：电力调度；数据安全；IP技术

中图书分类号：TM734 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2012）32-0108-02

在工业化高度发展的今天，电力产业无疑是流淌在国家日益强大躯体内的血液，是关系着工业建设和居民生活等国计民生方面的命脉。随着我国经济的快速发展，工业和居民用电量持续增长、用电负荷急剧增加、用电质量愈加严格，使得我国的电力供应经常处于紧张状态，严重影响了国民经济的发展。

按照电力工业的发展势头，在未来的很长一段时间内我国仍需要在电力局基础设施和电力输送领域加大投入，持续深化电力体制改革。基于此，我国就电力网络的扩展和升级出台了一系列的措施，包括厂网分离、国有电力资产重组、竞价上网、设立电监会等，而国内的电力企业也积极响应，纷纷通过提升技术水平来力争做好电力服务工作，提升自己的营运收入。

在所有的技术革新中，积极建设电力二次系统的电力调度通信网络也是电力企业谋求发展的重点工作之一，目前我国的电力调度数据网正从传统的电路交换向统一的包交换过渡，在技术、经验方面还不是很成熟，再加之其在电网生产和运行中的重要作用，使得调度数据本身的安全性值得认真研究并提出全方位的解决措施。

1 电力调度数据网的现状和发展

1.1 电力调度数据网概况

电力调度数据网络（SPDnet）负责电力调度实时数据、生产管理数据、通信监测数据等电力生产实时信息的传输，在协调电力系统发、送、变、配、用电等方面作用重大。电力数据网络的承载业务基于其最为基础和核心的EMS/SCADA得到了很大范围的拓展，业务系统的不断发展对调度数据网络提出了更高的要求，如何在同一数据网络中互不影响的并行传输多个关键系统，并同时保证传输可靠和数据安全，成为电力调度数据网络建设的重要课题。

1.2 电力调度数据网络结构

我国的SPDnet网络由上至下按照国家、地区、省、地市、县等级分别对应建立工五级网络，覆盖各级调度中心和直调发电厂、变电站。目前国家及网络已经建设完成投入使用，地区和省级网络正加紧实施，少数地市甚至经济发达县区的建设也已经开始。

本文拟采用IP路由交换设备组成广域网，采用IP over SDH的技术体制，各二级及以下网络均采用相类似的方式分层组网，网络对于IP路由和交换设备、相配套的安全系统技术要求如下：

①电力调度数据网的关键、重要环节需采用电信级别高的设备，关键部件如主控单元、总线、电源等应有冗余设置，业务处理板应支持热插拔特性，可实现在线维护和升级。

②电力调度数据的传输应配合MPLS VPN技术和QOS技术，具备准确、实时、可靠的性能，另外还需具备高转发和端到端转发延迟功能。

③在进行不同业务系统数据的传输时，要根据业务类别及其重要程度进行有效隔离，通过建立安全分区进行有效的防护和管理，通过构建时间、空间、网络三个层面的集成安全体系架构对外网、内网进行监测，实现网络层、用户层、业务层端到端的安全保护。

2 IP网络的安全状况分析

IP网络以其技术开放、设置简单、扩展功能强大和应用范围已经成为现代网络技术应用的核心，但其广受欢迎的特点却与电力调度数据保密性、安全性等要求相冲突。因此，如何使IP技术很好的融入到电力调度数据网络当中，在实现高效、可靠传输的同时能够保证数据安全显得至关重要。

据统计，目前应用TCP/IP协议的网络系统受到的主要威胁和攻击方式有欺骗攻击、否认服务、拒绝服务、数据截取和数据篡改等。基于此，IP网络建立了较为完整的网络安全方案，其中常用的安全工具有认证与签权、防火墙、入侵检测、隔离器等。

在预防攻击的方法和经验的积累中，IP技术还形成了自己全面的网络安全策略，其中包括：广域网中设置隔离、自治域及冗余备份；局域网按照功能和级别划分，设置口令，加强维护、管理；操作系统中设置权限，记录登录信息，及时升级、弥补漏洞；通过磁盘、服务器和网络进行数据备份。

3 电力调度数据安全整体解决方案

3.1 电力调度数据网安全策略

综合考虑电力调度数据网的特点、功用以及易受攻击的部位和所造成的威胁等情况，得出其安全策略为：调度网内部分层建立和部署安全体制，网内网外建立有效的隔离措施，关键点建立实时检测与审计工具。以上策略覆盖了电力调度数据网从低到高，由内至外，事前起到事后终的全部范围，是全面解决方案的基本依据和核心所在，针对以上调度数据网的安全策略，本文以下内容分三个方面详细介绍。

3.2 调度数据网内部安全方案

电力调度网可以在纵向范围内看作分层管理的独立专网，通过WAN连接各级调度LAN以及主机或终端设备。调度数据网内部安全主要包含物理安全、网络安全、操作系统安全、应用安全和人员管理共5个层面的内容。

物理安全主要指预防自然灾害、故障、失窃、数据丢失等造成硬件、线路等的损坏。目前，物理层面的通信主要采用SDH传输体制来实现复用段或通道的自愈保护，安全性方面主要注意各类生产调度数据的有效隔离。而MPLS VPN技术则是此方面应用的最好选择，其体系结构如图1所示。

