国网吉林电力提升数据分析能力

　　10月13日，国网吉林省电力有限公司全面部署《电力运营管理数据特征挖掘分析》的深化应用，进一步推进实际数据验证。

　　2015年，国网吉林电力深入研究大数据挖掘技术，在大数据挖掘技术与实际业务结合方面取得突破，创新《电力运营管理数据特征挖掘分析》，增加了监测技术手段，进一步提高监测业务能力。

　　随着监测业务覆盖面不断拓展，监测数据的数量不断增加，实际数据基础中难免存在数据缺失情况。为保证数据的连续性，国网吉林电力利用大数据预处理技术，分类研究指标数据特征和数据缺失情况，总结出具有周期性和不具有周期性数据的两种数据缺失值处理方式。该方法通过数据预处理有效实现对基础数据的补充和完善，更好地展现数据全貌，提升监测分析的准确性。

　　国网吉林电力以当前运营监测指标为研究对象，确定了两种数据离群监测方式。该公司利用聚类方法，确定数据离群点，通过挖掘出监测单一指标数据难以发现的离群数据开展分析，可以提出有针对性的数据收集和系统应用建议，也可能发现深层次数据异常的业务原因；通过验证、比对，利用季节ARIMA模型对指标数据进行分析，可有效进行指标数据变化预判，实现了指标监测的关口前移。

　　国网吉林电力还分析运营监测指标数据，对较强的关系进行关联影响分析，建立并不断完善指标关联树和决策支持树，梳理业务上难以发现的底层数据关联，为提升监测分析水平提供有效参考。