數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)中的應(yīng)用

1、數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)中的應(yīng)用    自20世紀(jì)80年代投資人工智能（AI）的研究轉(zhuǎn)入實(shí)際應(yīng)用時(shí)就提出了一個(gè)新興的、面向商業(yè)應(yīng)用的研究課題數(shù)據(jù)挖掘。目前，越來(lái)越多的管理人員正在利用數(shù)據(jù)挖掘工具，解決所遇到的至關(guān)重要的商業(yè)問(wèn)題和決策問(wèn)題，如企業(yè)經(jīng)營(yíng)方向的定位、管理模式的確立、營(yíng)銷的決策、內(nèi)部生產(chǎn)力的促進(jìn)、成本的控制和企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的獲取等。數(shù)據(jù)挖掘首先需要在商業(yè)環(huán)境中收集大量的數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用挖掘的知識(shí)對(duì)企業(yè)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。它具有不同 自20世紀(jì)80年代投資人工智能（AI）的研究轉(zhuǎn)入實(shí)際應(yīng)用時(shí)就提出了一個(gè)新興的、面向商業(yè)應(yīng)用的研究課題數(shù)據(jù)挖掘。目前

2、，越來(lái)越多的管理人員正在利用數(shù)據(jù)挖掘工具，解決所遇到的至關(guān)重要的商業(yè)問(wèn)題和決策問(wèn)題，如企業(yè)經(jīng)營(yíng)方向的定位、管理模式的確立、營(yíng)銷的決策、內(nèi)部生產(chǎn)力的促進(jìn)、成本的控制和企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的獲取等。 數(shù)據(jù)挖掘首先需要在商業(yè)環(huán)境中收集大量的數(shù)據(jù)，然后運(yùn)用挖掘的知識(shí)對(duì)企業(yè)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。它具有不同的應(yīng)用形式，如企業(yè)經(jīng)營(yíng)分析研究工具（research）、市場(chǎng)營(yíng)銷分析工具（marketing）、客戶關(guān)系管理工具（customer relationship management，CRM）等。 本文從應(yīng)用角度出發(fā)，介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念及其在電力企業(yè)中的應(yīng)用，并結(jié)合

3、廣東省廣電集團(tuán)有限公司信息化的具體情況構(gòu)造了一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘模型，同時(shí)展望了數(shù)據(jù)挖掘在電力行業(yè)的發(fā)展前景。 1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的概念和實(shí)用價(jià)值1.1數(shù)據(jù)挖掘的概念所謂數(shù)據(jù)挖掘，是從海量的數(shù)據(jù)中，抽取出潛在的、有價(jià)值的知識(shí)（模型或規(guī)則）的過(guò)程。也就是根據(jù)預(yù)定義的商業(yè)目標(biāo)，對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析，揭示其中隱含的商業(yè)規(guī)律，并進(jìn)一步將其模型化的先進(jìn)有效的技術(shù)過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉學(xué)科，它集成了許多學(xué)科中成熟的工具和技術(shù)，包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型識(shí)別、人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 數(shù)據(jù)挖掘能做以下6種不同事情：分類 （classification）、估值（e

4、stimation）、預(yù)測(cè)（prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（affinity grouping or association rules）、聚類（clustering）、描述和可視化（description and visualization）。1.1.1分類 分類即區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)類別。首先從數(shù)據(jù)中選出已經(jīng)分好類的訓(xùn)練集，在該訓(xùn)練集上運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘分類的技術(shù)，建立分類模型，對(duì)于沒(méi)有分類的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。 1.1.2估值 估值與分類相似，不同之處在于，分類描述的是離散型變量的輸出，而估值處理連續(xù)值的輸出

5、，同時(shí)分類的類別是確定數(shù)目的，估值的量是不確定的。 1.1.3預(yù)測(cè) 通常，預(yù)測(cè)是通過(guò)分類或估值起作用的，也就是說(shuō)，通過(guò)分類或估值得出模型，該模型用于對(duì)未知變量的預(yù)言。預(yù)測(cè)其目的是對(duì)未來(lái)未知變量的預(yù)測(cè)，這種預(yù)測(cè)是需要時(shí)間來(lái)驗(yàn)證的，即必須經(jīng)過(guò)一定時(shí)間后，才知道預(yù)言準(zhǔn)確性是多少。 1.1.4相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則 通過(guò)分析數(shù)據(jù)或記錄間的關(guān)系，決定哪些事情將一起發(fā)生。 1.1.5聚類 聚類是對(duì)記錄分組，把相似的記錄分在一個(gè)聚集里。聚類和分類的區(qū)別是聚類不依賴于預(yù)先定義好的類，不需要訓(xùn)練集。 1.1.6描述和可視化 即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)