交换路由器（LSR）作为基本组成单元构成MPLS网络区域，LSR可位于MPLS域边缘用于外联亦可位于域内部用作内联，其具体设备可以是路由器或Ethernet交换机。在电力调度数据传输时，可以根据其实时性要求是否严格进行划分，并将其分别归属于两个MPLS VPN（VPN1、VPN2）进行有效隔离。

由于广域网覆盖范围较大、涉及的服务节点较多，所以应重点做好其安全防护。局域网作为各级调度机构的内部网络，涉及最核心的应用服务和相关信息，是黑客攻击的目标所在，安全防护的薄弱环节。在具体防护中可以应用以下方法：在网络建设时做链路备份；建立与上级网络的紧密联系；优化路由及网络结构，必要时设定TCP侦听功能；分散应用所在的主机和物理地点，避免一损俱损；划分区域，加强口令管理，形成操作制度；设置防火墙和病毒防护。

3.3 调度数据网内外隔离方案

在做好调度数据网内部安全之后，还需要关注其与电力信息管理系统中各级调度部横向的连接，只有做好内部网和公共网物理隔离，才能真正保证调度数据的安全可靠。

本文中采用链式结构部署隔离器来实现调度数据网内外的隔离，其链式结构如图2所示。该隔离装置的引入可以过滤不安全的服务，禁止不安全协议进出，阻止源路由攻击，并将以上类型攻击的报文并通知网络隔离装置管理员。通过将所有的访问都经过网络隔离装置，以便做好访问日志记录，并提供网络使用情况的统计数据。当发生可疑动作时，网络隔离装置能进行适当的报警，并提供网络是否受到监测和攻击的详细信息。

4 结 语

本文在对电力调度数据网运行现状以及当今广泛应用的IP网络技术安全状况进行分析的基础上，给出了基于IP技术的电力调度数据网络安全方案。高效、经济的电力调度数据网安全方案意义重大，随着网络基础设备、操作系统、数据库、网络隔离器等方面技术的发展，与之相关的网络安全问题一定会得到更多的重视和研究。

参考文献：

[1] 罗汉武，李昉，张栋.安全数据网的构建及其在河南电力调度数据网应用[J].电力自动化设备，2007，27（1）.

[2] 阙凌燕，陈利跃，黄斌.新一代数据保护技术在浙江电力调度管理信息系统中的应用[J].浙江电力，2010，29（2）.

[3] 李劲.应用电力调度数字证书技术保障电力生产数据安全[J].广西电力，2007，30（4）.

篇5：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

信息化的时代将信息建设波及到了每个角落，对于企业来说，实行信息化管理不仅是能够提高企业的工作效率，也是企业与时俱进的表现。信息化建设中，利用各种信息化设备对企业相关的信息进行数据录入、管理等操作，是提升企业信息化水平的重要措施。

某市电力部门根据相关要求要求，针对目前该系统已进入业务数据收集阶段，专门成立了PMS数据录入工作组正式成立。工作组成员4人齐头并进，分别对工区“新报道”的兴音线、兴德线、兴哈线、兴北线4条线路展开了PMS数据录入。

工区主任明确指出：“PMS数据录入对于以后检修、检测等工作至关重要，如果疏忽，不能提供准确数据，会为将来的工作带来很多不必要的麻烦，所以大家要努力、认真地完成此项工作”。

新接线路PMS数据录入工作项目繁琐，任务量大，不仅要保证录入的及时率，还要确保每个数据的准确率，保障通过蒙东电力公司考核。有时候，一个数据的录入需要查阅大量的图纸资料，需要很多人默契的配合，有电脑操作数据录入的，有专门查阅资料记录数据的，还有进行数据审核工作的，就像一条生产流水线，有条不紊。

篇6：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

【摘要】：在社会高速发展的推动下，我们已经进入到大数据时代，大数据的普遍运用使得电力企业档案、电力基层的改革、档案资源管理方式都进行了全面的改革创新。大数据的发展趋势是现在时代所赋予的必然性。论文着重分析了怎样运用大数据来提高基层电力企业档案管理的方式技术和服务能力，从而大力推进基层电力企业档案管理工作的顺利进行。

【关键词】：大数据时代；基层电力企业；档案管理策略

引言

大家都知道档案管理的重要性和复杂性，所有的信息都要建档分类，现在时代发展的飞快，信息产生的数量也是大大增加。为了跟上时代发展的步伐，我们要积极运用现代科学的知识，来发展我们档案管理的工作。与此同时，我们也要了解电力企业档案管理的现状，积极发现在电力企业档案管理过程中出现的问题，这样我们才可以及时改正错误，对电业企业的发展也具有深远意义。

