数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。以下是小编今天为大家精心准备的：浅谈数据挖掘在电力企业中的应用相关论文。内容仅供参考，欢迎阅读!

浅谈数据挖掘在电力企业中的应用全文如下：

1 数据挖掘技术的概念和实用价值

1.1 数据挖掘的概念

所谓数据挖掘，其实就是从大量繁杂的数据中找出对自己发展有益的数据、模型及规律。主要依据事先确定好的商业目标，深入分析和研究各种企业数据，发掘里面隐藏的商业内容，还要在工作中不断提高其科学性。数据挖掘的综合型较强，需要使用诸多专业理论以及技术工具，主要有数据库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等。

1.1.1 分类

其实质就是对数据进行分门别类。先从数据中挑选出分类完的训练集，然后将其作为依据来设置一个科学的分类模型，还要将杂乱的数据进行综合整理。

1.1.2 估值

估值和分类有很多相同点，其差异在于：分散是对离散型变量进行输出，但估值输出的是连续值，且分类的类别是有数目规定的，但估值却是随意的。

1.1.3 预测

一般情况下，预测要借助分类或估值才能发挥效果，具体说来，就是用分类及估值期间使用的模型来预估未知的变量。检测的目的与其大同小异，但而其结果必须经时间验证，也就是说在很长一段时间后，才可以评估其准确性。

1.1.4 相关性分组或关联规则

要记录好时间类型及发生日期，这样可以为后续的施工提供借鉴。

1.1.5 聚类

就是对各种数据进行整理并且分类，以聚集为类别。两者的主要区别是聚类不需要事先定义好类别，不用借助训练集。

1.1.6 描述和可视化

用归约、概括、图形表示等方式来表示数据。

1.2 数据挖掘在电力企业的使用价值

商业领域对于数据挖掘技术的需求较大，因此数据挖掘在多个商业领域得到了大范围的应用。下文便依据电力企业的行业特征来论述一下数据挖掘技术在电力企业中的重要作用。

1.2.1 指导设备更新

在发生了下述两种情况时就要对设备进行更新：首先，电力设施意外毁坏，这便要第一时间更换，一般电力设备监控设施可以检测出这类故障，这样也能够在第一时间进行维修。其次是更换老化的设备，这就需要以经验为依据，例如检查设备的使用年限等，但这种方式并不具有多大的科学性，因为很多设备可能由于保养得当而延长使用年限，如果贸然更换会产生巨大的浪费;还有些设备的使用时间可能不长，但是其性能却已经不满足标准，若不及时更换也会产生巨大的浪费。一般情况下，我们可以借助故障保修、电力耗费及相关电力参数等各种数据来确定电力设备的故障及老化状况，最终确定是否更换设备。

1.2.2 业绩评估

我国的电力企业一直没有一套标准的体系来评价集团公司分公司的成绩。若只评估其所创造的经济利润，则会因各地区的发展有所误差，并且电力行业是与我们的生产生活息息相关的，安全性及其它性能的重要意义远大于利润。但数据挖掘技术却能够综合分析诸多影响因素，通过分析由利润、利润增长率、同行对比、投诉举报、生产成本等数据组成的主题仓库来研究区域或者是自公司的运营情况，并用图表等简洁明了的方式体现出来，为决策提供依据。

1.2.3 指导电力企业的建设规划

最近，我国的广东频繁发生电力供不应求的情况，其主要原因便是没能很好的掌握市场进步的趋势，在电厂的建设及电网建设方面都没能满足市场的需求，这时数据挖掘工作的重要性便得到了很好的体现。将新增用户(报装)、现有用户、用户位置、用户用电量、国家的建设计划等相关资料实行认真的研究分析便可以制定出电力企业的发展计划，有此为指导，才能促进电力行业的飞速发展。

1.2.4 指导电力的生产和购买

我国推出电力企业改革方案后，广东省电力集团便在积极的践行，到01年底已大体完成厂网分离。改革的逐步深化，而言使得我们面临了一些新的问题。例如在电力购买方面，传统的电厂和电网属一个单位，电厂会供给电网充足的电力。可在如今，电网用电时一定要提前购买，但因为电力的鲜明特征即买多少用多少，使得购买时间和购买量无法准确的确定。而借助数据挖掘技术可以很好的解决这一问题。对有关的主体车库进行深入挖掘便可确定需购买的电力总量，并对发电企业的生产计划进行指导。

