杜 江,陳錦龍,陳 龍,伍仕紅,楊 福

（貴州電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心，貴州 貴陽 550002）

1 引言

電網(wǎng)調(diào)度是電網(wǎng)安全運(yùn)行的重要環(huán)節(jié)，電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行直接影響到供電的安全穩(wěn)定。電網(wǎng)調(diào)度是一種24h 精力高度集中的工作，一整天的工作高壓狀態(tài)，以及調(diào)度員個(gè)人技術(shù)能力差異等情況的存在，使得電網(wǎng)調(diào)度員操作失誤成為引起設(shè)備損壞、人員生命財(cái)產(chǎn)損失、供電可靠性降低等一系列安全事故事件的原因之一，陳碧云等人論述了調(diào)度操作正確性對(duì)電網(wǎng)安全的重要性，并對(duì)影響調(diào)度操作的人為因素進(jìn)行了建模分析[1]；肖勇等人研究了電網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化常用的3 類數(shù)據(jù)，以及這些數(shù)據(jù)面向的4 種可視化任務(wù)[2]。但是針對(duì)操作數(shù)據(jù)挖掘并分析造成安全事故事件原因的文獻(xiàn)很少，因此對(duì)調(diào)度操作數(shù)據(jù)進(jìn)行深度研究以及對(duì)調(diào)度人員操作趨勢(shì)分析，總結(jié)和探討電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的應(yīng)用方向是非常有必要的。實(shí)時(shí)、全面、準(zhǔn)確地把握電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)是保障電網(wǎng)安全運(yùn)行的重要手段，也是近年來調(diào)度工作風(fēng)險(xiǎn)把控的重要技術(shù)瓶頸。

近年來，隨著電網(wǎng)建設(shè)規(guī)模的迅速擴(kuò)大，社會(huì)經(jīng)濟(jì)建設(shè)對(duì)電力的依賴程度不斷增加，對(duì)電力供應(yīng)的安全可靠性要求越來越高，電網(wǎng)調(diào)度員操作安全風(fēng)險(xiǎn)防范工作面臨著巨大的挑戰(zhàn)，主要問題表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

(1)電網(wǎng)調(diào)度工作的相關(guān)操作風(fēng)險(xiǎn)防范主要依靠日常培訓(xùn)，以及對(duì)工作流程嚴(yán)格監(jiān)督等人為管理方式，然而電網(wǎng)調(diào)度風(fēng)險(xiǎn)中人員的操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素眾多，機(jī)理復(fù)雜，用傳統(tǒng)的建模方式難以建立完善、精準(zhǔn)的操作趨勢(shì)分析模型。充分說明人為因素對(duì)調(diào)度操作風(fēng)險(xiǎn)的影響，同時(shí)也表明在現(xiàn)有的調(diào)度趨勢(shì)研究中，仍未能實(shí)現(xiàn)全面、完善、精確的調(diào)度操作趨勢(shì)研究與應(yīng)用[3]。

(2)傳統(tǒng)的電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)分析很大程度上是依靠專家分析和建議，過分的依賴于個(gè)人的技術(shù)能力和工作經(jīng)驗(yàn)，不能完整的反應(yīng)調(diào)度操作趨勢(shì)，除此之外，依賴人工的模式也大大降低了安全風(fēng)險(xiǎn)分析的效率。

(3)由于各信息平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)交互壁壘、數(shù)據(jù)分析技術(shù)欠缺的等問題，使得電網(wǎng)調(diào)度操作分析在數(shù)據(jù)集成過程中存在著較大的困難，影響了最終的結(jié)果[4]。