1、运用大数据进行档案管理的必要性

1.1需要存档的数据多，传统的纸质存留的档案管

理办法无法存储日益增加的档案资料。当今社会，“多”成为了人类生活之中的重要词语。广大档案管理工作者，面对越来越多的数据资料的存储要求，必须改变传统的档案管理办法，把大数据运用到档案管理工作中，利用大数据体量巨大的特点，出色地完成工作。例如，“百度云盘”这个APP的出现，使得人们不必再在电脑或者手机内存中储存过多的资料，而只需要将所有需要储存的档案资料上传到百度云盘即可。无论是视频还是文字、图片资料均可储存在百度云盘之中。而人们需要查找资料时，可以随时随地运用互联网在百度云盘中进行预览或下载观看。百度云盘拥有超大容量，还可以增加容量。如此，便无需担心所需储存的档案资料越来越多了。

1.2档案的发展愈加多元化，需要大数据来支撑档

案管理的发展。而今，由于人们需要存档的资料越来越多，在人们需要进行定位查找时，就变得日益艰难。如果利用传统纸质留存档案的办法，人们在查阅之时，必须翻阅大量的文字资料，这样既浪费时间，又耗费了精力。此外，所需留存的档案不仅仅只有文字资料，随着档案多元化的发展，包括视频、图片等都需要进行留存，而这些是纸质留存的档案管理的办法做不到的。因此，为了适应档案的多元化发展趋势，必须有效利用数据的新功能来进行档案管理。例如，各种网站的出现，包括“百度文库”、“微课网”、“教育人才网站”等。这些网站使得人们可以通过互联网在网络之中，快速定位寻找到所需的档案资料。这样的档案管理方式既帮助人们节省了时间，又帮助人们利用丰富的网络资源进行充分地对比与分析，找到自己所需的资料。

2、电力企业档案管理存在的问题

2.1档案保存形式面临挑战

大数据背景下，数据信息的形式也更加多样和多元，电子文档、电子图片，还有音频视频等，都是重要的信息载体，此类的数据信息，是无法转换成纸质材料进行保存的。鉴于此种情况，档案管理的保存方式就必须进行创新，只有这样，才能实现对新形式数据信息进行有效的保存，同时，也可以对这些数据信息进行分类和标记，并根据其中的关键词建立档案，便于日后的使用与查找。

2.2档案管理没有一套完整的分类

数据的数量较多，种类也多，其中相关联的内容也多。由于工作人员的能力是有限的，无法做出一套完整的分类，也无法将数据准确分类。

2.3技术挑战

大数据的容错计算相当困难，算法极其复杂，档案管理系统只能将失败的概率尽可能降低到可接受的范围，而不能完全排除。其次，大数据环境下的档案管理系统采用的是云计算技术，其优势在于聚集工作负载，提高资源共享度，这必然增加档案管理系统运行成本，同时，还会加大系统出现故障的频率。再次，档案管理系统存储了海量的档案数据，且种类繁多，结构多样，现在档案系统

3、大数据时代下的档案管理模式

3.1培养专业人才

在当今的时代背景中，无论是哪个国家，还是哪个领域与行业，想要谋求发展，都离不开人才，人才是创新和发展的动力，人才是保证和提高工作质量的基础与前提，档案管理工作也是如此。由于目前的档案管理工作人员，多为传统型人才，无法满足大数据背景下的档案管理工作需求，其专业知识与实践能力都有所欠缺和不足，若我们仅仅重视对设备和技术的更新与升级，而不重视对工作人员能力和素质的提升，这对档案管理工作效率而言，也是于事无补的，并且受到工作人员能力的现实，影响和降低档案管理工作的水平，得不偿失。因此，在当前情况下，要注重提高档案工作人员的专业素质，培养行业的人才，这是提高档案管理工作效率的?P键。

3.2加强档案数据的安全性

我们要充分认识到，大数据档案管理，虽然具有诸多的优势，但是，也存在较高的数据信息丢失的风险，因此，要切实加强对档案信息的安全保障工作，这是必不可少的，也是至关重要的。大量的数据信息，可以保存在一张小小的内存卡中，有着显著的优势，但是，也存在较高的风险，容易造成数据丢失。例如，计算机感染病毒，或者是内存卡消磁，或者是内存卡受潮损坏，都会造成档案的丢失，因此，要提高档案的安全性。具体而言，档案管理人员要具有安全意识，在日常工作中要注意预防计算机感染病毒，同时，相关的政府部门，要出台相关的管理规范和工作细则。

3.3 加快档案管理人员的知识更新

在档案信息化高速发展的今天，计算机技术为档案管理注入了新鲜的血液，加快了数字化建设的步伐，作为档案人员，应该转变传统档案管理理念，增强对数字化管理的重视程度，重点放在数字化管理和网络化资源建设上。因此，档案人员应加强微机学习，努力提高计算机水平。在学习现代化知识中，不断拓展档案创新的新局面，形成一个既能全面了解档案理论知识，又能熟练掌握计算机操作技术的复合型档案管理人才的发展格局。

3.4完善档案管理的分类

大数据是对数据信息做专业化的处理，为此工作人员不必担心。我们只需运用大数据的专业知识和多年的工作经验来完善档案管理的分类，尽量让档案的分类趋于完整，为以后的工作提供方便。

