阮玉生 屈慧潔

1. 廣西博聯(lián)信息通信技術(shù)有限責(zé)任公司 廣西 南寧 530023 2. 廣西教育學(xué)院 數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院 廣西 南寧 530023

引言

基于我國(guó)當(dāng)下電力產(chǎn)業(yè)建設(shè)工作實(shí)施的不斷完善，相關(guān)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件的設(shè)計(jì)研究成為配電網(wǎng)及有關(guān)單位的焦點(diǎn)關(guān)注話題，并在市場(chǎng)的不斷建設(shè)與發(fā)展中成為高價(jià)值研究問(wèn)題[1]。為了實(shí)現(xiàn)軟件更多的功能，應(yīng)在實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘行為過(guò)程中，對(duì)行為進(jìn)行條件給定，并在支撐性數(shù)據(jù)較為充足的條件下，引進(jìn)多種計(jì)算算法，對(duì)挖掘行為進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。但由于數(shù)據(jù)挖掘行為的發(fā)生通常伴隨著海量數(shù)據(jù)的干擾，因此挖掘過(guò)程中所涉及的數(shù)據(jù)量相對(duì)龐大[2]。基于此，本文引入模糊軟聚類方法，開(kāi)展對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件設(shè)計(jì)研究。

1 基于模糊軟聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件設(shè)計(jì)

1.1 基于模糊軟聚類的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘規(guī)則制定

在對(duì)配電網(wǎng)環(huán)境當(dāng)中負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘時(shí)，首先需要完成對(duì)本文基于模糊軟聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件的挖掘規(guī)則制定，以此完成對(duì)海量負(fù)荷數(shù)據(jù)集當(dāng)中所有頻繁事務(wù)的尋找。由于配電網(wǎng)的特殊性，在進(jìn)行配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，需要經(jīng)歷多次配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)庫(kù)。初次挖掘是對(duì)候選集進(jìn)行挖掘，在這一階段當(dāng)中，可將生成的單項(xiàng)頻繁項(xiàng)集作為挖掘結(jié)果[3]。后續(xù)的挖掘均是對(duì)原本復(fù)雜程度較高的挖掘?qū)ο筮M(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化，以此緩解本文挖掘軟件的運(yùn)行壓力。根據(jù)上述挖掘軟件的挖掘需要，制定基于模糊軟聚類的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘規(guī)則為：

規(guī)則一：將選取的待挖掘?qū)ο髽颖具M(jìn)行分塊處理，并將處理后的結(jié)果引入到集群的每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)中。通過(guò)模糊軟聚類對(duì)每個(gè)待挖掘數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的支持度進(jìn)行計(jì)算。再完成對(duì)軟件中map程序上的相關(guān)操作執(zhí)行，以此獲取到配電網(wǎng)環(huán)境當(dāng)中各個(gè)需要進(jìn)行挖掘的文件中所有的數(shù)據(jù)集，并在mapper程序當(dāng)中輸入一個(gè)已知的數(shù)據(jù)記錄，并利用combiner完成對(duì)本地相關(guān)數(shù)據(jù)集記錄的兼容。

規(guī)則二：在mapper程序當(dāng)中輸入另外一個(gè)已知的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)記錄信息，并將其與規(guī)則一當(dāng)中的符合數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，將其中存在的相同數(shù)據(jù)統(tǒng)一發(fā)送到一個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)中，開(kāi)始頻繁挖掘。

規(guī)則三：綜合上述兩點(diǎn)規(guī)則，完成對(duì)所有節(jié)點(diǎn)的分配，將不同配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)值數(shù)據(jù)信息統(tǒng)一到不同數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)當(dāng)中。再結(jié)合模糊軟聚類當(dāng)中的默認(rèn)對(duì)關(guān)鍵數(shù)值排序的功能，將挖掘價(jià)值更高的負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，得到最終的挖掘?qū)ο蟆?/p>

1.2 挖掘?qū)ο蠛Y選

為保證本文基于模糊軟聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件的運(yùn)行效率，針對(duì)挖掘價(jià)值較低的挖掘?qū)ο筮M(jìn)行篩選，以此提高軟件的應(yīng)用效果。根據(jù)上述制定的挖掘規(guī)則，在配電網(wǎng)環(huán)境當(dāng)中對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，根據(jù)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蟮幕咎卣鱗4]。假設(shè)W為配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)集Y當(dāng)中的頻繁m項(xiàng)挖掘?qū)ο螅瑒tW的所有m-1項(xiàng)的子集也可以稱之為使其頻繁m-1的項(xiàng)目集。因此，進(jìn)一步分析得出，Wm為數(shù)據(jù)Y當(dāng)中的頻繁m項(xiàng)候選集，則頻繁m-1挖掘?qū)ο蠹螸m-1中包括的m-1項(xiàng)目子集的個(gè)數(shù)一定為m。根據(jù)挖掘?qū)ο蟮男再|(zhì)，本文提出進(jìn)一步篩選挖掘?qū)ο蟮膫€(gè)數(shù)算法為：利用Lm-1產(chǎn)生的Cm之前先對(duì)Lm-1進(jìn)行一次裁剪，統(tǒng)計(jì)與之相關(guān)的項(xiàng)目弧線出現(xiàn)次數(shù)[5]。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)高挖掘價(jià)值和低挖掘價(jià)值的挖掘?qū)ο髤^(qū)分，用 Lm-1對(duì)其中某一要素的執(zhí)行連接求得挖掘?qū)ο螽?dāng)中潛在的頻繁項(xiàng)目集，即挖掘價(jià)值更高的挖掘?qū)ο蟆?/p>

