水电站电力设备运行监测中数据挖掘技术的应用

近年来，数据挖掘技术在电力营销系统中得到了广泛应用，研究其相关课题有着重要意义。本文首先对数据挖掘技术相关内容做了概述，分析了数据挖掘技术主要步骤，并结合相关实践经验，分别从聚类技术、分类技术，空间挖掘技术，以及时序模式等方面，研究了数据挖掘技术在电力营销系统中的应用，阐述了个人对此的几点看法与认识。

在线监测是一种监测设备运行特性的技术或过程,通过提取故障特征信号,分析判断被监测特性的变化或趋势,及时准确掌握设备运行状态,保证设备安全、可靠和经济运行。1电力变压器在线监测1.1温度监测(1)独立式电阻传感器测温。独立式电阻传感器测温主要用于变压器上层油温的测量,其采用热电阻作为测温元件,利用金属导体的电阻值随温度变化而改变的特性来进行温度测量。(2)压力式温控器测温。压力式温控器由充满感温物

电力营销是电力系统赖以生存与发展的关键，是电力系统工作的重心。笔者基于对电力营销系统数据特点及数据挖掘技术的分析，为实现电网运行的稳定性与经济性，深入探讨数据挖掘技术在电力营销系统中的应用及发展。

随着我国电力系统信息化建设步伐的不断加快,对于电力营销系统的要求逐渐提高,数据挖掘技术也逐渐应用于电力营销系统中来.本文主要阐述了电力营销系统的数据来源与数据特点,分析了数据挖掘技术的步骤及方法,重点研究了数据挖掘技术在电力营销中的具体应用,以期为电力营销系统的发展提供理论指导.

目前,大部分电力管理系统只停留在业务处理层,这一模式不能为电力企业提供更加便利、智能的决策。一直以来,我国电力企业已经在行业信息化建设中积累了大量历史数据,将数据挖掘技术引入到电力行业中来,进行电力分析决策,为电力企业提供更加科学的管理决策,对防范、控制和化解电力企业生产风险具有现实的意义。本文详细介绍了数据挖掘的具体方法及其在电能质量分析、输变电管理、负荷预测以及电网智能调度中的应用。

发电企业每天将在系统内产生大量关于能源使用量、发电机组运行等方面的数据；对于如此众多的数据,如何利用有效的手段和技术水平,从中发掘出数据的潜在价值,为电力企业改进决策、降低成本、提高收益提供依据,成为电力企业不容忽视的工作。数据挖掘是从大量数据存放的数据库中提取有用的信息,这些信息可解决企业所遇到的重要的商业及决策问题。数据挖掘首先需要收集大量的数据,然后运用挖掘的知识对企业已有的数据进行分析。它具有很多应用

随着电力设备的不断更新与进步，更多新型的科技成果线监测工作当中。本文主要通过对在线监测技术的更新阶段、类型及在电力设备中的有效应用的研究，证明在线监测技术在各个方面推动了电力设备的发展，增强了电力设备的可操作性、安全性。

我国的水电站建设已经迈入了世界先进行列，不仅仅是水电站建造技术的提升，更是在水电站运行设备管理中采用了更加科学合理的管理技术，通过对西方先进管理技术的引进再结合中国水电站运行设备管理具体情况，形成了一套成熟的管理体系。本文主要是对水电站运行设备消缺管理中存在的问题和解决问题的措施进行了论述，希望能够对我国水电站设备的消缺管理提供借鉴。

目前,我国水电站的发展和建设随着科学技术的发展进入了崭新的阶段。不仅仅是在设备的先进程度上,同时一些在对水电站日常的运行和管理上面,更是吸收和融合了西方的管理经验。本文旨在通过分析水电站运行设备的消缺管理进行中出现的问题,找出解决的路径和措施,提高水电站运行的安全和效率。

随着信息化技术的飞速发展,电力企业数据呈几何指数规模增长,从海量大数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据越来越重要。结合营销抄核收的数据,分析了数据挖掘技术在营销抄核收业务中电费回收、电费核算、欠费统计、电量统计等方面的应用情况,及其在电力企业大数据的应用前景。分析结果表明,在电力企业中应用数据挖掘技术深入分析业务数据,寻找业务数据的规律,可为电力企业改进决策、降低成本、提高效益提供依据。