结语

大数据将带领着我们国家的企业、基层和整个市场的相关组织和人员带来一场基层电力企业档案管理的大变革，让大数据对我们国家的企业和基层电力企业档案管理提供更好的发展模式和更快捷的发展速度，从而给我们国家的基层电力企业创造更多的经济利润。

【参考文献】：

篇7：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

1 引 言

我国长期以来兴建了一大批水利工程，初步形成了具有防洪、排涝、灌溉、供水、发电、养殖、种植、旅游等功能要素的水利工程体系，为国民经济的高速发展发挥了巨大的基础作用和支撑作用。 在水利工程建设取得辉煌成就的同时，人们逐渐意识到我们在水利工程的管理上还存在着手段比较落后，重建轻管、水利资源利用率低等突出问题，致使一大批水利工程不能发挥其价值，或者工程寿命大大缩短。 穆范椭 等分别从制度管理、机制管理、人力资源管理等几个方面对水利工程管理中存在的问题进行了论述，并提出了不少可行性的解决措施。 不可否认，水利工程管理中出现的问题，不少是制度上的问题，但水利工程管理有其特殊性、复杂性，需要广博的知识和高超的技术，单纯靠“软管理”是不能从根本上解决问题的，必须借助一些现代化的信息手段来辅助进行决策和管理， 才能够更好、更科学地解决问题。

近年来，在水利工程信息化的过程中，我国建设了一大批水利工程管理信息系统，对于水利工程的建设和运行管理起到了很好的帮助作用。 但是，这些系统所提供的功能大多是业务型的，很少面向管理决策。 随着水利工程管理向现代化纵深发展， 这些系统远远满足不了人们的需要。 另一方面，水利工程管理信息系统在发展过程中积累了海量的数据，不少是空间类型的数据，而且这些数据还在不断地增长，而相比于数据的生产、运输和累积能力，人类对空间数据的分析能力还很落后 。 人们虽然深知这些海量数据中蕴含了很多有价值的知识，但是不知道如何利用它们， 而依靠传统的信息系统是解决不了这些问题的。数据挖掘技术的出现为这些问题的解决带来了可能。 所谓数据挖掘，就是从海量数据中发现潜在的、有价值的知识的过程。 传统的数据挖掘技术和方法一般作用于非空间数据，而水利工程管理方面的数据不但有非空间数据，还有大量的空间数据。 和非空间数据相比，空间数据除了具备非空间数据的特征外，还有拓扑、方位和距离等非空间特征，因此其挖掘技术的实现有其特殊性。 在武汉大学李德仁院士首次提出空间数据挖掘这一概念后，国内外不少学者为此开展了广泛的研究。

2 空间数据挖掘在水利工程管理中应用需要解决的主要问题

水利工程管理信息系统中存在着大量的空间数据，因此需要采用空间数据挖掘技术。 和一般的空间数据挖掘系统相比，对水利工程数据的挖掘需要考虑其历史发展因素和特殊性。 首先，水利工程是一个系统工程，其有效管理往往需要多领域、多部门的专家相互协作，一项重要决策的做出往往需要对历史数据从各种维度进行分析，反复考虑各种因素，综合各个专家的意见才能形成，而不同的专家和决策者会从不同的角度来分析数据，因此对水利工程数据的挖掘需要交互探查或查询驱动的方法，在技术实现上需要采用数据仓库和数据立方体支持这种探查式的、快速的联机查询和分析。 其次，在用的水利工程信息系统的主体是 GIS (Geographical Information System， 地理信息系统)，大部分的空间数据是由 GIS 系统生成的，空间数据的查询、计算、分析和可视化显示是一种复杂的技术，因此如何利用原有的 GIS 系统中的数据，数据挖掘如何和 GIS 集成以进行复杂的空间数据处理成为一个需要解决的重要问题。最后，要实现水利工程的数据挖掘，需要建立一个数据挖掘系统模型，模型在系统工程的研究、设计和实现中是一个非常重要的问题，一个好的模型对了解系统本质特征、揭示系统的规律起到非常重要的作用，建模也是实现一个工程系统的重要一步。 因此，要想实现空间数据挖掘技术在水利工程管理中的应用，这 3 个问题是我们不可回避的、必须研究的核心问题。

3 空间数据仓库

水利工程信息化的过程中产生了海量的数据，而数据仓库是处理海量数据的关键技术，它可以将不同来源的数据统一到语义上一致的环境下。 在水利工程信息系统中除了有丰富的非空间数据外，还有大量的空间数据，如地图、预处理过的遥感图像、视频等。 空间数据与非空间数据相比，除了具备传统数据库数据的特征外，还携带了空间特征，如拓扑、方位、距离等。 “空间数据仓库是面向主题的、集成的、时变的和非易失性的.非空间数据和空间数据的集合”， 用于支持空间数据挖掘和与空间数据相关的决策过程。 建立空间数据仓库是一个具有挑战性的工作，需要解决两个方面的问题：集成来自异构数据源和系统的空间数据;如何在空间数据仓库中实现快速而灵活的联机分析处理。

