数据挖掘技术在用电检查与降低线损中的应用

数据挖掘技术在用电检查与降低线损中的应用

吴衍鑫

广东电网有限责任公司揭阳揭西供电局  广东省揭阳市515400

摘要：近年来，我国对电能的需求不断增加，在供电企业中，用电检查是日常供电中的重要环节，采用数据挖掘技术构建的用户用电信息采集系统和线损管理系统有助于对电网系统中的线损不正常因素进行实时分析，对存在的问题分类归纳，有助于提高供电企业的管理水平和电网的正常稳定运行。

关键词：用电检查；数据挖掘技术；线损

引言

数据潜在规律挖掘属于数据挖掘的核心技术，在电力领域属于常用方法之一。使用此技术可以全面挖掘用户侧用电数据的潜在规律，实用性显著。且通过有效、合理的用户侧窃电行为识别方法能够优化智能用电系统的服务状态，降低电力企业的损失程度，减少电力企业的运营成本，且能够减少人力与物力的耗费量，最重要的是，可以实时监测智能电网用户侧是否存在异常用电模式，防止因为此问题而出现大范围的用电故障。

1数据挖掘的定义、目标

数据挖掘（DataMining）是从大量数据中自动发现潜在的、有价值的信息和知识的过程。随着科技的不断发展，数据的产生量和积累量急剧增加，如何从这些海量数据中提取有用的信息和知识，对于企业、政府和个人都具有重要的意义。数据挖掘的目标是通过对数据进行分析和挖掘，找到其中的模式、规律、异常点和趋势等信息，以辅助决策和预测。它不仅是数据分析领域中的重要分支，也是人工智能领域的一个重要研究方向。数据挖掘包含了多个步骤，其中最基本的是数据预处理，其目的是将原始数据转化为适合挖掘的形式，同时减少数据的噪声和不一致性。特征选择是挖掘中一个非常重要的环节，它的目标是从原始数据中选择出最具代表性的特征，以提高模型的准确性和泛化能力。模型选择是在特征选择的基础上，根据具体任务选择最合适的算法，以达到最好的挖掘效果。模型评估则是对模型的性能进行评估和验证，以保证模型的有效性和稳定性。

2在用电检查与降低线损方面的应用

2.1建立模型

随着计算机技术水平的不断提升，其在各行各业都得到了有效应用，例如我们生活中常会见到用到的电商行业、金融行业等，随着计算机用户数量的上升，为了保证计算机应用的安全性，大多数平台和领域等开始广泛应用安全技术，其中数据挖掘技术应运而生，数据挖掘技术具有计算机网络安全防御、安全监测等功能，能够确保计算机信息不会丢失和破坏。自从计算机应用范围不断扩展后，以数据挖掘作为基础的计算机安全监测、安全防护工作，得到了有效实现，并在保证计算机安全过程中通过合理的应用相关算法，构建出了数据挖掘的模型，主要是为了能够解决计算机病毒入侵的安全问题。通过建立模型后，在模型当中技术人员可以通过对数据分类、计算规则等功能，来全面进行安全监测工作、病毒防范工作等，并根据自身的需求来收集各项数据信息，以此保证计算机安全防护工作的开展。

2.2 通过国家扶持，加强数字技术与经济融合力度

首先，通过国家的扶持，强化数字技术和经济的融合力度。数字经济的发展离不开国家的大力支持，在数字技术和经济发展的过程中必须要给予一定的行政支持，只有这样才能强化两者的融合力度，并且保障数字技术和经济的全面发展。在数字技术层面，应该根据具体的商业和行业特征重点建设与数字经济相关的制度，完善相关体系，以提升数字经济的发展速度和质量，让数字经济在完善的体系背景下，全面发挥其效用。其次，在数据方面，应以生产要素为基础，培养数据元素，建立数据资源库，实现数据资源开放和共享；最大化地提升数据价值，对数据元素加以改进，保障数据要素的流通，强化市场活力。在这一过程中，必须有效地保证数据要素的充分流通，使之成为推动经济发展的动力之一。最后，在经济方面，需要加强对数字技术应用综合策略的制定，保障数字经济发展能够与数字技术全面融合。