隨著電網(wǎng)信息化建設(shè)的發(fā)展，各平臺(tái)數(shù)據(jù)逐漸在統(tǒng)一的信息平臺(tái)上集成共享，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)度的應(yīng)用，為保障電網(wǎng)安全提供了全新的解決思路和技術(shù)手段。在電網(wǎng)建設(shè)中，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)已在設(shè)備故障分析檢測(cè)、用戶用電預(yù)測(cè)、負(fù)荷預(yù)測(cè)、客戶服務(wù)分析等多方向取得了階段性的進(jìn)展，對(duì)電力數(shù)據(jù)的深入挖掘已成為解決電網(wǎng)實(shí)際問題的重要手段，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)在其他領(lǐng)域應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，開展電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文基于大數(shù)據(jù)技術(shù)及數(shù)據(jù)挖掘分析方法，將其運(yùn)用于電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)分析與應(yīng)用探索中，闡述了電力數(shù)據(jù)挖掘的目的與意義、分析過程、基本框架，最后對(duì)未來研究應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)進(jìn)行了分析。

2 電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘概述

2.1 意義與目的

電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘主要是通過日漸完善的電力調(diào)度信息化平臺(tái)獲取大量的調(diào)度人員信息、歷史調(diào)度過程、調(diào)度人員考核、調(diào)度操作票等數(shù)據(jù)，基于關(guān)聯(lián)分析、統(tǒng)計(jì)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)挖掘分析方法進(jìn)行融合分析和深度挖掘，從數(shù)據(jù)內(nèi)部進(jìn)行電網(wǎng)調(diào)度過程操作趨勢(shì)分析、診斷、預(yù)測(cè)，建立多源數(shù)據(jù)綜合分析的電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)分析預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)電網(wǎng)調(diào)度人員的監(jiān)管和對(duì)調(diào)度工作的綜合評(píng)估，全面、準(zhǔn)確、高效的管理電網(wǎng)調(diào)度人員操作趨勢(shì)，為電網(wǎng)調(diào)度工作提供更多的工作風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和人員考核依據(jù)，項(xiàng)目的主要目的和價(jià)值意義體現(xiàn)為：

(1)提升電網(wǎng)調(diào)度工作管理效率，及時(shí)把控調(diào)度工作風(fēng)險(xiǎn)發(fā)展趨勢(shì)，第一時(shí)間糾正電網(wǎng)調(diào)度操作問題，減少電網(wǎng)企業(yè)經(jīng)濟(jì)損失和人員生命財(cái)產(chǎn)安全隱患[5]。

(2)大數(shù)據(jù)分析挖掘技術(shù)的應(yīng)用，有利于提高電網(wǎng)調(diào)度工作向智能化發(fā)展，對(duì)未來實(shí)現(xiàn)全面智能化的電網(wǎng)調(diào)度工作具有重要的意義。

2.2 數(shù)據(jù)來源

電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘分析的數(shù)據(jù)來源主要包括：調(diào)度操作歷史過程數(shù)據(jù)、調(diào)度員個(gè)人信息數(shù)據(jù)、電網(wǎng)設(shè)備參數(shù)、個(gè)人培訓(xùn)考核數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)等，涵蓋了能夠直接和間接影響電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)的信息[6]。根據(jù)不同的數(shù)據(jù)來源和性質(zhì)，可將其分為靜態(tài)數(shù)據(jù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)、準(zhǔn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。靜態(tài)數(shù)據(jù)包括調(diào)度人員個(gè)人數(shù)據(jù)、技術(shù)參數(shù)等信息；動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是指在記錄過程中通過時(shí)間作為標(biāo)尺進(jìn)行更新的數(shù)據(jù)，反映操作動(dòng)態(tài)變化的重要數(shù)據(jù)[7]；準(zhǔn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)是按月按年等長時(shí)間跨度更新的數(shù)據(jù)。以貴州中調(diào)為調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)分析為例，目前，貴州中調(diào)調(diào)度科人員47 人，調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)分析挖掘所包含的部分靜態(tài)數(shù)據(jù)示例如表1所示，部分動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)示例如表2所示，部分準(zhǔn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)示例如表3所示。

表1 部分靜態(tài)數(shù)據(jù)示例

表2 部分動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)示例

表3 部分準(zhǔn)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)示例

電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)具備了來源多、數(shù)據(jù)量大、結(jié)構(gòu)多樣、數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜等數(shù)據(jù)挖掘的基本條件[8]。

