电力系统中数据挖掘技术的应用开题报告

1. 研究目的与意义

数据挖掘技术是近二十年来新兴的科学，它主要研究如何从大量数据中发掘出有用的知识。

数据挖掘技术利用现有的计算机技术以及各个相关领域的知识, 以这些积累下来的数据为研究对象, 找出隐藏在这些数据背后的有用的知识来, 从而为人们的决策提供有力的依据。

电力系统是一个非线性的互联大系统, 在运行过程中不断产生和积累大量的数据。

2. 国内外研究现状分析

随着电力系统中数字化技术的广泛应用, 为了保证在市场经济环境下系统能安全、可靠运行, 电力市场所需的开放访问同时信息系统以及电网运行的时实信息系统等在电力系统的广泛应用, 产生了大量数据, 传统的统计分析手段已难满足要求, 若需发现更深层次的规律, 并保证电力系统的经济性、安全性、可靠性, 并且提供更快、更有效的决策支持。

数据挖掘技术恰恰能满足电力系统的这些要求。

电力系统的特点:有数据多、数据种类混杂、数据质量差、电力系统对数据的要求高。

3. 研究的基本内容与计划

1、2月底到3月初查阅相关资料，收集相关文献，完成开题工作。

2、3月中旬到4月，确定设计方案，熟悉编程环境，编写相关程序代码，调试相关程序，在相关的软件上仿真，查看结果是否正确，期间及时向老师反馈进程。

3、5月调试相关程序，根据最后的测试结果与仿真进行比较、反思，总结方案的 优缺点，然后撰写论文，修改论文。

4. 研究创新点

数据挖掘技术使得人们可以触及大量隐藏在原本看起来毫无用处的数据背后的知识, 并且因此而有可能产生一门熔统计学、数据库技术、自动数据分析处理、机器学习、人工智能、模式识别以及相关的应用领域如电力系统等各门学科于一炉的新兴学科。

数据挖掘不仅可以提供更多更有用的知识, 而且还可以确保任何假设或者是模型的建立, 都经过了大量真实数据的检验。

数据挖掘技术在电力系统中的应用, 主要在于预测和表述。