大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力企業(yè)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)時代下電力企業(yè)面臨挑戰(zhàn)我國原有電力企業(yè)實行垂直一體化管理，2000年后我國電力企業(yè)實行更全面更深刻的改革。就目前的現(xiàn)狀來看，電力企業(yè)包括獨立的發(fā)電廠、五大發(fā)電公司、兩大獨立核算的電網(wǎng)經(jīng)營企業(yè)，以及電力建設(shè)公司等其他獨立核算單位。基于目前我國電力企業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，大數(shù)據(jù)產(chǎn)生于電力企業(yè)的各個方面。在發(fā)電側(cè)，隨著數(shù)字化電廠的建成，海量的有關(guān)故障監(jiān)控、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)被各大電廠保留下來；在輸電側(cè)和配電側(cè)，在輸變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中，為了能對絕緣放電等狀態(tài)進(jìn)行診斷，最大程度減少線損，需存儲和監(jiān)控的數(shù)據(jù)量十分巨大；在用電側(cè)，電力用戶的個人信息、電價信息以及智能電網(wǎng)的發(fā)展、電動汽車充放電監(jiān)測信息都會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。

然而，大多數(shù)電力企業(yè)的數(shù)據(jù)庫僅僅實現(xiàn)了數(shù)據(jù)存儲、查詢、統(tǒng)計等最基本層次的功能，無法深入挖掘出隱藏在海量數(shù)據(jù)背后潛在的價值。電力大數(shù)據(jù)時代下必將會對作為我國經(jīng)濟(jì)社會中存儲電力運(yùn)行信息知識、提供電力運(yùn)行數(shù)據(jù)的電力企業(yè)帶來巨大的影響。因此，深刻理解大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，聯(lián)系目前我國電力系統(tǒng)的發(fā)展以及電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲、利用的現(xiàn)狀就顯得十分必要，這也為電力企業(yè)真正應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代下電力企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)提供了相關(guān)的思考。收集數(shù)據(jù)電力大數(shù)據(jù)時代，電力企業(yè)數(shù)據(jù)來源不僅僅是企業(yè)內(nèi)部的歷史年度數(shù)據(jù)，還包括來自互聯(lián)網(wǎng)和信息機(jī)構(gòu)的各種數(shù)據(jù)。收集這些信息是要附上相應(yīng)的時空標(biāo)志，必要的時候要剔除無效數(shù)據(jù)，同時還應(yīng)當(dāng)盡可能收集不同數(shù)據(jù)來源、結(jié)構(gòu)化程度不同的數(shù)據(jù)，并且做到盡可能和企業(yè)內(nèi)部的歷史數(shù)據(jù)相對照，以便于驗證信息的可靠性和真實性，這對于電力企業(yè)來說，將是個不小的挑戰(zhàn)。半結(jié)構(gòu)化和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用呈現(xiàn)出非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大幅度增長的特點。據(jù)不完全統(tǒng)計，這類數(shù)據(jù)占有比例已經(jīng)達(dá)到整個數(shù)據(jù)量的75％以上。同時，由于數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)化的存在，使得這類數(shù)據(jù)的復(fù)雜關(guān)系無處不在；另外，這類數(shù)據(jù)是以數(shù)據(jù)流的形式存在，數(shù)據(jù)價值化的體現(xiàn)與時間呈現(xiàn)明顯的相關(guān)性，價值稍縱即逝。盡管目前計算機(jī)智能化有了很大進(jìn)步，但還只能針對有結(jié)構(gòu)或類結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，談不上深層次的數(shù)據(jù)挖掘。

分析數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)背后的數(shù)據(jù)關(guān)系大量觀測數(shù)據(jù)雖然可以映射出各種復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，但由于這些數(shù)據(jù)往往是孤立的數(shù)據(jù)點，映射出的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)難免片面，如何做好數(shù)據(jù)集成，使之成為一個完整的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，這是值得思考的問題。以發(fā)電企業(yè)為例，單單考慮發(fā)電量數(shù)據(jù)，得到的僅僅是發(fā)電廠發(fā)電量單一方面的數(shù)據(jù)。然而，發(fā)電數(shù)據(jù)是與電壓數(shù)據(jù)、線損數(shù)據(jù)、用戶用電數(shù)據(jù)等相互聯(lián)系的，如何利用模糊分析方法，考慮這些數(shù)據(jù)的參數(shù)關(guān)系，分析復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)之間的聯(lián)系，對發(fā)電企業(yè)來說將是一個巨大的挑戰(zhàn)。