6、行歸約、概化或圖形描述等。 1.2數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)的使用價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)源于商業(yè)的直接需求，因此它在各種商業(yè)領(lǐng)域都存在廣泛的使用價(jià)值。下面結(jié)合電力企業(yè)的行業(yè)特點(diǎn)來(lái)具體談一談數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)中的可能作用。 1.2.1指導(dǎo)設(shè)備更新 在電力設(shè)備的更新中，現(xiàn)在有兩種方式：一種是電力設(shè)備意外損壞，需要即時(shí)更新，這種更新通過(guò)電力設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)即可發(fā)現(xiàn)，然后予以維修更換；另一種是對(duì)老化設(shè)備的更新，現(xiàn)在是通過(guò)經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷，比如說(shuō)通過(guò)使用年限等，可是這樣存在很多問(wèn)題，像有的設(shè)備已經(jīng)到期了，但是保養(yǎng)得好，仍然可用，卻要更換，造成浪費(fèi)，有的設(shè)備雖然沒(méi)到期，但是各種使用參數(shù)已經(jīng)不符合要求

7、了，卻沒(méi)有更換，導(dǎo)致電力的較大損耗。通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)即可解決后一種方式存在的問(wèn)題。我們可通過(guò)挖掘由故障報(bào)修、電力損耗、各種電力參數(shù)等數(shù)據(jù)組成的主題倉(cāng)庫(kù)來(lái)分析電力設(shè)備的故障和老化情況，來(lái)最終決定設(shè)備的更新.1.2.2業(yè)績(jī)?cè)u(píng)估 在電力企業(yè)中，集團(tuán)公司如何評(píng)價(jià)一個(gè)分公司的業(yè)績(jī)，一直是一件令領(lǐng)導(dǎo)頭疼的事，只用利潤(rùn)來(lái)分析吧，地區(qū)有先進(jìn)落后之分，況且對(duì)電力這個(gè)關(guān)系國(guó)計(jì)民生的行業(yè)來(lái)說(shuō)，安全或其它方面有時(shí)比利潤(rùn)顯得更加重要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠最大程度地綜合考慮到各方面因素，通過(guò)分析由利潤(rùn)、利潤(rùn)增長(zhǎng)率、同行對(duì)比、投訴舉報(bào)、生產(chǎn)成本等數(shù)據(jù)組成的主題倉(cāng)庫(kù)來(lái)分析對(duì)某一地區(qū)或分公司的經(jīng)營(yíng)情況，同時(shí)用最直觀的方式

8、，如用圖表顯示出來(lái)，方便領(lǐng)導(dǎo)做出最終的評(píng)價(jià)。 1.2.3指導(dǎo)電力企業(yè)的建設(shè)規(guī)劃 近幾年，廣東省連續(xù)發(fā)生電力供應(yīng)緊張的情況，這其中的問(wèn)題就是未能把握住電力需求市場(chǎng)發(fā)展的趨勢(shì)，無(wú)論是電廠建設(shè)，還是電網(wǎng)建設(shè)都沒(méi)有跟上時(shí)代的發(fā)展。而這方面更是數(shù)據(jù)挖掘的用武之地，我們可以通過(guò)分析由新增用戶（報(bào)裝）、現(xiàn)有用戶、用戶位置、用戶用電量、國(guó)家的建設(shè)計(jì)劃等數(shù)據(jù)組成的主題倉(cāng)庫(kù)來(lái)指導(dǎo)未來(lái)電力企業(yè)的建設(shè)計(jì)劃，如在何時(shí)、何處建設(shè)多大功率的電廠和設(shè)置多大容量的電力設(shè)備等。 1.2.4指導(dǎo)電力的生產(chǎn)和購(gòu)買 自從國(guó)家提出了電力企業(yè)改革方案，到2001年底廣東省電力集團(tuán)公司就完成了廠網(wǎng)分離