數(shù)據(jù)來源多：數(shù)據(jù)來源于不同的系統(tǒng)和計(jì)量設(shè)備，還有外部的天氣等數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)量大：電網(wǎng)調(diào)度數(shù)據(jù)及相關(guān)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)都在不停的進(jìn)行數(shù)據(jù)更新，長年累月形成了巨大的數(shù)據(jù)量；數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)多樣：電網(wǎng)調(diào)度及相關(guān)系統(tǒng)數(shù)據(jù)中包含了結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化等多種的數(shù)據(jù)形式；數(shù)據(jù)關(guān)系復(fù)雜：各種數(shù)據(jù)之間相互影響，相互關(guān)聯(lián)，分析難度較大。調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘的基本特征如圖1所示。

圖1 調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)特征

2.3 基本架構(gòu)

根據(jù)電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)的數(shù)據(jù)來源進(jìn)行相關(guān)的分析篩選，得到大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用的基本架構(gòu)。首先數(shù)據(jù)來源于在線監(jiān)測(cè)、調(diào)度收發(fā)令、人員培訓(xùn)管理、工作考核記錄等多系統(tǒng)；然后將對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和清洗處理，利用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、檢索和實(shí)時(shí)處理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理；建立數(shù)據(jù)處理分析需求大數(shù)據(jù)挖掘分析數(shù)據(jù)庫，根據(jù)實(shí)際應(yīng)用需求搭建電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)的監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)、調(diào)度發(fā)受令人員工作考核、調(diào)度設(shè)備操作趨勢(shì)預(yù)測(cè)等功能；最后，通過多維度、多視角的可視化技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)分析挖掘結(jié)果的展示，為電網(wǎng)調(diào)度工作提供有力的數(shù)據(jù)理論支撐和決策優(yōu)化支持。

3 電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)

3.1 多源數(shù)據(jù)集成與預(yù)處理

由于電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘來源較多、格式多樣，在數(shù)據(jù)使用之前需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成和預(yù)處理來保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，主要步驟包括如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)集成與預(yù)處理過程

多源數(shù)據(jù)集成和規(guī)范化轉(zhuǎn)換：通過多系統(tǒng)和多種采集方式獲取需要的數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范化的集成，保證數(shù)據(jù)的完整性、可用性、安全性等要求；非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：由于所采集的數(shù)據(jù)中存在著較多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式，需要利用文本識(shí)別、自然語言處理、語義分析等多種技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)特征的提取和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)換；數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估：針對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量開展數(shù)據(jù)完整性、冗余、遺漏、偏差較大等問題的評(píng)估，避免由于數(shù)據(jù)質(zhì)量較差導(dǎo)致分析結(jié)果偏差較大的問題出現(xiàn)；數(shù)據(jù)清洗：數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析挖掘重要的環(huán)節(jié)，通過基本的統(tǒng)計(jì)分析、聚類、關(guān)聯(lián)分析、時(shí)間序列等技術(shù)手段進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)、缺失值修復(fù)等多種數(shù)據(jù)清洗過程。

數(shù)據(jù)的集成和清洗旨在將所收集的數(shù)據(jù)能夠完整的實(shí)現(xiàn)所要挖掘的價(jià)值，避免在數(shù)據(jù)收集環(huán)節(jié)中出現(xiàn)較大的偏差，導(dǎo)致結(jié)果可信度降低。

3.2 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索

電網(wǎng)操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用過程對(duì)數(shù)據(jù)處理分析應(yīng)用有較高的性能需求，所以在數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與處理技術(shù)上需要建立完善的高效儲(chǔ)存和應(yīng)用分析基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存通常使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫或者并行數(shù)據(jù)庫，這種方法在處理大數(shù)據(jù)時(shí)已經(jīng)難以滿足現(xiàn)實(shí)問題的需求。針對(duì)現(xiàn)有儲(chǔ)存的缺陷，電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)預(yù)測(cè)與應(yīng)用的儲(chǔ)存系統(tǒng)將搭建滿足結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且滿足可靠性高、容量大、速度快等多種要求的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與處理數(shù)據(jù)庫。除此之外，針對(duì)傳統(tǒng)方式下檢索速度慢、檢索困難等問題，設(shè)計(jì)基于增量檢索和動(dòng)態(tài)索引的數(shù)據(jù)檢索方式，滿足資源利用率高、穩(wěn)定性好、容錯(cuò)性好等特點(diǎn)的檢索需求。

