电力调度自动化系统作为电力行业的重要组成部分，其核心职能是高效、准确地进行电力系统的数据收集、处理与调度。随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术逐渐被引入电力调度领域，用以处理日益增长的电力系统运行数据，以提高数据的利用效率和调度的智能化水平。本文将介绍数据挖掘技术的基本概念、电力调度自动化系统对数据挖掘的需求，以及数据挖掘在电力调度自动化系统中的具体应用，重点探讨神经网络、灰色分析法和周期性关联规则挖掘算法在电力调度自动化中的应用。
数据挖掘技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的实际数据中，提取隐藏的、未知的、潜在有用的信息和知识的过程。它是一门跨学科的科学，涉及数据库、机器学习、统计学、模式识别、可视化技术等多个领域。在电力调度自动化系统中，数据挖掘技术的引入，可以解决传统方法难以从复杂且庞大的数据集中发现有价值信息的问题。
电力调度自动化系统对数据收集和整理工作质量有着极高的要求，因为它直接关系到电力系统的控制与管理水平。电力系统每天都会产生大量数据，这些数据的利用效率直接影响到调度的准确性和电力系统的稳定性。然而，由于数据量庞大且种类繁多，很多有价值的信息隐藏在数据之中，使得传统的数据分析方法难以胜任。因此，数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的应用显得尤为重要。
数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 神经网络的应用：神经网络作为一种有效的人工智能方法，因其自行处理数据、分布存储、高度容错性等特点，在电力调度自动化系统中得到广泛应用。神经网络通过整合统一相关数据形成结构模型，并通过神经网络系统实现数据的统一管理，从而实现不同环节电力调度的关联，并结合神经网络整理的整合数据开展分析、决策以及数据共享。
2. 灰色分析法的应用：灰色分析法是一种能够从海量数据中准确提取所需信息的数据挖掘方法。它能够对电力调度过程中出现的不完整数据进行较好的分析。然而，对于较为庞大的数据集，灰色分析法并不适用。因此，它通常用于深入理解设备数据参数，例如用户用电情况预测、母线负荷数据值、电力销售情况预测等。
3. 关联规则的应用：关联规则是数据挖掘的重要分支，它能通过发现大量数据项集之间的有趣关联和相互关系，实现信息的高质量分析。在电力调度自动化系统中，关联规则能够帮助分析电流状态和参数、保证相关数据信息的整合性，并结合神经网络整理的整合数据开展分析与决策。特别是在周期性关联规则挖掘算法方面，这种算法具有扫描数据库次数较少、避免扫描数据库的时间开销、比较次数少、数据项集频度统计速度快等优势，非常适合用于电力调度自动化系统的数据挖掘。
数据挖掘技术在电力调度自动化系统中的应用不仅能够提升数据收集的可靠性和电力调度自动化系统的运行支持，还能通过更精准的数据分析帮助企业做出更合理的决策，从而提高电力系统的运行效率和安全性。因此，随着电力行业数据量的持续增长，数据挖掘技术的深度应用将成为电力调度自动化系统发展的关键所在。
