厉一梅
【摘要】我国目前尚未发现面向电力行业的综合性服务平台，而云平台是近几年中的研究与建设热点，基于云平台的集约化管理是现代企业集团提高效率与效益的基本取向。文章提出了基于云计算的电力数据挖掘软件和优化服务，介绍了该软件和服务的研发背景、功能与服务、优势以及应用前景。
【关键词】云计算;数据挖掘;知识发现;全局优化
一、前言
云平臺是近几年中的研究与建设热点，最有代表性的是2010年IBM推出的面向服务和应用集成的云技术解决方案。在我国，以浪潮和联想为代表的云平台已经取得了重大进展，在技术水平和云平台管理技术方面达到国际领先水平。然而，云平台最终是面向应用和服务的，目前，我国尚未发现面向电力行业的综合性服务平台，在面向电力领域提供基于云平台的信息处理与优化方面，本项目尚属首创。
集约化管理是现代企业集团提高效率与效益的基本取向，它能够将各种生产要素统一配置、统一管理，达到节约、高效的目的。电力系统是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电能生产与消费系统。电力系统在各个环节和不同层次都具有相应的运行和管理系统。面对电力系统这个庞大的企业体系，要想实现集约化管理，没有一个可靠、统一、专业化的信息支撑平台是不可能的。目前由于信息化相对滞后，各级电力公司和发电厂还不能满足集约化管理的要求，还面临诸多问题需要解决。
基于以上方面，提出了电力系统信息集成及其整体优化的策略，建设基于云服务的统一信息平台，并在此基础上进行深层次数据挖掘，利用优化算法，实现管理优化和运行优化。
二、系统功能与服务
系统功能主要包括：电力云平台、面向电力系统的整体数据挖掘与知识发现、利用Trust-Tech技术对管理与运行模型进行全局优化。
1.电力云平台
利用现有的信息系统功能，汇总各类分析信息数据，建立对电力系统运营分析进行支撑的相关主题分析数据模型。整合发电、输电、配电各个环节，建立电力系统信息集成平台，形成电力系统数据仓库。
图1 电力云平台
2.面向电力系统的整体数据挖掘与知识发现
利用数据挖掘技术、最优化技术、非线性系统建模技术等，研究一体化指标模型，构建企业运营指标与企业管理要素逻辑关系地动态模型。
在对集成到平台中的数据进行人工分析的基础上，设计适合电力系统的整体关联性分析系统，采用关联分析、决策树及聚类等方法，发现海量数据中的未知知识。并以集成的数据为基础，采用先进的建模与参数优化技术，进行多因素多变量建模，以达到众多的数据中寻求数据间的内在关系。通过建立的模型，发现对关心的指标的制约因素，从而形成综合管理与生产的整体优化模型。
图2 框架结构图
3.利用特有优化算法对管理与运行模型进行全局优化
基于信息整合与集成，将非线性系统建模技术应用于整个信息集成平台，使之成为相互关联的统一整体，并在此基础上进行整体优化。建设通用的优化平台，该平台具有统一格式的优化模型和初值，采用特有优化技术，并按照统一格式输出优化结果。来自人资、规划、检修、运行、建设、营销、物资、财务等各方面的优化需求，通过模型和数据格式转换，输入到优化计算平台，经过逐层优化，得到满足要求的全局最优解，最后再将结果数据转换成电力企业通用的数据输出。具体的框架结构如图2所示。
系统服务主要包括：
（1）帮助客户建立优化和数据挖掘的数学模型，并建立与云平台的接口;
（2）通过云平台为客户提供高效、优质的实时最优化数据;
（3）帮助客户分析各项指标之间的内在关联，进行辅助决策支持。
三、应用前景
本服务平台将充分发挥数据挖掘、非线性系统建模和优化技术方面的技术优势，和企业在生产、管理、市场方面的资源优势，更进一步整合发电、输电、配电系统的信息，开发出更能适应电力行业需求的、解决实际问题的信息集成平台及其高级应用软件。
目前我国电力管理部门下设许多分部，预计在未来的几年中，集约化管理和信息化建设将在电力行业中逐步推广，电力管理部门将在全国范围内筹建运营监测（控）中心，以及各大发电企业的信息集成平台都属于该领域的内容。本服务平台的开发成功，能够更好地满足电力行业对外部环境、综合绩效、运营状况、核心资源和关键流程的综合监控。因此，本服务平台具有广阔的应用前景。
四、结语
基于电力部门集约化管理的发展趋势，文章结合数据挖掘、非线性系统建模和优化等技术，借鉴企业在生产、管理、市场方面的资源优势，通过整合发电、输电、配电系统的信息，研发了适应电力行业需求的、解决实际问题的基于云计算的电力数据挖掘软件和优化服务。本服务平台的推广应用将有助于实现电力系统集约化管理建设上的重点突破，同时，将建立科学的运营监测管理体制和运行机制，提升电厂与电力公司以及电力公司各部门之间的协同运作，持续提升经营管理水平和资产运营效率。
参考文献
[1]谢钰.电力云计算研究[J].科技传播，2013-01-08.
[2]张大华，丁辉，吴向阳.面向智能电网的电力云计算架构[J].电力通信管理，2011-09-26.
[3]曹汝滨.电力云仿真实验室建设[J].科技成果，2011-01-18.