9、的改革。而隨著改革的完成，許多新的問(wèn)題將出現(xiàn)在領(lǐng)導(dǎo)面前。比如說(shuō)電力的購(gòu)買，以前電廠、電網(wǎng)同屬一個(gè)集團(tuán)公司，電網(wǎng)要多少電，電廠發(fā)多少電，或是電廠發(fā)多少電，電網(wǎng)要多少電?？墒乾F(xiàn)在就不一樣了，電網(wǎng)需要電，必須預(yù)先購(gòu)買，而由于電力的特殊性（必須買多少電用多少電），對(duì)于什么時(shí)候買，買多少，將會(huì)是一個(gè)讓人尤其頭疼的事。對(duì)此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也能給我們提供最大的幫助。我們可以通過(guò)挖掘相應(yīng)的主題倉(cāng)庫(kù)來(lái)決定如何購(gòu)買以及電力的調(diào)度（以有余補(bǔ)不足），同時(shí)亦可以指導(dǎo)發(fā)電企業(yè)的生產(chǎn)計(jì)劃。 1.2.5進(jìn)一步提高服務(wù)質(zhì)量，抓住客戶 電力企業(yè)改革的最終方向是將輸電網(wǎng)與配電網(wǎng)相互分開，各發(fā)電企業(yè)成為獨(dú)立的發(fā)電企

10、業(yè)，通過(guò)公平競(jìng)爭(zhēng)的規(guī)則競(jìng)價(jià)上網(wǎng)，而且允許大的電力用戶直接從發(fā)電企業(yè)購(gòu)買低價(jià)的電力，統(tǒng)一電網(wǎng)或互聯(lián)電網(wǎng)只負(fù)責(zé)轉(zhuǎn)運(yùn)輸送。那么以前那種電力企業(yè)壟斷一切的現(xiàn)象將消失，用戶尤其是大用戶將能夠決定最終使用誰(shuí)的電。電力企業(yè)失去了用戶也就等于失去了一切。這兩年各電力企業(yè)在CRM（即客戶關(guān)系系統(tǒng)）上投入如此巨大，也是這個(gè)原因。而從某種意義上來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘最強(qiáng)的就是這個(gè)方面。通過(guò)挖掘相關(guān)的主題倉(cāng)庫(kù)（可以由用戶信息，用電信息等數(shù)據(jù)組成），我們可以對(duì)客戶有更加深入的了解，并根據(jù)不同用戶特點(diǎn)采取不同的經(jīng)營(yíng)策略，比如說(shuō)通過(guò)價(jià)格或其它優(yōu)惠政策吸引客戶甚至引導(dǎo)客戶使用電力，從而在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中居于更加有利的位置。 1

11、.2.6發(fā)現(xiàn)竊電者 對(duì)于電網(wǎng)企業(yè)來(lái)說(shuō)，最大的損失來(lái)自于兩個(gè)方面，一方面是線損，另外一方面就是用戶偷電、竊電。我們可以在最短的時(shí)間內(nèi)通過(guò)分析用戶數(shù)據(jù)的奇點(diǎn)，來(lái)發(fā)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)，最后準(zhǔn)確地找出偷電、竊電者，從而將企業(yè)的損失減少到最小。 1.2.7減少電力損耗，改善電力質(zhì)量，減少設(shè)備損耗 電力是一種特殊的商品，這種商品的特殊性在于它無(wú)法保存，有多少要用多少。然而，發(fā)電和用電基本上是兩個(gè)脫節(jié)的環(huán)，為了保證電力的質(zhì)量，同時(shí)保證電力設(shè)備的安全，必須要對(duì)其進(jìn)行調(diào)節(jié)?，F(xiàn)在采用的方法是修建蓄能電廠，當(dāng)有剩余電力時(shí)將電力儲(chǔ)存起來(lái)，電力不足時(shí)將儲(chǔ)存電力釋放出來(lái)，這是一種比較被動(dòng)的方法，有一

