키워드: 그리드 자동화 데이터 마이닝 지원 의사 결정
중국 도서관 분류 번호: TP2 문헌 식별 번호: A 문자:1672-3791(2012) 06 (C)-000
최근 몇 년 동안 과학기술이 급속히 발전함에 따라 데이터베이스 기술의 응용이 갈수록 광범위해졌다. 오늘날 데이터베이스의 대부분은 데이터 입력, 통계 및 쿼리만 처리하며, 처리된 정보는 데이터베이스에 포함된 정보의 일부일 뿐 데이터의 전반적인 특성과 추세를 효과적으로 설명하고 예측할 수는 없습니다. 데이터 마이닝 기술의 응용은 그리드 자동화에 더 유용한 정보 지식과 패턴을 발굴하여 보다 편리한 의사 결정 지원을 제공합니다.
1 데이터 마이닝 개요
데이터 마이닝은 패턴 발견과 지식 발견으로도 알려져 있으며, 서로 다른 각도에서 서로 다른 이해를 가지고 있다. 기술적으로 다양한 분석 도구를 활용하여 대량의 데이터에서 데이터와 모델을 발견하고 이러한 모델과 관계를 기반으로 예측할 수 있습니다. 상업적 관점에서 볼 때, 그것은 주로 al 기계와 통계 기술을 이용하여 기업의 원시 데이터를 자동으로 분석하고, 귀납적 추리를 하고, 잠재 모델을 발굴하여 고객 행동을 예측하는 의사 결정 지원 프로세스입니다. 따라서 기업 의사결정자들이 시장 전략을 조정하고, 위험을 피하며, 올바른 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
전력망 자동화에 데이터 마이닝 적용
2. 1 전력망 파견 및 운영에 데이터 마이닝 적용
스케줄링은 전력 시스템의 핵심 위치에 있으며, 그 임무는 시스템의 대량의 정보를 실시간으로 처리하고 적절한 결정을 내리는 것이다. 전력 시장 메커니즘의 운영과 함께 파견 센터는 시스템의 안정과 안전을 보장해야 할 뿐만 아니라, 각종 경제 문제를 고려해야 하며, 투자자의 관점에서 그 경제적 이익을 고려하고, 더욱 합리적인 전기 가격을 제정하여 파견 운영을 더욱 복잡하게 한다. 과학적 규범의 결정을 내리기 위해서는 데이터 마이닝 기술의 강력한 지원이 필요하다. 전력 시스템은 정상 상태, 비상 상태, 경보 상태, 테스트 상태 및 복구 상태로 구분됩니다. 상태가 결정되면 운영자에게 전송되고 작업이 완료됩니다. 데이터 마이닝 알고리즘은 명령을 보다 정확하고 시기 적절하게 분류하고 전력 시스템의 작동 상태 (예: 전력 시스템의 비상 상태) 를 설명하는 데 도움이 됩니다. 여러 버스의 전압 강하 등의 특징을 더 잘 발견하고 설명할 수 있습니다.
2.2 전력 시스템 고장 분석 및 계획 및 설계의 데이터 마이닝
전력 시스템에서 오류 처리 시스템은 대량의 데이터를 축적하며, 데이터 마이닝 기술을 사용하여 데이터에 숨겨진 사실, 관련성, 요소 등 많은 가치 있는 정보를 추출할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 마이닝 기술의 상관 관계 분석을 통해 장애 원인과 강우, 온도, 부하, 번개 등의 다른 요소 간의 상관 관계를 분석하여 객관적인 법칙에 부합하는 장애 원인을 분석할 수 있습니다. 순차 모드 방법을 사용하여 패턴이 같은 구성요소와 공통 장애를 파악한 다음, 분류 방법에 따라 공통 결함 구성 요소를 분석하고, 법칙을 찾아내며, 전력 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위한 중점 예방 유지 관리 참조로 삼는다. (존 F. 케네디, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 안전명언) 전력 시스템 설계를 계획할 때 부하 모형으로 인해 발생할 수 있는 다양한 시스템 구조의 고장을 고려하고 계획해야 합니다. 제어 및 보호 장치의 매개 변수를 결정하려면 많은 양의 데이터를 처리해야 하며, 데이터 마이닝은 다양한 분석 도구를 사용하여 모델과 데이터 간의 관계를 분석하고 장애 발생 시 적절한 실행 규칙 및 대응 전략을 결정할 수 있습니다.
2.3 데이터 마이닝은 전력 시스템의 안정성과 보안을 평가하고 운영 상태를 모니터링합니다.