影响水利工程建设和管理决策的数据来源是丰富多样的，如气象数据库、蓄滞洪区空间分布式社会经济数据库、雨情和水情数据库、水旱灾情数据库等，它们往往存在于异构的环境中，可能来自于不同的系统，数据格式多种多样。 数据格式不仅与特定的结构有关，如光栅格式和矢量格式，而且与特定的厂家有关。 为了能够进行空间数据的分析和处理， 需要首先对这些异构的数据进行清洗、变换和集成，以清晰一致的格式存放在数据仓库中，然后可以调用相应的数据挖掘算法获取有用的知识。 空间数据仓库已成为联机数据分析处理和数据挖掘必不可缺的平台。利用空间数据仓库技术， 可以对异构的各类信息进行过滤、集中和综合，完成水情信息采集、工情信息采集、防汛抗旱信息等水利工程信息的自动接收、处理等功能，在此基础上可以进行汛情分析、暴雨洪水预报、调度、灾情评估以及旱情预测等知识发现功能。

空间数据仓库、OLAP(On-Line Analytic Process，联机分析处理)和 OLAM(On-Line Analytic Mining，联机分析挖掘)的实现基于多维数据模型，这种模型围绕中心主题组织数据，将数据看作数据立方体的形式。 数据立方体允许从多维对数据建模和观察，它由维和事实来定义。 数据仓库有星型模式、雪花型模式或事实星座型模式。 在这 3 种结构中，星型模式提供了简洁而有组织的仓库结构，便于进行 OLAP 和 OLAM 操作，所以是空间数据仓库建模的好选择。相比于传统的数据立方体，空间数据立方体中存在 3种类型的维：非空间维、空间到非空间维和空间到空间维;有两种不同的度量：数值度量和空间度量 。

4 水利工程

GIS 系统与数据挖掘系统结合的方式水利工程的建设和管理与其所在地的地形、 地质、社会、经济以及河流的水文等空间要素有关，而 GIS 善于处理和分析空间信息，因此大多水利工程在信息系统中采用了 GIS 技术。 GIS 是空间数据库发展的主体。 GIS 中含有大量的空间和属性数据，有着比一般关系数据库和事务数据库更加丰富和复杂的语义信息， 隐藏着丰富的知识。

空间数据挖掘和知识发现技术，一方面可使 GIS 查询和分析技术提高到发现知识的新阶段，另一方面从中发现的知识可构成知识库用于建立智能化的 GIS 系统，同时也将促进 3S(GIS/RS/GPS)的智能化集成，因此很有必要探讨GIS 系统与数据挖掘系统的结合方式。 当数据挖掘系统工作在一个需要与其他信息系统成分通信的环境下，可以采用不耦合、松散耦合、半紧密耦合和紧密耦合 4 种方案。 不耦合方案虽然简单，但缺点不少，是一种非常糟糕的设计。 雷宝龙和李春梅提出了 GIS 与空间数据挖掘集成的3 种模式：松散耦合式、嵌入式和混合型空间模型法。在此基础上对上述 3 种模式进行了改进，以适合于水利工程 GIS 系统和空间数据挖掘系统的集成。

4.1 嵌入式

嵌入式是将数据挖掘系统融入到 GIS 中，也就是说系统既是一个 GIS 系统，又是一个数据挖掘系统。 嵌入式的优点是可以充分利用 GIS 系统所提供的空间数据处理和分析功能来开发数据挖掘系统， 减少了开发的工作量，降低了开发的难度;其缺点是数据挖掘功能被限制在特定的GIS 系统中，难以移植到其他的 GIS 系统上，而且这种方式会因为考虑到一种用户的需求，而限制另一部分用户的需求，从而使系统功能的开发受到限制。

4.2 松散耦合式

在松散耦合式下，数据挖掘系统和 GIS 系统实际上是两个独立的系统，数据挖掘系统从 GIS 中获取空间数据和属性数据，经过清洗、过滤和变换后存入自身的数据库或数据仓库中，数据挖掘所进行的其他工作与 GIS 系统没有任何联系。 这种模式的优点是数据挖掘系统不依赖于特殊的 GIS 系统，可以开发出独立的、相对通用的空间数据挖掘系统;缺点是在数据挖掘系统中要融入复杂的空间数据的处理，系统开发的难度很高。 4.3 紧密耦合式紧密耦合式克服了嵌入式和松散耦合式的缺点，既充分利用了原有 GIS 的处理空间数据的强大功能，降低了开发的难度， 又不受制于原有 GIS 系统的用户需求的制约，具有较大的灵活性，提供了相对独立的数据挖掘功能。 其缺点是和原来系统联系密切，开发的数据挖掘系统往往依赖于 GIS 系统。