1.3 基于篩選后的挖掘?qū)ο笸瓿蓜?dòng)態(tài)挖掘

在篩選出需要進(jìn)行挖掘的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠛?，結(jié)合編程思想，對(duì)挖掘?qū)ο笾械臄?shù)據(jù)進(jìn)行重過(guò)濾，將挖掘?qū)ο竺恳活悇e下的特征出現(xiàn)概率進(jìn)行計(jì)算，其計(jì)算公式為：

公式（1）中，K表示為挖掘?qū)ο笾忻總€(gè)數(shù)據(jù)類別出現(xiàn)的概率；iλ表示為特征數(shù)據(jù)；m表示為配電網(wǎng)環(huán)境中的數(shù)據(jù)；n表示為配電網(wǎng)中所有特征數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)。為避免在挖掘的過(guò)程中出現(xiàn)挖掘數(shù)據(jù)在重要數(shù)據(jù)集百分比中占比降低，還需要對(duì)挖掘?qū)ο髾?quán)重集合進(jìn)行合理分配，其分配公式為：

公式（2）中，M表示為配電網(wǎng)環(huán)境中每個(gè)挖掘?qū)ο髾?quán)重分配數(shù)值；Q表示為挖掘?qū)ο笤谂潆娋W(wǎng)環(huán)境當(dāng)中具體出現(xiàn)的次數(shù)；d表示為模糊軟聚類算法系數(shù)。根據(jù)上述公式實(shí)現(xiàn)對(duì)挖掘?qū)ο髾?quán)重分配，確定最終挖掘結(jié)果的準(zhǔn)確性，以此提高本文基于模糊軟聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件的應(yīng)用價(jià)值。

2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)

本文通過(guò)上述論述，完成對(duì)基于模糊軟聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件設(shè)計(jì)，為進(jìn)一步驗(yàn)證該軟件在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢(shì)，開(kāi)展下述對(duì)比實(shí)驗(yàn)。首先選擇電力市場(chǎng)當(dāng)中某一配電網(wǎng)企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)背景條件，選擇該企業(yè)歷史配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)共15950組，將該組數(shù)據(jù)作為兩種挖掘軟件的挖掘?qū)ο?，設(shè)置兩種挖掘軟件的運(yùn)行時(shí)間分別為100ms、500ms、1000ms、2000ms和3000ms，在確保兩種挖掘軟件均在相同的運(yùn)行環(huán)境下，完成對(duì)比實(shí)驗(yàn)，將得出的挖掘結(jié)果進(jìn)行記錄，并繪制成如表1所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表。

表1 兩種挖掘軟件實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比表

由表1中的兩組數(shù)據(jù)結(jié)果可以看出，本文挖掘軟件數(shù)據(jù)挖掘量明顯多于傳統(tǒng)挖掘軟件數(shù)據(jù)挖掘量，在相同配電網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷數(shù)據(jù)集當(dāng)中，挖掘出的數(shù)據(jù)量越多，則說(shuō)明挖掘的利用價(jià)值越高。因此，通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明，本文提出的基于模糊軟聚類的配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)挖掘軟件設(shè)計(jì)在實(shí)際應(yīng)用中具有更高的挖掘效率，滿足配電網(wǎng)對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘需要，充分發(fā)揮配電網(wǎng)數(shù)據(jù)的利用價(jià)值。

3 結(jié)束語(yǔ)

為了滿足電力市場(chǎng)的發(fā)展需求，本文基于模糊軟聚類技術(shù)的應(yīng)用，提出一種針對(duì)配電網(wǎng)負(fù)荷數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)挖掘軟件設(shè)計(jì)方法，此軟件主要服務(wù)于配電站，可解決配電站在市場(chǎng)中的穩(wěn)定運(yùn)行。為了確保本文設(shè)計(jì)軟件投入市場(chǎng)后具備一定可行性，本文提出對(duì)此軟件的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，并通過(guò)將本文設(shè)計(jì)的軟件與傳統(tǒng)軟件進(jìn)行對(duì)比的方式，驗(yàn)證本文提出的軟件設(shè)計(jì)方法在應(yīng)用中的可操作性更強(qiáng)，具有更加實(shí)際的社會(huì)應(yīng)用價(jià)值，可滿足電力市場(chǎng)內(nèi)配電網(wǎng)在市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行需求。