데이터 마이닝의 의사 결정 트리 방법을 사용하면 전력 시스템의 작동 상태를 안정성과 불안정으로 나누고 상태가 안정될 때까지 해당 규칙에 따라 시스템 데이터를 자동으로 분석할 수 있습니다. 추출된 보안 평가 지식은 시스템의 정상 작동 시 발생할 수 있는 보안 위험을 안내하고 시각화 기술을 사용하여 안정성 분석을 수행하여 전력 시스템의 보안 안정성을 높이는 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다. 관련 직원은 데이터 마이닝 기술을 사용하여 얻은 상태 모니터링 및 예측 진단 결과를 활용하고, 전력 시스템 사용을 스캔하고, 발견된 문제를 적시에 복구하여 장비의 수명을 늘리고, 유지 관리 비용을 절감하여 시스템의 안정적인 운영을 보장할 수 있습니다.
전력망 자동화에서의 데이터 마이닝 결정 및 적용
3. 1 데이터 마이닝 보조 그리드 계획 결정
데이터 마이닝 기술은 전력망의 모니터링, 운영 및 계획에서 보조 역할을 합니다. 그런 다음 전력망 계획 결정을 예로 들어 의사결정 과정을 분석했다. 전력망 계획의 결정은 주로 전력 부하의 변화를 중심으로 이루어지며, 전력 부문의 의사 결정자는 언제든지 관련 직접 정보를 파악하고 부하 특성의 변화를 분석하여 전력망 계획의 전략을 조정해야 합니다. 전체 전력망 계획 작업에는 주로 정보 수집 활동, 설계 활동, 의사 결정 방안 평가, 방안 선택 및 구현, 기업 내부 환경 등이 포함됩니다. 정보 활동 수집 단계에서는 전력 부하의 변화를 평가하고 변전소, 신제품, 신기술에 대한 부하 정보를 수집하여 의사 결정 목표를 세워야 합니다. 활동 설계 단계에서는 의사결정자들이 다양한 지능형 연구 및 계획 방안에 대한 의견을 제시하여 시나리오 결과를 평가해야 합니다. 시나리오 선택 단계에서는 의사 결정이 필요합니다.
전력망 자동화 모니터링 시스템에 3.2 데이터 마이닝 적용
전력망 자동화의 모니터링 시스템은 전체 전력 시스템의 안전한 작동을 보장하는 역할을 한다. 그러나, 전력망에서 안전의 위험이 발견될 때, 보조 의사 결정 도구의 계산이 없는 상태에서 경험에 의존하면 전체 전력망 안전 통제의 정확성에 영향을 줄 수 있다. 전력망 자동화에서는 데이터 마이닝이 필요합니다. 전력망 자동화의 데이터 마이닝은 실시간 비즈니스와 준 실시간 비즈니스의 두 가지 주요 유형이 있습니다. 실시간 비즈니스는 변전소 모니터링 시스템의 실시간 데이터로, 준 실시간 비즈니스에는 주로 오류 기록, 전기 요금 측정 정보 및 보안 자동화 장치에 대한 관련 관리 데이터가 포함되며, 대량의 실시간 데이터를 온라인으로 분석하고 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 전력 설비는 기능에 따라 1 차 설비와 2 차 설비로 나눌 수 있다. 1 차 장치에는 변압기, 호환 장치 및 스위치와 같은 모니터링 시스템이 포함되며 2 차 장치에는 릴레이 보호, 자동 장치, 오류 레코더 및 로컬 모니터링이 포함됩니다. 현재 대부분의 전력 시스템은 필드 버스를 사용하여 데이터 수집, 전송 및 명령 전송 제어를 수행합니다. 이 필드 버스 기술은 설치 면적이 작고 구성이 유연하며 신뢰성이 높다는 장점이 있습니다. 그러나 데이터 양이 많으면 응답이 느려집니다. 전력망 자동 모니터링 시스템의 기능을 더욱 보완하기 위해서는 데이터를 더 발굴할 필요가 있다. 전력망 운영 방식과 안정성 변화에 따라 전력망 장애를 해결하고, 전력망 실시간 동적 정보에 따라 EEAC 전 시간 도메인 시뮬레이션 방법을 사용하여 그리드 안정성을 정량적으로 평가합니다. 데이터 마이닝을 통해 발전기 및 변전소 장비의 매개변수, 모델 및 조합을 그리드의 동적 데이터에 따라 온라인으로 식별하고 그리드 계산에 식별 결과를 적용하여 계산의 정확성을 높일 수 있습니다. 또한 자동 보호 장치의 동작 동작에 따라 그리드의 안정성과 보안을 분석하고 보호할 수 있습니다.
4 결론
컴퓨터 기술의 급속한 발전에 따라 그리드 자동화 데이터 마이닝 기술도 널리 사용되고 있으며 전체 전력 시스템에 큰 기여를 했습니다. 실행 예약, 모니터링 시스템 및 문제 해결을 위한 신뢰할 수 있는 데이터 보호 기능을 제공합니다. 물론, 그것의 응용에는 여전히 많은 결함이 있으며, 전력 시스템에 더 믿을 수 있는 보조 의사 결정을 제공하기 위해 데이터 마이닝을 늘려야 한다.
참고
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