另外，由于各個發(fā)電企業(yè)、供電企業(yè)沒有統(tǒng)一對其專業(yè)化的信息系統(tǒng)進(jìn)行建設(shè)，導(dǎo)致電力生產(chǎn)、銷售各專業(yè)數(shù)據(jù)彼此獨立，形成信息孤島。為破除信息孤島的數(shù)據(jù)壁壘，需要融合發(fā)電、輸電、變電、配電、用電等多方面數(shù)據(jù)，這就需要考慮如何對各環(huán)節(jié)多數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。電力大數(shù)據(jù)時代下的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力大數(shù)據(jù)時代下，大數(shù)據(jù)已成為電力企業(yè)進(jìn)行決策的基礎(chǔ)。但是，單純數(shù)據(jù)的積累并不能給電力企業(yè)帶來益處，只有運(yùn)用相關(guān)的技術(shù)手段，對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行深加工，發(fā)現(xiàn)隱含的信息并加以利用，進(jìn)而指導(dǎo)電力企業(yè)做出正確的決策，這樣電力大數(shù)據(jù)的作用才能發(fā)揮到極致。研究認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的運(yùn)用將會在電力企業(yè)成本降低、電力市場開拓、電力系統(tǒng)安全運(yùn)行等方面發(fā)揮重大作用。

因此，理解數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及其在電力企業(yè)中的應(yīng)用就顯得非常必要。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是通過對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并通過數(shù)理模型對企業(yè)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析，以幫助企業(yè)了解其不同的客戶或不同的市場劃分的一種從海量數(shù)據(jù)中找出企業(yè)所需知識的技術(shù)方法。如果說云計算為海量分布的電力數(shù)據(jù)提供了存儲、訪問的平臺，那么如何在這個平臺上發(fā)掘數(shù)據(jù)的潛在價值，使其為電力用戶、電力企業(yè)提供服務(wù)，將成為云計算的發(fā)展方向，也將是大數(shù)據(jù)技術(shù)的核心議題。電力系統(tǒng)是一個復(fù)雜的系統(tǒng)，數(shù)據(jù)量龐大，特別是在電力企業(yè)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代后，僅僅是電力設(shè)備運(yùn)行和電力負(fù)荷的數(shù)據(jù)規(guī)模就已十分驚人。因此，光靠傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法就顯得不合時宜，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實現(xiàn)為解決這一難題提供了新的出路。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測和電力系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控、電力用戶特征值提取、電價預(yù)測等方面有很好的應(yīng)用前景。有關(guān)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的思考我國電力市場化運(yùn)行過程中，電力市場運(yùn)行模式大體經(jīng)歷了壟斷模式、發(fā)電競價模式、電力轉(zhuǎn)運(yùn)模式，現(xiàn)在正在積極過渡到配電網(wǎng)開放模式。在這個過渡階段，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)更是大數(shù)據(jù)發(fā)揮效能的前提，先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是大數(shù)據(jù)發(fā)揮功效的必要手段。國際數(shù)據(jù)公司(InternationalDataCorporation，IDC)指出，在大數(shù)據(jù)時代下，新的數(shù)據(jù)類型與新的數(shù)據(jù)分析技術(shù)的缺失將是阻礙企業(yè)成為其行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的重要因素。

該問題同樣存在于電力企業(yè)中。但是，先進(jìn)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)只有在高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)環(huán)境下才能提取出隱含的、有用的信息，否則，即使數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)再先進(jìn)，在充滿噪音的大數(shù)據(jù)環(huán)境中也只能提取出毫無意義“垃圾”信息。為此，電力企業(yè)為了應(yīng)對電力大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)質(zhì)量對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)帶來的挑戰(zhàn)，應(yīng)該考慮設(shè)立首席數(shù)據(jù)官(chiefdataofficer,CDO)，進(jìn)行專門的數(shù)據(jù)管理工作，定義元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。國內(nèi)一些企業(yè)目前只是設(shè)立了首席信息官（chiefinformationofficer，CIO），但是由于CIO只是技術(shù)專家，很難系統(tǒng)全面地開展數(shù)據(jù)挖掘工作，這就使得這些企業(yè)漸漸失去了充分利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢。因此，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理方式已經(jīng)很難滿足大數(shù)據(jù)時代下對數(shù)據(jù)質(zhì)量的要求，在電力大數(shù)據(jù)時代下，如何提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量，電力企業(yè)任重道遠(yuǎn)。

