[0001] 本实用新型涉及电力设备技术领域，尤其涉及一种基于数据挖掘技术的重点行业电力需求预测系统。

[0002] 传统的用电需求预测大都基于历史数据开展，但该方法通常只能对特定行业的用电特性进行分析，且参与分析的对用电造成影响的因素往往不全面，有一定的局限性，进而导致基于历史数据的用电需求预测结果往往存在范围局限、维度单一、粒度划分不具体、精确度低的缺点。实用新型内容

[0003] 本实用新型的目的在于提供一种基于数据挖掘技术的重点行业电力需求预测系统，通过逐一分析各类型行业的用电特性，全面考虑各种不同因素对用电的影响，同时对时间序列进行分解和对不同分量分别建模，实现了用电需求预测结果的宽广度、多维度、细粒度及高精度的优点。

[0004] 为了克服上述现有技术中的缺陷，本实用新型提供了一种基于数据挖掘技术的重点行业电力需求预测系统，包括：

[0005] 多个重点行业电力需求预测客户终端、算法建模服务器、数据挖掘服务器、磁盘阵列、第一高级交换设备、第二高级交换设备、第三高级交换设备、第一防火墙及第二防火墙；其中，

[0006] 用于构建和存储算法的所述算法建模服务器、用于部署基于数据挖掘的各类应用功能的所述数据挖掘服务器及用于部署数据库软件和存储数据的所述磁盘阵列分别与所述第一高级交换设备连接；

[0007] 所述第一防火墙一端连接所述第一高级交换设备，另一端连接所述第二高级交换设备，所述第二高级交换设备还连接多个所述重点行业电力需求预测客户终端；

[0008] 所述第二防火墙一端连接所述第一高级交换设备，另一端连接所述第三高级交换设备，所述第三高级交换设备还用于接收数据池中的数据。

[0009] 优选地，所述高级交换设备为机架式局域网交换设备，且端口数量大于等于32个。

[0010] 优选地，所述机架式局域网交换设备为DELL Networking N1100系列计算机。

[0011] 优选地，所述算法建模服务器、数据挖掘服务器均为实体高性能计算机，所述计算机配置为：集成有48核主频、CPU运行速度超过2.6GHz、机身内存大于64G，硬盘容量大于1TB，网卡型号为2×100/1000M以太与FC融合网卡。

[0012] 优选地，所述实体高性能计算机为HUAWEI 2288V5机架服务器。

[0013] 优选地，所述磁盘阵列为外接式，且执行RAID 710规范，所述磁盘阵列配置且支持Oracle RAC、SQL Server功能。

[0014] 优选地，所述重点行业电力需求预测客户终端为实体机，所述实体机配置为：集成有6核主频、CPU运行速度超过3GHz、机身内存大于8G、硬盘容量大于256G、网卡型号为2×100/1000M网卡；

[0015] 优选地，所述实体机为DELL OptiPlex 7770商用一体机。

[0016] 优选地，所述防火墙采用基于NP的架构并通过机架式安装，通过端口网络处理器加强入侵防御。

[0017] 优选地，所述重点行业电力需求预测客户终端通过局域网与所述第二高级交换设备相连；所述算法建模服务器、所述数据挖掘服务器及所述磁盘阵列均通过光纤与所述高级交换设备的输入端连接。

[0018] 相对于现有技术，本实用新型实施例至少存在以下有益效果：

[0019] (1)提出该系统的硬件架构设计以及详细的部署方案，为软件应用功能的实现提供良好的承载基础。

[0020] (2)提出算法建模服务器中部署基于数据挖掘的重点行业电力需求预测算法模型、重点行业电力需求分析模型、重点行业电力需求影响因素分析模型，能有效地分析重点行业负荷特性，筛选影响重点行业电力需求的关键因素，预测重点行业中长期电力需求，辅助电力经济研究工作，支撑电力规划、调度、营销的业务需求。