在这 3 种结合方式中， 紧密耦合式有着明显的优点，是建立水利工程数据挖掘系统优先考虑的方式。

5 水利工程数据挖掘系统模型

文献介绍了国外几个相对比较成熟的空间数据挖掘系统：GeoMiner、MultiMediaMiner、SKICAT 等， 然后提出了作者领导的空间数据挖掘团队研究和开发的两种空间数据挖掘原形系统 GISDBMiner 和 RSImageMiner，并提出了 GIS 空间数据挖掘系统的体系结构。 文献介绍了现有的数据挖掘模型：OLAM 模型和影响域模型，以及 GeoMiner 原型系统的体系结构，最后提出了一个基于空间立方体的数据挖掘模型。 文献提到了 Han 提出的通用数据采掘原型 DBLEARN/DBMINER、Holsheimer 等人提出的并行体系结构，以及 Matheus 等人提出的多组件体系结构，并重点介绍了 Matheus 等人的多组件体系结构。水利工程管理决策大多是复杂的非结构化决策，需要进行探查性或查询驱动型的数据挖掘，以方便不同的决策者和专家从不同的领域或角度进行数据探查和分析。 一般情况下，在挖掘过程中需要进行人机的多次对话，然后结合人类专家的隐性知识，才能够发现有价值的知识。 因此自动化的挖掘方法不适合于水利工程数据挖掘。

模型分为 4 层，分别为数据存储层、多维数据库与数据仓库层、OLAP/OLAM 层、用户界面层。 第一层数据存储层的数据主要来源于水利工程数据库和相关的异构数据库，元数据用于指导数据的清理、过滤和集成，是构建水利工程数据仓库重要的技术手段。 第一层的数据经过变换和集成后，存储到数据仓库和多维数据库中，它们是实现第三层 OLAP/OLAM 分析所需要的重要的数据源。 该模型的核心是 OLAP/OLAM， 它们是支持探查性知识发现的核心技术。 第四层是用户界面层，用来帮助用户实现基于约束的挖掘查询，并将挖掘结果显示给用户。

6 空间挖掘可以采用的方法与发现的知识类型

数据挖掘在水利工程管理上的应用，不仅可以建设智能型的 GIS 系统,促进遥感技术和 GIS 技术的深入应用，还可以从数据中发现潜在的、有价值的知识或规则，用于指导水利工程的建设和管理。 一般来说，传统的数据挖掘方法如统计、分类、聚类等都可用于空间数据挖掘，但我们不能简单地把这些方法直接应用在空间数据的挖掘上 。一方面， 因为空间数据除了具备一般非空间数据的特征外，还具备拓扑、方位、距离等空间特征;另一方面，传统的数据挖掘算法一般假定数据对象统计不相关、相邻的数据对象是独立产生的，而空间数据的相邻对象间存在着关联和相互影响，因此需要对原有的方法进行改进，使得数据挖掘方法适合于地理空间数据的挖掘。 在空间数据挖掘与知识发现中可采用的方法主要有：统计方法、归纳方法、聚类方法、空间分析方法、探测性的数据分析、Rough 集方法、云理论、图像分析和模式识别等。 能发现的知识类型有：(1)普遍的几何知识，如计算和统计出空间目标几何特征量的最小值、最大值、均值、方差、众数等;(2)空间分布规律，如机井、水库的分布规律。 能发现的规则有：(1)空间关联规则，如地下水与降雨量的关系，河水质量与污染企业分布的关系;(2)空间的聚类规则;(3)空间演变规则，如水库泥沙淤积的演变规律， 河道周围生态的演变规律。需要注意的是，为了便于理解空间数据、发现空间联系、发现空间数据与非空间数据之间的关系，应重视可视化的方法在水利工程数据挖掘过程和挖掘结果的使用。

7 结 语

篇8：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

电力调度自动化系统实际上是说能够直接给电网稳定运行提供一定监控系统和采集数据信息, 包含运行在系统中各种软件, 能够在线为电网中的各系统提供一定的系统稳定安全可靠运行的数据信息、控制方式以及决策分析工具的一种处理数据的系统。电力调度自动化系统主要由发电厂自动系统、电力调度自动主站、传输通道、变电站系统以及相关设备共同构成。这种自动化系统主要包括安装在变电站以及发电厂中的控制系统以及采集数据系统, 还有适当安装在各种调节结构系统中主要设备, 利用一定的传输数据或者通信介质来形成的系统。现阶段, 这种电力调度自动化系统是具有很大发展前景以及发展比较快的技术之一, 随着社会不断发展, 电力调度自动化系统也在不断发展, 对于使用范围和内涵也在不断变化, 逐渐从原来的单一EMS系统发展成为TMS、EMS、雷电监视、调度自动化、功角遥测、调度管理以及市场技术等。数据网络可以在一定程度上维护调度系统自动化的运行和发展, 需要具有一定的可靠性和安全性, 对于数秒级进行实时性规范, 发布市场信息系统和报价系统需要与公网进行适当连接, 所以, 还应该具有一定的隔离和加密处理。

2 电力调度自动化系统数据网安全技术

2.1 健全制度, 高效安全管理

制度管理是保证系统稳定安全运行的基本基础和条件, 想要更好的进行网络安全运行, 就需要建立一定的网络安全管理制度, 保证数据网络运行管理的安全性和可靠性, 保证能够最大限度的发挥数据网络的作用。网络数据制度安全包含很多内容, 除了基本的安全制度以外, 还需要建立一定的人员管理制度、组织安全防护制度、安全管理以及网络设备安全制度等。此外, 除了以上的制度, 还需要一定的防范管理机制, 建立比较完善的防范机制, 可以有效的促进系统稳定安全运行, 提高整体的电力系统的可靠性, 提高系统对于出现网络安全问题的应付能力, 及时进行防御和演练, 保证在出现危险的时候, 可以及时解除危险进行安全运行。