大數(shù)據(jù)時代下電力企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實現(xiàn)途徑大數(shù)據(jù)時代下，由于數(shù)據(jù)信息量巨大，使得數(shù)據(jù)挖掘是知識的自發(fā)現(xiàn)過程。在無明顯目標(biāo)的情況下需要從不同的數(shù)據(jù)源獲得數(shù)據(jù)，然后對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并使用模糊識別等算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析。為此，中國人民大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與移動管理實驗室開發(fā)出了一種采用面向領(lǐng)域的DeepWeb數(shù)據(jù)集成技術(shù)，進(jìn)而實現(xiàn)對Web數(shù)據(jù)自動集成和處理。分析認(rèn)為大數(shù)據(jù)時代下電力企業(yè)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要由數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)整理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)展示等過程組成，整個過程如圖所示。數(shù)據(jù)來源層實現(xiàn)大數(shù)據(jù)收集工作得益于移動設(shè)備、無線射頻識別技術(shù)（radiofrequencyidentification，RFID）、互聯(lián)網(wǎng)、自動記錄系統(tǒng)等技術(shù)設(shè)備，數(shù)據(jù)來源層主要存放了電力企業(yè)內(nèi)部大量的事務(wù)型數(shù)據(jù)，以及會對電力企業(yè)決策產(chǎn)生影響的外部性數(shù)據(jù)。同時，為了使所獲得的數(shù)據(jù)更具代表性，電力企業(yè)要嘗試收集不同數(shù)據(jù)源產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，為數(shù)據(jù)挖掘的后續(xù)工作做好準(zhǔn)備。

數(shù)據(jù)整理層在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的實現(xiàn)在數(shù)據(jù)整理過程中，由于數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)內(nèi)容往往交叉，所以需要按照互動性對觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。同時，由于原始數(shù)據(jù)中有噪聲數(shù)據(jù)、冗余數(shù)據(jù)及缺失數(shù)據(jù)等問題，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、清洗、重構(gòu)，并填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)以提高待挖掘數(shù)據(jù)的質(zhì)量。經(jīng)過分類后數(shù)據(jù)被大致分為兩大類：結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要對其進(jìn)行數(shù)據(jù)過濾，剔除無效數(shù)據(jù)以提高分析效率；對于半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要按照一定的標(biāo)準(zhǔn)處理成機(jī)器語言或索引。例如，對電力用戶評論、電力系統(tǒng)運(yùn)行日志資料等數(shù)據(jù)，就需要轉(zhuǎn)換成加權(quán)邏輯或是模糊邏輯，并將不同的詞語映射到標(biāo)準(zhǔn)值上，形成企業(yè)統(tǒng)一的語言。數(shù)據(jù)管理層在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的實現(xiàn)通過數(shù)據(jù)整理層，將經(jīng)過整理和轉(zhuǎn)化的數(shù)據(jù)存儲到電力數(shù)據(jù)倉庫（datawarehouse，DW）中，由于不同的電力數(shù)據(jù)庫儲存標(biāo)準(zhǔn)不同，因此需要整合轉(zhuǎn)化后才能儲存到數(shù)據(jù)倉庫中，這里就需要對數(shù)據(jù)倉庫進(jìn)行重新設(shè)計。

經(jīng)過重新設(shè)計的數(shù)據(jù)倉庫，可以根據(jù)不同的主題設(shè)計不同的屬性集，從而減少數(shù)據(jù)處理量；針對不同的主題數(shù)據(jù)庫，可以采取粗糙集的屬性歸約算法刪除數(shù)據(jù)中的冗余信息，得到精簡的數(shù)據(jù)集；然后將決策樹所表示的數(shù)據(jù)集表示為IF-THEN的分類規(guī)則知識，并儲存在規(guī)則知識庫中；如果有新數(shù)據(jù)樣本需要處理，可以按照一定的規(guī)則算法進(jìn)行識別匹配，從而進(jìn)行綜合評價。數(shù)據(jù)分析層在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的實現(xiàn)經(jīng)過數(shù)據(jù)管理層處理的數(shù)據(jù)，可以通過聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)(on-lineanalyticalprocessing，OLAP)來支撐復(fù)雜的決策分析過程，從而將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為輔助決策的信息。鑒于電力企業(yè)對數(shù)據(jù)實時性要求很高，可以將電力企業(yè)的數(shù)據(jù)分為實時性數(shù)據(jù)和非實時性數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理。針對非實時性數(shù)據(jù)，可以考慮基于分布式文件系統(tǒng)(distributedfilesystem，DFS）和MapReduce技術(shù)的云計算來進(jìn)行處理；也可以基于Hadoop，一種DFS和MapReduce的開源實現(xiàn)的云計算平臺來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。對于實時性數(shù)據(jù)，如電力負(fù)荷數(shù)據(jù)，一方面電力企業(yè)可以通過內(nèi)存計算技術(shù)，將全部數(shù)據(jù)通過內(nèi)存運(yùn)行進(jìn)行計算，這將是提高計算速度的有效辦法；另外，可以在云平臺前面設(shè)置若干前置機(jī)，用于實時接收數(shù)據(jù)。