1.2.5 减少电力损耗，改善电力质量，减少设备损耗

电力产品具有自身的显著特征，主要体现在它不能进行储存，只有按需供给。可是，发电和用电是有着很大差异的，要想保证电力的质量，就必须不断提高设施的安全性，并对其实施科学的调整。现今使用的主要方式是建设蓄能电厂，若电力有多余则要保存起来，等电力供应不足时则用这部分电力，将其进行安排调度并制定合理的疾患，便能实现电力储存技术的灵活调节，实现降低电力浪费，提高电力质量，避免设备的耗损。

2 使用数据挖掘的必要性和可行性

2.1 我国电力企业信息化现状使采用数据挖掘技术成为可能

观察以广电企业的现状可以知道，电网的信息化已经有了很大的进步，也就是不再仅仅借助计算机完成统计报表，管理信息也不是单机单项应用工作的时期，其正处在信息化的中级发展环节，企业有自己的局域网，广电集团也已经实现了光纤网的全省覆盖，企业完成信息化之后，能够使内部的管理工作更加高效，如MIS、OA、物资管理、财务管理以及客户服务中心等。能够获得企业的许多基本数据，并使应用平台更加的科学，而企业在进行数据挖掘工作时，便可以将这众多数据作为有效依据。

2.2 我国电力企业改革的趋势使采用数据挖掘技术成为必然

我国党政领导集团在积极的转变行业垄断的现状，促进竞争方式的合理化。我国电力企业中已经使用了“厂网分家”模式，这使得发电竞争有了科学的模式，广电集团也已经结束了这部分的工作。接下来便是向电网运转方向转变。为在将来的竞争中保持优势，电力企业一定要尽可能的降低生产经营的成本，这样有利于更好的为客户提供服务，并熟悉自己及竞争企业的实际情况。上述的所有事情，都要使用现代信息技术来解决，而数据挖掘技术又起着极其重要的作用。

3 展望

作为智能系统的心脏，信息通信系统在今后电网业的进步中有着非常积极的意义。现今，我国电网业早已设立了在国内、国际都很先进的集成系统。三地集中式数据也开始慢慢运转起来，各企业的一级业务面也越来越广，各种数据中心也都开始运转起来，我国电网的数据和种类都开始步入正轨。其“量类时”特征，也在海量、实时的电网业务内有了更大的作用，所以必须对其进行深入研究。

现今，我们通常把电网业务数据归为三种：首先，单位生产的资料，有发电量、电压稳定性等指标等;其次，单位工作中的数据，包括交易价格、用户的需求方面的数据等;最后是单位的管理资料，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。我们要熟练了解这诸多数据的特征，然后开展深入的探究，还能推出很多高附加值的服务，这也能促进电网安全性检测的顺利进行，还可以更好的掌控企业的经营、满足用户的需求，使企业的管理水平得到提高。

比如，在设立电力企业的“大营销”模式时，要以满足顾客需求为目标，建立各种服务平台以第一时间满足客户各种需求，如：95588、114等。为了完善服务模式，提高服务质量，应该详细的分析各种数据，使得服务水平和营销能力得到大幅度的提升和改善;分析型数据是进行服务和开展营销的必要前提和重要基础，应该得到足够的重视，对原有的营销组织模式进行查漏补缺，通过借鉴其他单位的成功经验来弥补自己的不不足和缺陷，对各种服务资源进行合理的配置，尽可能让大多数人满意，为了更好的利用数据并提高营销能力，要建立数据监控分析模型;营销数据之间是存在着隐藏关系的。

显而易见，这些隐藏信息不容易被发现，为了增强分析数据的全面性、系统性、直观性、便捷性，建立各种系统性算法模型库不仅是极其有必要的，而且是相当重要的，当然这种系统性的算法模型库是针对营销制定的，这样做可以增强把握市场动态的及时性，我们知道，任何类型的营销必定离不开市场，市场是开展营销主要遵循的依据，脱离了市场，营销就会抓不住头脑，因而，算法模型库的建立可以为企业单位创造更多的经济效益和社会效益，增强企业的核心竞争力，扩大企业单位的市场份额，使企业更稳的立足于竞争激烈的市场之上，甚至是处于领头羊的地位，促进国民经济建设，为人民提供更好的服务。

数据有着很好的增值价值，其他的服务也可以通过数据增值价值得到衍生。所以，加大对数据的利用与研究势在必行。把数据当中重要的依据、基础甚至是纽带，沿着这个纽带进行研究与利用。将数据研究和使用的成果合理的运用起来，例如，将其转化为新型的支付方式和消费形态，使客户感受到非同一般的感觉，突破了以往的业务系统仅仅专注于自己内容的方式，电网的生产效率会得到提高，企业的管理水平也会因此得到大幅度的改善与提高。

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