基于数据挖掘的电网数据智能分析研究.pdf

基于数据挖掘的电网数据智能分析研究涉及多个关键技术领域，包括数据挖掘、电网数据管理、智能分析等。数据挖掘技术在电网领域中主要用于处理和分析大量的电网运行数据，以发现数据中的潜在价值，辅助电网的运行和维护。 数据挖掘技术概述部分提到，数据挖掘是在大数据技术和信息化技术广泛应用于社会之后兴起的。它是一种信息处理技术，能够从海量数据中提取有价值的信息，通过各种算法模型，如序列模式、分类模式、关联模式、聚类模式以及时间序列模式等，对数据进行深入分析。数据挖掘技术集合了统计学、人工智能、机器学习、数据库、模式识别以及神经网络等多个学科领域的先进技术与工具。在电网数据分析中，数据挖掘技术有助于提升电网运行的效率和稳定性。 在配电网规划形势的挑战部分，文章分析了我国电力市场化改革对配电网规划造成的影响。当前，随着电力市场的放开，配电网规划面临挑战。政策的变化要求电网企业与社会资本合作，建立多元化的产权公司，增强电力行业公司的竞争力。此外，配电网规划还面临着投资分散和市场分散的挑战，需要对配电和售电市场进行新的分析和规划。 分布式接入对配电网规划的影响分析部分指出，分布式接入是未来配电网发展的一个重要特征。分布式光伏接入电网可能会带来电能质量问题和继电保护问题。因此，在实际分析中，需要对电能质量进行评估，确保符合要求的电源才能接入电网，并且要对继电保护系统进行优化，以应对由光伏发电机引入的新问题。 本文所指的电网数据智能分析，强调了电网数据在安全稳定运行中的重要性。通过数据挖掘技术，电网企业可以收集和提炼运行中的数据，对电网的日常运行、设备故障和日报数据进行深度分析，为电网的高效运行提供数据支持。 文章还提到了数据挖掘技术在电网领域的应用，通过算法模型的使用，可以对电网的运行状况进行更深层次的分析，发现潜在的运行问题和设备故障，提前进行预警和维护，从而减少事故发生的可能性，保障电网的安全稳定运行。数据挖掘技术的这些应用显示了它在电网行业中的巨大潜力和应用价值。 基于数据挖掘的电网数据智能分析研究，涉及到了数据挖掘技术的多种算法模型以及其在电网数据分析中的具体应用，同时分析了我国当前电力市场化对电网规划带来的挑战，并针对分布式接入对电网规划的影响进行了详细探讨。这些内容构成了该研究的关键知识点，为电力行业提供了理论和实践上的参考和指导。