3.3 調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘是基于經(jīng)典的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和融合挖掘算法技術(shù)。構(gòu)建電網(wǎng)調(diào)度趨勢(shì)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，將建模過程與內(nèi)存計(jì)算框架結(jié)合，形成多個(gè)分布式共同并行計(jì)算來提高計(jì)算速率，達(dá)到實(shí)時(shí)分析應(yīng)用的需求。

由于調(diào)度分析挖掘所用到的數(shù)據(jù)具有的數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類復(fù)雜、實(shí)時(shí)性要求較高等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)模型單一的計(jì)算過程不能滿足較大計(jì)算量的實(shí)際需求，所以在電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘分析的過程中采用了經(jīng)典算法結(jié)合多點(diǎn)分布式并行計(jì)算的方法，使得在數(shù)據(jù)量不斷增大的情況下也能夠滿足較大規(guī)模數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)計(jì)算要求。

電網(wǎng)調(diào)度作業(yè)趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)典算法包括：相關(guān)性分析、預(yù)測(cè)分析、灰色關(guān)聯(lián)分析、錯(cuò)周期分析等。相關(guān)分析是研究數(shù)據(jù)變量之間的相關(guān)關(guān)系，通?？梢苑譃檎嚓P(guān)、負(fù)相關(guān)、曲線相關(guān)、無相關(guān)性等，例如電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)研究中的調(diào)度人員操作時(shí)間趨勢(shì)與調(diào)度人員工作年限指標(biāo)就是密切相關(guān)的，但兩個(gè)指標(biāo)之間的相關(guān)程度則需要進(jìn)行回歸分析來進(jìn)行判斷；預(yù)測(cè)分析在電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)研究中，強(qiáng)關(guān)聯(lián)的指標(biāo)之間存在著內(nèi)在的關(guān)系，通過指標(biāo)間的多次函數(shù)矩陣擬合方法，進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)的預(yù)測(cè)，提前對(duì)目標(biāo)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警；灰色關(guān)聯(lián)分析：是通過對(duì)含有不確定因素指標(biāo)的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法，針對(duì)指標(biāo)因素之間的不同程度，用相同時(shí)間內(nèi)獲取的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)目標(biāo)對(duì)象特征的一系列數(shù)值構(gòu)建灰色預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)未來某段時(shí)間內(nèi)事物發(fā)展的趨勢(shì)，在電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究中，可通過灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)調(diào)度發(fā)受令人員操作時(shí)間趨勢(shì)，操作結(jié)果趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)；錯(cuò)周期分析：由于電網(wǎng)調(diào)度工作受時(shí)間周期、季節(jié)性變化等影響較大，可能會(huì)造成不同時(shí)間段的分析結(jié)果不同，綜合分析可能導(dǎo)致結(jié)果偏差較大，所以利用周期交錯(cuò)的方式對(duì)調(diào)度操作趨勢(shì)進(jìn)行分析，針對(duì)不同周期內(nèi)的數(shù)據(jù)分析結(jié)果差異進(jìn)行評(píng)估，會(huì)發(fā)現(xiàn)不同季節(jié)周期內(nèi)的影響因素指標(biāo)、分析結(jié)果存在著較大的差異，可以對(duì)未來電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)進(jìn)行周期差異化預(yù)測(cè)分析，使得更加符合實(shí)際應(yīng)用需求。

3.4 調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)

在電網(wǎng)調(diào)度趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘成果的應(yīng)用過程中可結(jié)合可視化展示、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等技術(shù)，將實(shí)際成果輸出展示。