2.2 物理环境的安全稳定

物理环境安全主要是说电力系统周围数据网络和相关设施的安全, 是保证系统安全数据运行的基础。高效安全的物理环境对于电力系统数据网络安全具有一定的作用, 可以避免出现火灾、水灾以及由于人员的影响安全运行。物理环境主要分为以下几种, 电力系统场地环境、机房环境以及相关设备环境。及时优化相关系统周围环境, 建立一定的防护防盗系统, 对于日常的防静电、防雷进行及时处理, 优化物理环境, 促进数据网络的安全性, 合理的分配数据网点。

2.3 分析网络设备的安全

关于网络设备安全可以分为四个形式;

2.3.1 网络账号的安全

建立一定的网络安全登录管理账号, 在使用的时候需要验证身份, 从而确保不会泄露网络数据信息。

2.3.2 配置安全

需要定期处理电力调度系统中相关网络数据信息, 进行适当的备份, 确保具有一定的备份痕迹, 建立有效的数据档案。

2.3.3 审计安全

现阶段, 已经逐渐明确相关系统管理的审计工作, 可以促使具有稳定安全的运行情况。及时更新相关数据网络用户信息, 为以后使用和查询提供依据和方便。

2.3.4 维护安全

定期对设备进行检查和维护。针对出现书写错误或者设备漏洞及时进行修复, 避免由于出现漏洞给系统带来安全问题。

2.4 分析网络结构的安全

分析数据网络结构的安全, 对于促进电力调度系统具有重要意义, 因此, 我们能够从四个方面进行分析和研究。一是, 利用冗余技术来对网络进行一定的结构拓扑, 为电力系统稳定安全运行提供一定的通信线路和网络设备硬件冗余。二是, 依据不同数据业务重要程度, 制定相应的带宽优先级别, 确保能够在达到高峰的时候, 保证重要的数据业务进行稳定运行。三是, 合理的划分系统的安全区域, 每一个系统安全位置都有具有唯一的出口网络。四是, 进行定期维护。填写相关的数据信息以及绘制一定网络拓扑图, 对于以上信息进行及时更新。

在设计网络安全结构的时候一般都是使用安全区分网络专用的形式, 合理的规划本区域的数据网络安全, 严格区分非控制和实时控制以及生产相关管理。坚持纵向认证, 横向隔离的基本方式, 合理的在网络中规划一定安全防护设备, 有效的对VPN和VLAN进行相关隔离。此外, 还应该不断优化相关服务体系。网络服务是保证数据可靠稳定运行的基础。

电力系统中网络应用的分类方法有许多种, 根据业务类型、实时等级、安全等级等因素, 电力系统的网络应用主要可分为生产数据传输和管理信息传输两大类, 另外其他的应用还包括话音视频传输和对外服务等。不同的应用系统对安全有不同的要求。

3 结束语

总而言之, 随着技术的发展, 电力调度系统已经逐渐成为电网的主要部分。数据网安全对于整个系统安全运行具有重要作用, 是保证系统稳定运行的前提, 基于数据网建立一定的电力调度系统, 可以有效的对电网进行安全管理, 促进系统的整体发展和进步。

参考文献

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[2]周士跃, 王劲松, 金小达等.地区供电网调度实时数据网络安全分析及对策[J].电网技术, 2011, 27 (10) :52-55.

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[4]曹永光.试论电力二次系统调度数据网安全运行防护措施[J].广东科技, 2011 (20) :139-141.

篇9：电力企业数据挖掘技术探究教学论文

线路勘察设计是电力输电工程建设过程中的重点内容。施工方案的建设需要衡量经济、技术以及施工条件等。在电力输电线路的设计上，需要对输电路径长度进行简短化，这样不仅可以节省工作量，而且还能保障线路的安全可靠性，因此在对线路方案进行设计的过程中，需要勘察人员有足够专业的水平和责任心。对于电力输电线路施工的测绘团队来说，测量的精准程度很重要，涉及转角的角度和杆塔之间的距离以及高差的测量。测绘人员需要掌握准确的测绘知识，还要按照测绘程序进行操作，并且测绘人员还要和工程设计人员进行全面的协调和沟通，了解设计意图，清楚整个项目的建设目标，这样才能促进电路勘查设计质量的提升。另外，对于电力工程输电线路工程，塔杆的类型以及结构因素会在很大程度上影响输电线路施工经济性以及稳定性，同时还会对电力工程输电线路的维修工作的便捷性造成一定的影响。在塔杆工程施工中，塔杆类型以及结构的选取是十分重要关键的环节。现如今，杆塔种类一般可以分为两种，分别为耐张型杆塔以及直线杆塔。对于运输条件不好、出现跨越非常大的施工环境，综合考虑运输以及施工条件等各方面因素，应该尽量选择铁杆;但是，对于施工难度较小、而且运输交通条件良好的施工环境，应该尽量采取预应力混凝土杆或者是钢筋混凝土杆。