2.3线损数据采集及预处理方法

线损数据采集是实现线损分析的前提，其有效性直接影响后续线损分析的结果。通常，线损数据来源包括计量数据、运行数据、维护数据等。其中，计量数据是线损分析的主要数据来源，包括变电站、配电变压器和用户等各级电能计量表的示值、电压、电流、功率因数等参数，可通过远程自动抄表系统、智能电能表、数据采集终端等途径实现。运行数据主要包括供电可靠性、设备状态、用电负荷等信息，可通过SCADA系统、GIS系统等获得。维护数据则主要包括设备维修保养、停电、投退运等信息，可通过人工填报、设备运维系统等获得。线损数据的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过程。进行数据清洗，去除数据中的异常值、缺失值、重复值等；进行数据集成，将不同来源的数据进行整合，形成一张完整的线损数据表；进行数据变换，将原始数据转换为可分析的形式，例如计算有功、无功功率、功率因数等参数；进行数据规约，对数据进行标准化、归一化等处理，以便于后续数据挖掘的应用。

2.4决策处理系统

在数据挖掘技术的前提下，计算机网络安全系统中决策处理系统要属最为关键的内容，决策处理系统在实际运行的过程中，是主要将网络规则库系统、网络数据挖掘系统中的数据作为参照信息，然后细致的分析相关的数据，并分离其中存在的异常情况和安全问题，在分离完成之后再将问题进行逐一处理。在决策处理系统中，通过提出了网络数据操作权限的方式，能够有效完成用户对计算机安全的合理管理和控制，还能够筛选出对数据安全有威胁的数据，在此过程中要合理使用决策处理系统，将各方面的数据做一个有效的对比，以此获得全新的数据内容，以此促进决策处理系统的运行。

2.5建立数据挖掘体

如今随着计算机网络技术的广泛发展，数据挖掘技术也逐渐趋向于成熟，但是在实际应用过程中还是需要不断地完善和补充数据挖掘技术的体系，全面加强数据挖掘技术的建设，以此能够全面提升数据挖掘的工作效率。与此同时，将数据挖掘技术与计算机系统之间进行有效结合，能够加深用户对于计算机挖掘技术的应用，从而在数据挖掘的背景下实现人类和计算机的有效互动，以此更进一步的提升工作效率。

2.6利用区块链技术保障数据的安全可信、真实可靠、归属权明确

利用区块链技术构建安全可信节点，利用IFPS内容寻址协议，在分布式体系中，对各节点进行安全可信数据的加密传递与交换，并利用哈希值、默克尔树、链表结构，构造可溯源、防篡改的账。为了解决数据确权、共享、交换、安全可信等问题，对数据权利进行分类，通过安全可信的传送和交换网络，建立智能合约机制，降低人工参与，确保数字经济的健康发展，对银行、证券、保险、交易、个人消费、生产经营等进行保护，达成数据使用、共享和交换的共识。

2.7提高技术管理人员的整体素质

技术管理人员的专业知识直接影响着用电检查的质量，许多电工不具备专业的电力知识，这样就难以发现用电反常的现象， 很难做出正确的判断，不能采用合理方法防止窃电行为发生。为了避免因技术管理人员的失误而出现窃电行为， 应当加强技术管理人员的专业知识培训，不断提高专业知识体系和操作能力，能够对多种电力问题做出准确的判断和针对性的解决。

结语

综上所述，数字经济的发展可促进数字化工业化、产业数字化、提升数字化治理水平、促进产业智能化协同发展。数据挖掘技术在用电检查与降低线损方面的应用，是电力行业中越来越受重视的领域。通过数据挖掘技术，可以对用电检查与线损数据进行分析和挖掘，提高电力系统的运行效率和降低线损率，从而为电力行业的可持续发展做出贡献。

参考文献

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