基于数据挖掘技术的电力运营状况监测与可视化方法

摘要

当前电力运营状况监测过程中，主要根据核心监测要素确定独立的监测指标，其具有较强的片面性，导致可视化监测结果信度较低。因此，提出基于数据挖掘技术的电力运营状况监测与可视化方法。通过异常文本剔除、停顿词去除处理，清洗海量电力运营数据，再运用独热编码变换原理和基于连续词袋的分布式文本表示模型，实现对运营数据的统一表征。从综合绩效、核心资源、运营状况3方面入手，构建运营状况监测指标体系，通过数据挖掘技术分析指标之间的潜在关联，基于此优化和调整监测体系。采用组合赋权法，为每项监测指标赋予合理的权重系数。最后，利用基础运营数据、监测指标体系和权重系数，推算出电力运营状况评价值，借助Hadoop集群技术将实时运营状况评价结果和基础运营数据可视化呈现出来。实验结果表明，该方法给出的监测结果信度达到了0.9,证明了其描述的电力运营状况非常可靠。

关键词

数据挖掘 / 电力运营状况 / 评价指标 / 关联网络 / 监测 / 可视化

基金资助

国家电网科技项目资助(SGGSPX00HLWJS2200097)