　數(shù)據(jù)展示層可視化企業(yè)目標(biāo)通過電力營銷決策支持系統(tǒng)（ElectricMarketingDecisionSupportSystem，EMDSS），運(yùn)用良好的數(shù)據(jù)可視化設(shè)計，借助圖形表達(dá)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜信息，將數(shù)據(jù)挖掘的成果可視化，并將其運(yùn)用到電力企業(yè)未來的發(fā)展規(guī)劃中。將深度挖掘的數(shù)據(jù)可視化，可以使員工清楚地認(rèn)識到電力企業(yè)未來的發(fā)展方向、評價決策制定的正確與否。結(jié)果是否符合實際，是決定整個系統(tǒng)挖掘技術(shù)是否成功的標(biāo)準(zhǔn)。展望基于我國的基本國情，電力企業(yè)具備非常好的從數(shù)據(jù)運(yùn)營角度獲取更大程度信息、資源、知識發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)。因此，電力企業(yè)完全可以立足大數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，創(chuàng)造數(shù)據(jù)增值服務(wù)。智能電網(wǎng)的發(fā)展對于智能的理解，是指能夠深刻分析收集到的材料、數(shù)據(jù)，以獲得一個比較系統(tǒng)和全面的知識來解決特定的問題，從而滿足商業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的需要。智能面向電力行業(yè)，就是指電力行業(yè)發(fā)電、供電和用電的組織結(jié)構(gòu)更加合理、運(yùn)行程序更加優(yōu)良、綜合功效更加強(qiáng)大的智慧系統(tǒng)，即所謂的智能電網(wǎng)。智能電網(wǎng)基于數(shù)據(jù)和能源的同步傳輸，通過促進(jìn)能源與信息技術(shù)的深度融合，已經(jīng)逐漸形成了以能源、數(shù)據(jù)為運(yùn)行體系支撐下的堅強(qiáng)可靠、友好互動、清潔環(huán)保的能源管理網(wǎng)絡(luò)。

大數(shù)據(jù)與電網(wǎng)的融合涉及從發(fā)電企業(yè)到最終用戶的整個能源轉(zhuǎn)換過程和電力輸送鏈。由于智能電網(wǎng)的快速發(fā)展，信息通信技術(shù)正以前所未有的廣度、深度與電網(wǎng)生產(chǎn)、企業(yè)管理快速融合，信息通信系統(tǒng)儼然已經(jīng)成為智能電網(wǎng)的“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”，支撐新一代電網(wǎng)生產(chǎn)和管理的快速發(fā)展。一個行業(yè)的結(jié)構(gòu)越合理，內(nèi)部摩擦越小，功效越大，系統(tǒng)的智慧程度就越高，每次人與數(shù)據(jù)的互動就更有機(jī)會以更高效和更多產(chǎn)的方式分析匯總，從而更好地支持決策行動。當(dāng)前，國家電網(wǎng)公司已初步建成了國內(nèi)領(lǐng)先、國際一流的信息集成平臺，隨著后續(xù)智能電表的逐步普及，電網(wǎng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)將從時效性層面進(jìn)一步豐富和拓展。通過對拓展到家庭、企業(yè)的廣泛覆蓋的數(shù)據(jù)采集網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行深度的數(shù)據(jù)挖掘，可以進(jìn)一步實現(xiàn)智能用電管理，使用戶掌握實時用電信息、在線互動能耗數(shù)據(jù)，實現(xiàn)能源高效循環(huán)利用，進(jìn)而為節(jié)能減排提供依據(jù)。因此，智能電網(wǎng)的發(fā)展，將更好地推動數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力行業(yè)的運(yùn)用。