随着信息科技的发展,数据挖掘技术已经融入到各个各业的不同领域中,并以自身特性发挥出至关重要的作用。在电力行业中,为了满足日常生产生活中的用电需求、降低电网负担、增强管理水平,也应当对技术方法进行开发,并尝试在电网运营监管的过程中使用数据挖掘技术,顺应时代发展规律,实现管理方法升级。

研究了数据仓库技术和数据挖掘技术在电力系统中的应用.在介绍了有关课题背景之后,首先介绍了数据挖掘技术,其次介绍了大数据挖掘的过程与技术,最后重点阐述了大数据挖掘技术在电力行业中的应用.

电力行业需要对大量数据进行有效的处理,利用数据信息提高电力系统的管理水平,数据挖掘技术起到了重要作用.文章对大数据挖掘技术在电力行业中的应用进行了详细分析.

随着我国经济建设的不断发展，社会用电量不断增长，电厂和电网规模不断扩大，这就对电力部门的安全、经济运行提出了更高要求。负荷预测是电力市场技术支持系统的一个重要组成模块，尤其是短期电力负荷预测方法易受随机因素的干扰，针对短期负荷预测的特点，将数据挖掘技术引入短期负荷预测中，极大地提高了预测精度，对于保障电力运行的安全性和经济性具有重要作用。基于数据挖掘技术的短期电力负荷预测进行了探讨，希望对相关单位有所帮助。

本文阐述了详细的数据挖掘算法,并基于电力管理分析的特点,重点地讨论了聚类分析的算法,基于电力数据的管理分析系统,数据的挖掘技术在本文设计的过程当中,以其采用了混合型的数据并且获得了良好的挖掘效果,并论述了数据挖掘技术在电力管理与分析中的应用,以供同行借鉴。

随着我国经济的快速发展,人们日常生活当中对能源的需求量也逐渐的增大,为了满足人们日常生活需求,应不断加强水电站电气设备运行的稳定性以及安全性。本文将从水电站电气设备运行的检修技术实际应用探索进行相关讨论,针对在运行当中电气设备出现的故障提出相关解决方案。

开始先对大数据展开阐述,然后探讨了在大数据时代的背景下电力企业所面对的严峻的挑战。并且在这些基础之上说明在当前电力大数据时代背景下使用数据挖掘机技术给电力企业所产生的深刻影响。之后再对数据挖掘机技术的相关步骤进行说明,阐明了在目前电力大数据时代背景下怎样使电力企业实现数据挖掘技术的具体方法。在最后,先后通过智能电网、信息系统的发展和能耗的问题这四个角度阐述数据挖掘技术在当前大数据时代背景下在电力企业中的发展前景。

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点。在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业。本文提出了详细的数据挖掘算法分析。基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法。基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果。聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为。

文章以大数据为背景,针对电力设备状态评估展开论述,介绍了电力设备线路运行方案与优势,阐述了电力设备状态评估应用技术,保证相关数据准确、完善的基础上,也为电力设备状况评估工作提供了参考。

结合3座水电站实例,对其机电设备运行过程中的相关故障进行了分析和判断,并提出处理建议,确保机电设备的安全运行.图2幅.

随着现代企业转型的需求，如何借助现代化的信息工具加快对客户的分析，并加快企业在现代营销中营销对象的转变，成为当前思考的重点。本文从软件设计的思想角度入手，在对系统用例进行分析的基础上，分别对系统的架构、功能模块等进行详细设计，从而为当前电力营销的信息化提供借鉴。

针对变电站在集中控制模式下的无功补偿与电压控制的问题,充分利用变电站运行过程中的大量数据,将数据挖掘技术应用于变电站电压无功自动调节系统,提出了基于关联规则的系统蚁群无功优化方法。将改进apriori算法应用于无功优化方案的确定,并对蚁群优化算法进行改进,建立了基于实际数据挖掘结果的无功全局优化总体数学模型。以上海220kv万航变电站为例,以其日常运行的历史数据为基础,运用本文算法得到在各种典型工况下的最优方案,以指导实际运行。实验结果表明,基于数据挖掘的系统无功优化目标值方法可以提高系统运行效率,降低损耗,对系统电压稳定,经济运行意义重大。