[0021] (3)磁盘阵列中存储了电网数据(电量、行业类别、开工率等)、宏观数据(经济、人口、产业、气象等)，涵盖了月度、季度、年度多时间尺度，能够满足应用大数据挖掘技术的需要。

[0026] 下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。

[0027] 应当理解，在本实用新型说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本实用新型。如在本实用新型说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

[0028] 术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

[0029] 请参阅图1，本实用新型某一实施例提供了一种基于数据挖掘技术的重点行业电力需求预测系统，包括：

[0030] 多个重点行业电力需求预测客户终端、算法建模服务器、数据挖掘服务器、磁盘阵列、第一高级交换设备、第二高级交换设备、第三高级交换设备、第一防火墙及第二防火墙；其中，

[0031] 用于构建和存储算法的所述算法建模服务器、用于部署基于数据挖掘的各类应用功能的所述数据挖掘服务器及用于部署数据库软件和存储数据的所述磁盘阵列分别与所述第一高级交换设备连接；

[0032] 所述第一防火墙一端连接所述第一高级交换设备，另一端连接所述第二高级交换设备，所述第二高级交换设备还连接多个所述重点行业电力需求预测客户终端；

[0033] 所述第二防火墙一端连接所述第一高级交换设备，另一端连接所述第三高级交换设备，所述第三高级交换设备还用于接收数据池中的数据。

[0034] 本实施例中，需要说明的是，在算法建模服务器上提前部署好基于数据挖掘的重点行业电力需求预测算法模型、重点行业电力需求分析模型、重点行业电力需求影响因素分析模型，在数据挖掘服务器上提前部署好基于数据挖掘技术的各类应用功能；通过重点行业电力需求预测客户终端导入电网内部数据(电量等)，并通过数据池录入外部数据(经济、气象等)，确定基于数据挖掘的重点行业电力需求预测系统的输入数据，通过光纤网络，分别经过高级交换设备、防火墙，将相关参数保存在磁盘阵列中；算法建模服务器调用磁盘阵列中的输入数据，确定选用的研究模型和参数后，经过光纤网络并通过高级交换设备将处理后的数据输送到数据挖掘服务器；数据挖掘服务器调用并运行部署相应的应用功能，将处理结果经过光纤网络，并分别通过高级交换设备、防火墙，传导到重点行业电力需求预测客户终端界面上进行可视化展示。

[0035] 请参阅图2-4，需要说明的是，基于数据挖掘的重点行业电力需求预测算法模型、重点行业电力需求分析模型、重点行业电力需求影响因素分析模型部署于算法建模服务器，算法建模服务器中应包含PBC-X12-ARIMA模型、HP滤波模型、季节环比模型、主成分分析模型、关联规则挖掘模型、SVR模型、BP神经网络模型。其中，PBC-X12-ARIMA是一种常用的季节调整模型(包括消除日历因素、春节效应等)，它能够对数据进行更加丰富的预处理，检测和修正不同类型的离群值，估计并消除日历因素的影响，对季节调整的效果进行更为严格的诊断检验。HP滤波是一种时间序列在状态空间中的分析方法，相当于对波动方差的极小化，HP滤波可以看作是一个近似的高通滤波器，其理论基础是时间序列的谱分析方法。主成分分析法是通过分析原来较多可观测指标所反映的个体信息，提取出较少的几项综合性指标，它们互不相关，并且能最大限度地反映出原来较多指标所反映的信息，进而用这较少的几项综合性指标来刻划个体，通过降维使问题的分析及资料的搜集整理过程大大简化。关联规则挖掘方法是为了发现大量数据中项集之间有趣的关联或者相互联系，为了发现出有意义的关联规则，需要给定两个阈值：最小支持度(Minimum Support)和最小可信度(Minimum Confidence)，挖掘出的关联规则必须满足用户规定的最小支持度，它表示了一组项目关联在一起需要满足的最低联系程度。基于线性回归的行业电量季节环比模型是对若干年以上的季度电量数据，逐期计算环比，加以平均，求出季节指数的季节预测方法。SVR是支持向量回归(support vector regression)的简称，其主要思想如下：给定训练样本D＝{(x1,y1),(x2,y2)...(xm,ym)}，希望学习得一个回归模型f(x)＝wx+b，使得拟合值f(x)与实际值y尽可能接近，以及学得的模型泛化性能尽可能地好，w和b是待确定的模型参数。BP(Back Propagation)神经网络一般具有三层或者三层以上，每一层都由若干个神经元组成，前一层神经元和下一层神经元全连接，前一层神经元的输出值加权求和，加上偏置项，得到下一层神经元的输入值，经过激活函数，得出下一层神经元的输出值。