電網(wǎng)調(diào)度趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘分析的結(jié)果一般使用可視化技術(shù)方式實(shí)現(xiàn)，可視化分析技術(shù)涉及到展示圖形意義構(gòu)建、人機(jī)交互設(shè)計(jì)、分布式認(rèn)知等可視化認(rèn)知理論。大數(shù)據(jù)分析可視化技術(shù)可以使得電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)分析挖掘成果的應(yīng)用人員能夠更加直觀清晰的了解實(shí)際數(shù)據(jù)反映的情況，發(fā)現(xiàn)各種數(shù)據(jù)之間的關(guān)系、預(yù)測(cè)趨勢(shì)、實(shí)際偏差等，及時(shí)把控電網(wǎng)調(diào)度工作中的問題。

在電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的可視化過程中，針對(duì)不同成果使用者建立不同的展示窗口，可在調(diào)度控制室實(shí)時(shí)展示監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)駕駛艙，使調(diào)度員能直觀掌握的電網(wǎng)具體情況，使用折線圖、柱形圖、餅圖、氣泡圖、雷達(dá)圖等多種展示方式不同的數(shù)據(jù)趨勢(shì)，正常數(shù)據(jù)與預(yù)警數(shù)據(jù)使用不同顏色進(jìn)行區(qū)分。

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的應(yīng)用是為未來智能化調(diào)度工作開展奠定基礎(chǔ)，將現(xiàn)有的可視化展示數(shù)據(jù)結(jié)合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)和設(shè)備相結(jié)合達(dá)到不受時(shí)間、地點(diǎn)限制的電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)分析成果應(yīng)用需求，滿足不同人員對(duì)可視化數(shù)據(jù)的差異化需求。

4 電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用探索

4.1 應(yīng)用需求分析

在電網(wǎng)調(diào)度實(shí)際工作中，調(diào)度受令發(fā)令人員的操作是否順利，將直接影響檢修工作能否安全圓滿的完成，通常由于調(diào)度員操作時(shí)間過長、操作經(jīng)驗(yàn)不足、工作環(huán)境不熟悉等因素導(dǎo)致的有調(diào)度責(zé)任的安全事故時(shí)有發(fā)生，直接威脅到人身、設(shè)備及電網(wǎng)安全運(yùn)行，針對(duì)電網(wǎng)調(diào)度操作過程中的安全隱患進(jìn)行的電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘研究，是有效解決當(dāng)前問題的有效手段。

4.2 應(yīng)用方向探索

4.2.1 人員管理

（1）人員操作趨勢(shì)監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)

對(duì)調(diào)度員歷史調(diào)度操作、個(gè)人歷史培訓(xùn)、實(shí)操演練等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析和關(guān)聯(lián)挖掘，從調(diào)度發(fā)令和受令人員操作時(shí)間趨勢(shì)、不同設(shè)備操作熟練度趨勢(shì)等多層面多目標(biāo)對(duì)人員操作習(xí)慣進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將調(diào)度操作與人員技術(shù)能力進(jìn)行匹配度分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)人為因素造成調(diào)度操作失誤風(fēng)險(xiǎn)概率趨勢(shì)和操作習(xí)慣的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)監(jiān)管，提前預(yù)知風(fēng)險(xiǎn)，制定解決方案。

（2）調(diào)度人員工作考核

對(duì)調(diào)度員的考核一直只停留在人員工作年限、本月工作數(shù)量、培訓(xùn)考試成績等傳統(tǒng)因素進(jìn)行評(píng)判，通常是以月度、年度的方式進(jìn)行，這種方式具有時(shí)間較長，考核結(jié)果準(zhǔn)確度較低等問題的存在。針對(duì)傳統(tǒng)方式中的不足，結(jié)合調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘分析，為調(diào)度人員工作考核提供準(zhǔn)實(shí)時(shí)的考核數(shù)據(jù)支持，做到調(diào)度人員工作動(dòng)態(tài)考核評(píng)估。

4.2.2 設(shè)備調(diào)度操作趨勢(shì)分析

在電網(wǎng)調(diào)度操作過程中，針對(duì)不同的設(shè)備調(diào)度操作過程、操作難度、操作注意事項(xiàng)、所需時(shí)間、設(shè)備所處環(huán)境、作業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境因素等進(jìn)行分析挖掘，對(duì)設(shè)備調(diào)度操作趨勢(shì)進(jìn)行評(píng)估分析，根據(jù)評(píng)估難度制定相應(yīng)的作業(yè)流程、作業(yè)注意事項(xiàng)等提前防范措施，在調(diào)度工作分配時(shí)自動(dòng)評(píng)估人員與調(diào)度操作之間的匹配度，預(yù)測(cè)該次操作的風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)。

