【摘要】
随着我国社会主义现代化建设不断加快发展的过程中，城市化进程在不断的推进，而作为我国国民经济中最为重要的电力发展的建设开始迎来了新的挑战和压力，尤其是随着电力规模的不断扩大，建设的周期延长以及范围的不断加大，都给电力工程的造价带来了巨大的挑战。在这样的发展趋势下，为了有效让电力建设的发展具有一定的安全性保障，并在可行性的工程造价的顺利开展下，通过数据挖掘和神经网络技术的应用，来促进我国电力建设的发展。本文也将从这两个方面的技术应用来展开较为系统的分析。
【关键词】
数据挖掘；神经网络技术；电力工程造价；应用分析
随着科学技术的发展，经济全球化的趋势，数据挖掘已经在全世界范围内得到了广泛的关注和应用，并得以快速发展起来，而其中最根本的原因在于全球化的科学信息技术的发展和快速世界化的感染和流行，使得互联网技术在几年内瞬间发展起来，造成了数据过量和信息膨胀的现象，因此人们在这种形势下，急需要通过一种新型的技术来对这些信息进行处理，通过筛选和提取最有效、最有价值的部分出来，因此数据挖掘起到了重要作用，而在电力工程的造价应用，通过数据挖掘和神经网络技术，实现了其更加系统化的发展。
1数据挖掘的定义
数据挖掘的源起与发展可追溯回到20世纪80年代。这种数据的挖掘从不同的角度理解，有不同的含义，而其实最主要的意思是把海量综合性的数据通过挖掘出最有用、最有效的模式和知识的一个过程，并通过这种数据的挖掘来对未知的潜在的内容进行提取。因此从广义上来将，这种数据挖掘的定义是一个从不完整的、不明确的、大量的并且包含噪声，具有很大随机性的实际应用数据中，提取出隐含其中、事先未被人们获知、却潜在有用的知识或模式的过程。这个过程事实上也即是数据挖掘的最根本目的，对复杂而混乱的信息进行分析和处理，并提取最有用的知识和信息给决策者。另一方面，从技术角度而言，数据挖掘的实现是借助一整套全面的数据计算，实现对海量数据信息的提取过程，并使得这部分被提取出来的信息是对人们在概念、模式以及规律等方面是最有价值的。它的这种技术操作主要是对历史数据信息的分析，并把隐藏在潜在中的数据和关系分析挖掘出来，从而提供给人们对未来可能发生的结果起到协助分析研究的作用。
2通过神经网络技术建立数据模型
神经网络技术的实现，是通过这种技术来对人的大脑所具有的结构和功能进行模拟化，并达到具有模式识别的计算模型，其组成部分包括了隐层节点、输入节点以及输出节点三个部分。而关于隐层的部分，组成可是一层或多层的形式，一个神经网络的组成包括了非常多的成层排列的节点，数字信息的传输就依靠这些节点的存在。输入信号，最有特点的神经网络是采用一个输入层和输入层以及位于中层的很多节点而组成起来的，并每个节点把输入的信息作非线性处理后，然后把输出的数字化结构传送到另外的节点，从而反复循环下去，就通过多个节点的作用函数之间的共同功能的发挥来得到最终的结果。
3数据挖掘与神经网络技术的电力工程造价中的应用
3.1对历史数据的搜集和整理
对数据和资料的搜集工作，主要有电力系统的内部资料内容，以及在互联网技术的帮助下所搜寻获取到的数据资料，而且包括在持续一周左右的时间被研究用电地区的电力负荷所使用的历史数据信息，并对所进行搜集的该地区的时间天气情况、气温高低、湿度大小以及是否是工作日的信息内容。然后将这些搜集到的信息资料进行汇总整合，然后筛选出预测所要求的数据和信息内容。在这个过程中，需要注意的是，筛选数据要选择与当前时间最接近，而且具有较安全和可靠的数据来源，只有这样才能从根本上确保电力负荷预测的质量，才能达到电力负荷预测要求的准确度，从而使得所建立的负荷预测模型的使用更加合理，才能真正表现出电力负荷数据的有效规律。
3.2对历史电力负荷数据的预处理