[0036] 数据挖掘服务器上部署了基于数据挖掘技术的各类应用功能，包括通用分析、数据管理、接口管理、权限管理、信息资源、系统管理。

[0037] 磁盘阵列上部署了Oracle RAC、SQL Server等数据库软件，保存输入数据、过程数据、结果数据。磁盘阵列包括查询、操纵功能、数据库检索和修改，支持并行运行机制，可同时处理多个事件的发生。

[0038] 本实用新型某一实施例中，所述高级交换设备为机架式局域网交换设备，且端口数量大于等于32个。该高级交换设备一般指的是网络交换机，它是一中扩大网络的器材，能为子网络中提供更多的连接端口，以便连接更多的计算机，从广义上来看，网络交换机分为两种：广域网交换机和局域网交换机。广域网交换机主要应用于电信领域，提供通信基础平台。而局域网交换机则应用于局域网络，用于连接终端设备，如PC机及网络打印机等，本实施例采用的交换机网口数量必须在48以上，才能满足系统的需求。

[0039] 本实用新型某一实施例中，所述机架式局域网交换设备为DELL Networking N1100系列计算机。

[0040] 本实用新型某一实施例中，所述算法建模服务器、数据挖掘服务器均为实体高性能计算机，所述计算机配置为：集成有48核主频、CPU运行速度超过2.6GHz、机身内存大于64G，硬盘容量大于1TB，网卡型号为2×100/1000M以太与FC融合网卡。

[0041] 本实用新型某一实施例中，所述实体高性能计算机为HUAWEI 2288V5机架服务器。

[0042] 本实用新型某一实施例中，所述磁盘阵列为外接式，且执行RAID 710规范，所述磁盘阵列配置且支持Oracle RAC、SQL Server功能。其中，磁盘阵列是由很多块独立的磁盘，组合成一个容量巨大的磁盘组，利用个别磁盘提供数据所产生加成效果提升整个磁盘系统效能。利用这项技术，将数据切割成许多区段，分别存放在各个硬盘上。磁盘阵列还能利用同位检查(Parity Check)的观念，在数组中任意一个硬盘故障时，仍可读出数据，在数据重构时，将数据经计算后重新置入新硬盘中。

[0043] 本实用新型某一实施例中，所述重点行业电力需求预测客户终端为实体机，所述实体机配置为：集成有6核主频、CPU运行速度超过3GHz、机身内存大于8G、硬盘容量大于256G、网卡型号为2×100/1000M网卡；

[0044] 本实用新型某一实施例中，所述实体机为DELL OptiPlex 7770商用一体机。

[0045] 本实用新型某一实施例中，所述防火墙采用基于NP的架构并通过机架式安装，通过端口网络处理器加强入侵防御。

[0046] 本实用新型某一实施例中，所述重点行业电力需求预测客户终端通过局域网与所述第二高级交换设备相连；所述算法建模服务器、所述数据挖掘服务器及所述磁盘阵列均通过光纤与所述高级交换设备的输入端连接。

[0047] 以上所述是本实用新型的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本实用新型原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本实用新型的保护范围。