4.2.3 多部門協(xié)調(diào)應(yīng)用

調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘分析結(jié)果不僅僅適用于調(diào)度工作中，更多的是可以通過系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)互通，實(shí)現(xiàn)分析挖掘結(jié)果共享，給其他部門提供如設(shè)備調(diào)度操作過程中的故障分析診斷、停電預(yù)測(cè)等一系列的高級(jí)應(yīng)用，消除原有的信息孤島、各自為政的局面。

5 面臨的挑戰(zhàn)與發(fā)展趨勢(shì)

5.1 面臨的挑戰(zhàn)

當(dāng)前，電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用已經(jīng)開展了初步的研究，如何完善研究的成果，滿足電網(wǎng)調(diào)度工作的實(shí)際需求，在管理和技術(shù)上還面臨著較多的問題需要解決。例如，現(xiàn)階段雖然能夠獲取多部門的數(shù)據(jù)，滿足基本的研究需求，但想要真正的實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo)，在數(shù)據(jù)方面還需要解決較多的數(shù)據(jù)難題，包括現(xiàn)階段的數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)聯(lián)動(dòng)獲取，數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，數(shù)據(jù)質(zhì)量提升等工作都需要進(jìn)一步開展大量的協(xié)同工作，這就涉及到多學(xué)科交叉配合，學(xué)科交叉的復(fù)合型人才是當(dāng)前電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用急需的人才，人才的培養(yǎng)也是當(dāng)前重要的難題之一；另一方面，現(xiàn)階段的研究成果應(yīng)用需要得到實(shí)際的檢驗(yàn)才能保證正確性，相關(guān)的管理部門協(xié)調(diào)溝通是否順暢，使用的效果如何，都是面臨的較大問題。

5.2 發(fā)展趨勢(shì)

雖然當(dāng)前的研究還面臨著較多的技術(shù)和管理難題，但我們有理由相信在未來電網(wǎng)調(diào)度工作的研究會(huì)取得較大的進(jìn)展。一方面，在未來5G技術(shù)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、邊緣計(jì)算技術(shù)、數(shù)據(jù)湖、AI 技術(shù)等技術(shù)的快速發(fā)展下，在電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)挖掘與應(yīng)用過程中數(shù)據(jù)的獲取、數(shù)據(jù)的采集、模型的快速分析、成果的應(yīng)用展示、人機(jī)交互等都將取得較大的進(jìn)步；另一方面，未來隨著電網(wǎng)信息化和智能化的建設(shè)取得偉大進(jìn)展，電網(wǎng)調(diào)度工作無論是在技術(shù)還是管理上都將煥然一新，將為未來的調(diào)度操作大數(shù)據(jù)分析挖掘提供良好的研究環(huán)境。

6 結(jié)束語

電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)分析挖掘是大數(shù)據(jù)技術(shù)在電網(wǎng)調(diào)度的重要應(yīng)用探索，在智能電網(wǎng)建設(shè)的背景下顯得尤為重要，可以為電網(wǎng)調(diào)度工作中的人員管理、設(shè)備操作分析等提供智能化分析決策。

目前電網(wǎng)調(diào)度操作趨勢(shì)大數(shù)據(jù)分析挖掘與應(yīng)用研究還處于起步和探索階段，數(shù)據(jù)的高效融合存儲(chǔ)，分析技術(shù)的研究落地都需要開展大量的工作，現(xiàn)階段的研究表明：大數(shù)據(jù)分析挖掘可在未來有效提高人員調(diào)度操作趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析、設(shè)備操作趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析、多部門數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用的效率，在提煉歷史調(diào)度知識(shí)、個(gè)性化評(píng)價(jià)、調(diào)度操作趨勢(shì)分析等應(yīng)用場景中表現(xiàn)良好，應(yīng)用前景廣闊。