在大多数情况下，负荷预测所得到的结果在质量上与所选用资料和数学的质量相比较，并没有绝对的优势，因此如果所搜集的数据要进行负荷预测模型的这部分数据则要通过预处理的过程才能确保数据的质量。而这种预处理除了通过比较老式的人工审核的办法以外，还可以通过数据的挖掘来提高对数据处理的工作效率和质量，并对数据中存在的异常值进行及时的发现和处理修改，这也是一种为工作人员在出现部分数据的疏漏时进行填补的作用。
3.3建立负荷预测模型来进行负荷数据的预测
为了有效而准确的测出负荷数据，可通过建立负荷预测的模型，这种模型的种类较为多，包括人工神经网络模型、专家系统模型等，但到底使用哪种模型来对数据进行预测才能达到预期的预测效果和质量，还需要通过慎重选择才能实现。
3.4对预测结果的误差分析
一个短期的电力负荷预测模型如果已经建立完成，那么要判断其预期的效果是否有效和准确，那么就要对这种预测模型的预测结果进行误差分析即可。这种误差的分析是因为预测模型的输出结果相似于预测日的负荷值，因此利用这种与真实数据之间的差值进行误差的大小确立起预测结果是否准确有效。另外一方面，不仅如此，还可以在这种误差分析的作用下，来对预测工作和预测的方法积累更多的实用性的经验。尤其是在我国电力改革在快速发展的状态下，电网的运作方式已经开始从各个方面包括规划、建设、规模以及范围都发生了改变，所以要求电网建设要具备更加规范化和科学合理化的标准进行更进一步的发展和完善，并在当前科学技术的支持作用下，引入科学的管理理念、先进的数据分析方法以及信息化技术，在技术的不断推动应用下，让人们对相关数据信息的获取量更多。所以，在预测数据方面的技术还需要不断得到更加深入的发展，才能为我国的电力建设提供更加有力的帮助。
3.5数据挖掘与神经网络技术的电力造价应用总结
在电力造价的应用过程中，其数据挖掘和神经应用的技术应用实现了对电力数据结果、运行速度之间的关联性，并对我国的电力建设发挥着重要的积极意义。而通过数据挖掘和神经网络技术的造价预测模型的建立，得出了更加多元化的输入和输出，这反映除了在电力工程造价过程中的多元非线性映射问题，所以通过模糊的神经网络来实现对电力工程造价的核心计算办法。在神经网络的技术应用下，实现了数据信息的搜集和筛选，但实质上这个神经网络的推理筛选过程还有一定的无法确切的解释。而模糊系统则通过逻辑推理和专业领域的知识让技术的应用更加具有一种指向性。基于神经网络的模糊系统能够综合两者的优点，有效的通过这种数据挖掘和神经网络技术的应用，提高了互联网技术应用的容错性和泛化能力，并提高了模型建立的有效性。
4结束语
综上所述，在我国的电力工程造价预测和改革发展的过程中，数据挖掘以及神经网络技术在其中起到了不可替代的关键性作用，并为了电力建设的发展带来了非常实用性的价值。通过数据挖掘技术来对大量的综合信息数据进行预处理和筛选，来达到数据信息所能起到的最大的作用，并在神经网络技术对所创建的专业模型的应用，让人工预测和审查的被动性得到了解决，并提高了电力工程造价过程中人为因素的消极影响，而更好的保障了信息结果的有效性。
作者：刘勇华 单位：广东汇盈电力工程有限公司
参考文献
[1]欧阳子才.数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用[J].中华民居，2013，18（21）：279~280.
[2]乔承龙，王亚奇.数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用[J].中国新技术新产品，2014，12（15）：25，26.
[3]王开才.探讨数据挖掘和神经网络技术的电力工程造价应用[J].科学时代，2013，22（7）