基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的客戶關(guān)系管理隨著電力企業(yè)改革的不斷深入發(fā)展，客戶關(guān)系管理（customerrelationshipmanagement，CRM）已經(jīng)廣泛應(yīng)用到電力企業(yè)管理中，電力用戶日益成為電力企業(yè)競爭的核心。不同的用戶對電力的需求是不同的，哪家供電企業(yè)如果能夠及時運(yùn)用一定的方法和工具將電力需求不同的客戶進(jìn)行分類，誰就能獲得先機(jī)，取得競爭優(yōu)勢。對此，電力企業(yè)可以通過挖掘由客戶信息、用電信息組成的主題倉庫，來對電力用戶進(jìn)行進(jìn)一步了解。

再如，企業(yè)競爭情報系統(tǒng)的分析方法需要處理大量的數(shù)據(jù)，通常都是PB級的。如果通過對這些情報數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，將具有類似電力需求的客戶歸在一類，將有助于電力企業(yè)尋找最有價值的電力客戶。通過向這些客戶提供特殊的服務(wù)，投放不同的廣告，將有助于提高其滿意度和忠誠度，從而為電力企業(yè)盈利提供保證。

　對此，可以將聚類分析運(yùn)用到CRM中，從而能夠針對不同的消費者群體提供更多的個性化服務(wù),以便于更好滿足電力客戶的需求，為電力企業(yè)爭取更多的客戶。建立以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為核心的信息系統(tǒng)由于計算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在處理數(shù)據(jù)資料上的便捷、高效，電力企業(yè)為了適應(yīng)時代的需求，大多探索建立了信息系統(tǒng)來輔助自己對內(nèi)外部數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)統(tǒng)計和精確分析，這樣使得電力用戶資料統(tǒng)計變得相對簡單、易于操作。對于現(xiàn)代電力企業(yè)，應(yīng)該逐漸摒棄“以產(chǎn)品為中心（good-domimantlogic）”的傳統(tǒng)管理模式，并轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙苑?wù)為中心(service-dominantlogic)”的面向“社會媒體—網(wǎng)民群體—電力企業(yè)”的“企業(yè)網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)(enterpriseecocystem)”的新型管理模式。

對此，一些電力企業(yè)開展了網(wǎng)上辦電、網(wǎng)上業(yè)務(wù)咨詢等服務(wù)，并對由此產(chǎn)生的信息進(jìn)行分析和利用，從中獲得收益；中國南方電網(wǎng)有限責(zé)任公司也將投資建設(shè)一體化信息平臺；五大發(fā)電企業(yè)目前正在重構(gòu)其信息系統(tǒng)以建立新的管理與運(yùn)營模式，把建立統(tǒng)一的信息平臺作為信息化建設(shè)的重點項目。同時，有人還提出了基于傳統(tǒng)“目標(biāo)驅(qū)動決策”和現(xiàn)代的“數(shù)據(jù)驅(qū)動決”的技術(shù)創(chuàng)新管理雙向決策模型，如果將這個模型應(yīng)用于供電企業(yè)中，可以形成以自組織動態(tài)監(jiān)測為核心，能夠有效預(yù)警并處理用電高峰期的技術(shù)監(jiān)測模型。

對于日趨完善的電力企業(yè)信息系統(tǒng)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實施必將取得事半功倍的效果。數(shù)據(jù)挖掘過程中的能耗問題電力企業(yè)在進(jìn)行用戶信息提取、負(fù)荷預(yù)測、數(shù)據(jù)庫維護(hù)過程中，由于面對數(shù)據(jù)中心存儲規(guī)模不斷擴(kuò)大的現(xiàn)實，高能耗、高成本已經(jīng)成為制約大數(shù)據(jù)時代下數(shù)據(jù)挖掘過程有效進(jìn)行的一個瓶頸。據(jù)《紐約時報》和麥肯錫公司就能耗問題發(fā)表的一篇題為“PowerPollutionandtheInternet”的文章指出，對于Ｇｏｏｇｌｅ來講，數(shù)據(jù)中心年耗電量約為３ＭＷ，而這些能耗中，只有６％～１２％被合理利用。對于我國的電力企業(yè)來講，絕大多數(shù)電能用于使服務(wù)器處于閑置狀態(tài)，以應(yīng)對負(fù)荷高峰時等情況。因此，對于電力企業(yè)來講，應(yīng)該從采用新型低功耗硬件以及引入可再生的新能源來構(gòu)造一個綠色數(shù)據(jù)庫等角度來考慮如何緩解能耗問題，將節(jié)約的能源再利用于基于時間序列相似性的電價預(yù)測。