电力行业解决方案

方案概述

利用数据挖掘技术对海量的电网数据进行分析，建立智能分析模型，辅助电网智能调度与管理。构建电网窃电行为识别模型、电网设备故障诊断模型、用电量和温度函数关系拟合模型、每日用电负荷预测模型、高压侧有功异常检测模型等分析模型，有效提升了电网管理的精细化水平。

方案详情

（1） 电力负荷预测

通过分析历史电力负荷与时间、天气、节假日等因素的关系，预测未来电力需求，从而指导电力调度，减少电力资源浪费，最终提高电力企业的效益。

（2） 电力系统故障分析

利用数据挖掘技术强大的数据分析功能和多种分析技术对电力系统已经积累的大量故障数据进行分析，找出偶发故障背后掩藏的客观规律，找出故障原因，并制定相应的辅助决策，采取措施减少故障发生概率，提高电力系统运营的可靠性和经济效益。

（3） 电力系统安全稳定性分析

电力系统的安全稳定性受众多因素的影响（包括一些未知因素），而且用于仿真的模型参数有效性也有待验证。在这种情况下，如何利用仿真、实测的历史数据找出目标电网的安全稳定规律，是数据挖掘的一个热点，其挖掘内容主要包括：安全稳定实时预测模型的构建、安全稳定规则模型的构建、安全稳定的可视化等。

（4） 电力用户行为分析

在电力市场环境下，调度运行人员需要在保证系统安全稳定运行的基础上提高电力运营的经济效益，为达到这一目标，利用数据挖掘技术找出各类电力用户的固有行为特点，并总结成决策规则，从而有针对性的制定相应的调度方案和供电策略，降低能源损耗，增加电力企业的运营利润。

（5） 电力系统异常值监测

在电力系统的实测数据中，通常会存在与数据一般规律不相符的异常数据对象，这类异常数据有可能是由于测量误差、传输误差造成的，其通常蕴含着系统的一些内在特殊性质。利用数据挖掘技术监测并分析电力系统数据集中所埋藏的异常数据。