12、定的局限性。若通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)用戶用電行為規(guī)律，通過(guò)綜合運(yùn)用安排發(fā)電計(jì)劃、電力調(diào)度，電力存儲(chǔ)技術(shù)將能夠積極主動(dòng)地對(duì)電力進(jìn)行調(diào)節(jié)，達(dá)到減少電力損耗、改善電力質(zhì)量，減少設(shè)備損耗的目的。 1.2.8在其它方面的應(yīng)用 數(shù)據(jù)挖掘在電力企業(yè)的其它方面也有巨大的用處，比如說(shuō)指導(dǎo)項(xiàng)目管理、安全管理、資源管理、投資組合管理、活動(dòng)分析、銷售預(yù)測(cè)、收入預(yù)測(cè)、需求預(yù)測(cè)、理賠分析等。而且當(dāng)使用數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)時(shí)，用戶會(huì)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)優(yōu)和定制。這將會(huì)逐步積累符合企業(yè)自身需要的模型庫(kù)，成為企業(yè)知識(shí)庫(kù)的重要組成部分。 2使用數(shù)據(jù)挖掘的必要性和可行性2.1我國(guó)電力企業(yè)信息化現(xiàn)狀使采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為可能

13、 以廣東省廣電集團(tuán)為例，廣東電網(wǎng)現(xiàn)在已經(jīng)走過(guò)了信息化的初始階段（即僅用計(jì)算機(jī)完成統(tǒng)計(jì)報(bào)表，管理信息系統(tǒng)處于單機(jī)單項(xiàng)應(yīng)用的初級(jí)階段），正處于企業(yè)信息化的中級(jí)階段（即企業(yè)建立了局域網(wǎng)，廣電集團(tuán)已經(jīng)建立起連接全省的光纖通信網(wǎng)，通過(guò)企業(yè)信息化建設(shè)實(shí)現(xiàn)企業(yè)業(yè)務(wù)部門的應(yīng)用和管理計(jì)算機(jī)化，如MIS、OA、物資管理、財(cái)務(wù)管理以及客戶服務(wù)中心等）。已經(jīng)對(duì)企業(yè)的基本信息資源進(jìn)行了整合，建立了統(tǒng)一的應(yīng)用平臺(tái)，同時(shí)積累了大量的企業(yè)歷史數(shù)據(jù)，而這一切都是使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)所必需的。 2.2 我國(guó)電力企業(yè)改革的趨勢(shì)使采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)成為必然 我國(guó)政府為了逐漸打破電力系統(tǒng)的壟斷地位，引

14、入競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制，首先進(jìn)行“廠網(wǎng)分家”，為發(fā)電競(jìng)爭(zhēng)模式提供了先決條件，而這一步廣電集團(tuán)業(yè)已完成。下一步的發(fā)展方向應(yīng)該是電網(wǎng)轉(zhuǎn)運(yùn)模式。以上這些改革將極大地打破電力企業(yè)現(xiàn)有壟斷的格局。為了在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中勝出，將要求電力企業(yè)必須更快地降低自己的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)成本，為客戶提供更個(gè)性化的服務(wù)，對(duì)本企業(yè)以及對(duì)手企業(yè)有更深入的了解。而所有這一切，又必須借助現(xiàn)代信息技術(shù)去解決，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將在其中發(fā)揮關(guān)鍵的作用。 3電力企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)想 以下將結(jié)合我國(guó)電力體制改革的大背景構(gòu)造一個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)挖掘模型，如圖1所示。圖1所示模型是一個(gè)金字塔式的數(shù)據(jù)模型。從塔底到塔尖依次為基層單位、縣（區(qū)）、地市、省級(jí)

15、多層分布式的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)體系。基層供電單位的系統(tǒng)是建立在MIS基礎(chǔ)之上的，在MIS中已經(jīng)為各種數(shù)據(jù)主體建立了統(tǒng)計(jì)分析主體數(shù)據(jù)庫(kù)。在基層以上的縣、市級(jí)管理單位則通過(guò)采集和匯總基層單位的主題數(shù)據(jù)庫(kù)形成自己的統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。 4展望目前電力企業(yè)信息化風(fēng)起云涌，為了在未來(lái)的競(jìng)爭(zhēng)中勝出，各電力企業(yè)都加快了自己的信息化進(jìn)程。 縱觀2003年電力行業(yè)的軟件應(yīng)用項(xiàng)目，從中也可以找尋到一條規(guī)律，那就是：電力行業(yè)軟件系統(tǒng)應(yīng)用的重點(diǎn)已經(jīng)從操作層面向管理層面逐漸轉(zhuǎn)移，主要集中在OA系統(tǒng)、電力營(yíng)銷系統(tǒng)、客戶關(guān)系管理、MIS、ERP系統(tǒng)等。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)必將在其中大放異彩。參考文獻(xiàn)1HAN J, KAMBER M. Data Mining: Concepts a