2.2加强基坑开挖施工控制

在电力工程输电线路施工中，需要进行基坑开挖施工，并且还需要浇筑杆塔基础结构，因此基坑开挖以及基坑施工是电力工程输电线路的施工重点，基坑施工质量能够在很大程度上影响输电线路施工质量。在进行基坑开挖前，施工人员首先需要对施工区域的地质情况、水文条件、地下管道埋设情况等进行勘察和分析，在明确施工现场实际情况的基础上尽量减少对于其他设施的破坏。在经过现场勘察后，即可开展基坑开挖施工，为了保证基坑开挖施工能够顺利进行，必须严格依据施工规范进行开挖，加强施工质量控制。

2.3加强基础工程施工管理

做好基础建设环节的质量控制工作，使整个后续工程都能得到质量上的保障。在进行基础工程施工前，首先需要组织设计人员和技术人员对施工图纸进行会审，及时发现问题，然后通过沟通交流，结合实际情况进行调整，在此过程中，还可以合理预测在基础工程实际施工中可能会出现的问题，并加强防护措施。在基础施工中所用混凝土材料必须确保符合施工规范和标准，在正式施工前，还应该准备好试件，并且安排技术人员对试件，进行塌落度试验，确定符合工程实际需要后才可投入使用。在进行模板支护施工时，注意事先组装好立柱模板;为了避免在施工过程中，立柱模板发生变形或者移位的.问题，还可以使用柱箍进行加固。

2.4加强杆塔工程施工管理

现如今，我国电力工程输电线路杆塔的组立形式主要分为整体组立形式和分解组立形式两种。在钢筋混凝土杆施工中，通常情况采用的都是平面结构，而且杆身一般是通过焊接形式进行连接的，杆身重量较大，因此，在组立方式应用中，通常是先在地面上进行组装，然后再通过抱杆实施整体组立。

2.5加强架线施工管理

在电力工程输电线路施工中，架线施工也是十分重要的施工内容，对于输电路线运行安全性和稳定性会产生较大影响。通常情况下，输电线路架线形式可以分为两种，一种是张力展放，一种是拖地展放。在电力工程输电线路实际施工过程中，有些施工单位为了压缩成本，通常运用第一种方式，即张力展放方式。张力展放的应用重点在于牵引机器对导地线的张力加以维持，以此保障交叉物之间的安全距离。在具体输电线路施工中，还需要注意以下几个方面:(1)在对放线滑车轮径进行选择适，应该尽可能选取大的轮径，这一能够有效降低磨损程度，选取的直径应该在输电线直径的十倍左右;(2)当导线展放完成后，还应该特别注意在对输电线路进行展放以后要对尾线预留出合适的长度;(3)在紧线施工中，还应该注意将临时拉线打好，在实际施工中，通常需要在张力方向的反侧进行临时拉线，这样能够有效避免杆塔受力过度。

2.6光缆和塔脚优化控制

在进行电力工程输电线路光缆施工前，首先需要对光缆质量以及使用性能进行检查，根据施工标准，光缆的盘卷长度应该控制在3km以内。当光缆处于卷曲状态时，光缆外径与盘卷外径之间的比值应该为1∶15左右。为了保证施工质量，对于光缆的展铺和拖拉施工，都应该由专业人员负责。在光缆实际施工过程中，应该尽量避免出现光缆打结的问题，同时还需要对光缆之间的连接位置予以重视，保证其运行稳定性，同时，还需要注意接头收揽方向和顺序，避免由于次序错误导致光纤变形。另外，在光缆实际施工前，还应该对施工区域的地势等环境因素进行分析，如果坡度较大，则会影响电力输电线路杆塔高差与地面高差之间的平衡性，但是，实际施工过程中，如果无法避免这一问题，则可以通过适当增高的方式达到高差平衡，如果增高的方式也无法达到高差平衡，则需要考虑在杆塔短脚位置进行挖方施工。

2.7设备安装、调试，高压试验及验收

在整个电力工程输电线路施工完成后，还需要对整条线路上的各类警示标志和线路防护标志必须进行安装和调试。而在输电线路投入使用前，必须进行高压试验，主要作用是对变压器进行检验，这样能够有效解决在检验过程中采用不同检验方法造成的线圈终端和接地终端试验电压未能达到的问题，因此可以采用单相感应高压电试验方法，最终使得各项检测都能够符合相关规定。值得注意的是，电力工程输电线路验收工作需要在试验合格并且已经具有试验报告的条件下进行。

3结语

综上所述，在电力工程输电线路施工过程中采用科学合理的施工技术，能够有效提高施工效率，节约施工劳动成本。在实际施工过程中，首先需要进行电力工程输电线路勘察，在施工过程中，应该加强对于基坑开挖、基础工程施工、杆塔工程施工以及架线施工管理，并且对光缆进行优化控制，同时还需要对设备进行安装、调试和验收，这样才能有效保障电力工程输电线路施工质量。

参考文献:

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[2]杨明时.电力工程输电线路施工技术探析[J].黑龙江科学，(12):258.