摘要：伴随我国科技的进步和发展，信息技术已经在各行各业中广泛起来，在电力行业也是如此逐渐走向数字化的模式。人们的生活水平不断提升，对电力的整体服务要求也在提高。电力系统为了更好服务人们，不断扩展业务，一定程度上增大了工作人员的工作量，同时使得工作效率不断下降，进而影响了人们的生活。当前为了解决电网的实际运营问题，构建电网监控平台。本文首先对数据挖掘技术进行阐述，进而分析数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的实际应用。
关键词：数据挖掘技术；电网运营监控；平台；建设与应用
电力已经在生活和工作中普遍应用，人们的日常生活中已经离不开电力。当今，我国的国民经济发展离不开电力行业的支持。人民生活水平不断提高，对电力的需求不断增加，电网规模也随之扩大，进而也带来了一系列供电问题，设备问题严重影响人们的生活和工作，因此，建设电网运营监控平台可以有效改善出现的问题，解决设备问题。
1 数据挖掘技术的概述
数据挖掘技术是现代科技发展的成果，利用数据结构来完成工作。我国科技的发展进步，使得硬件功能不断完善和优化，同时数据挖掘的价格也在降低。电网运营过程中的业务不断增多，促使数据挖掘技术的广泛应用[1]。数据挖掘技术，主要的作用是把数据库中大量的数据信息、不完整的数据以及随机的数据进行系统的整理，便于需要的时候提取。目前，数据挖掘主要有以下几种模式，第一，关联分析，主要就是两个或者以上变化的数据之间存在一定的规律。进而根据规律可依分为简单关联、时序关联和因果关联。关联分析的关键之处就是找到数据库中的关联网。第二，聚类分析。主要就是把数据按照相似性归纳出来。按照类别对其概念进行归纳，进而对其预测，根据数据规律进行合理的预测。第三，时序模式。工作原理就是按照出现的次数来进行整理，重复概率高的搜索出来。第四，偏差分析：把观察的结果和参照之间的差别找出来，进而对照数据库找出不同的情况。
2 数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的实际应用
2.1整体结构
电网运营的监控平台建设工作，本质就是数据的处理加工过程，在电网的整个运营业务系统中的数据都是利用数据的通道进入到数据的中心，进而使用数据挖掘技术对其进行数据的处理，把处理好的数据信息存放到电脑的终端方便后来的需要使用。在整个数据分析过程中主要分为三个阶段，源数据、数据仓库以及数据表现这三个部分[2]。它们之间并不是孤立开来的，在内部有一定的联系，数据经过挖掘、和处理之后将源数据中的数据业务作为最基础的数据进行汇总。数据仓库可以根据实际的情况设计仓库数据体系，尤其是桌面的终端系统和可视化的功能设计。
2.2主题设计
数据仓库中存有的数据信息是按照主题进行分类的。在某种程度上也就是说构建的数据库就是依据主题的类型来建设。数据挖掘的过程也都要依据主题挖掘分析问题。所以，在建设数据库之前要构建一个逻辑模型。确定好主题，进而细化内容，进而设定好分主题。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆相关部门，业务部门、设计部门以及电力用户三者共同来构建一个主题模式，保证数据库中的每一个分主题和相应的业务可以很好的相接和对应。同时这也是作为实际操作中的客体，体现出来的具体实际内容就是实际业务数据。多维数据集中表现出来的模式主要是把业务数据和维表想连接[3]。创造出来的所有多维数据都是经过初步整理的数据信息，这也表明了数据的使用价值非常高。
2.3监控展示
在电网的运行过程中需要对其进行监控，监控的模式也很多，例如，我们熟知的相关图表即，折线图、柱状图和饼状图，这就使得电网运营监控的模式不同，根据实际内容选择合适的电网运营监控体系。通常说来，折线图更方便展示出数据的变化幅度和趋势，柱状图更为直观的反映出电网运营的实际业务量，而饼状图对于数据的结构可以更好的展示出来。在当今大屏可视化全景的展示中可以充分了解公司的实际运行情况，对电网的运行模式和营销等相关信息进行监控。
2.4数据仓库
数据仓库的构成主要有，数据仓库中的一个可选部分、数据仓库和数据挖掘一起组成[4]。数据仓库中的一个可选的结构就是业务逻辑；其中可选的操作流程是利用关系模型反应出来的。这个关系模式中包含着数据信息，数据仓库和数据挖掘的基础就是多维数据库，创建的模式就是维度建模的形式，维度建模主要包括星形架构，也就是把事实表放置在中间，四周是维度表；除此之外还有雪花型的架构模式，除了具有星形架构的模式外，还具有一些更加具体的分类表，这也使得雪花型的架构模式更加复杂化，但是具有清晰的层次结构。
2.5挖掘模型
构建挖掘模型的过程中，首先要确定好数据维度，特别需要注意的是确定数据维度的时候要按照主题模式进行确定，进而建立起数据仓库，选择格式的挖掘算法，算法比较重要，影响着挖掘的效率。挖掘过程也就是把数据源中的数据输入到数据仓库体系中，取保数据信息是经过抽取和转换等过程后得出的过程。挖掘模型中的三个主要部分就是，数据源，便于数据输入的终端，数据表是存储数据挖掘出来的的所有数据信息。最大的优势就是可以保存好数据挖掘出来的数据。
3 结语
电网数据不断增多的趋势下，数据挖掘技术很大程度上使得电网运营监控的相关工作得到合理的处理，在未来的发展过程中，信息处理也同样需要此类操作技术，也就是说，数据挖掘在当前电力行业乃至今后的发展中发挥着越来越重要的作用，不论是运营监控的过程还是信息技术的处理过程都离不开数据挖掘技术。
参考文献：
[1]黄拓.数据挖掘技术在电网运营监控平台建设中的应用[J].科技展望，2015（28）：99
[2]刘丙午，周鸿.基于物联网技术的智能电网系统分析[J].中国流通经济，2013（02）：67-73
[3]任争，董莉丽，史泽，张海容，郑敏.数据挖掘技术及其在过程监控中的应用[J].黑龙江科技信息，2016（09）：176
[4]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（09）：88-94
论文作者:胡广洋,包宋江
论文发表刊物:《基层建设》2018年第35期
论文发表时间:2019/3/27
标签：数据论文; 电网论文; 数据挖掘论文; 模式论文; 技术论文; 数据仓库论文; 维度论文; 《基层建设》2018年第35期论文;