设计时不考虑应答报文，其目的是通过通信规约的形式。
（4）其他标准的规约和接口。对于电力行业及相关行业内比较成熟通用的标准规约和接口，实时数据中心都应提供支持。
二、数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用
神经网络、灰色分析法、关联规则均能够用于电力调度自动化系统的数据挖掘，具体应用如下所示。
（1）神经网络。作为应用较为广泛的一种人工智能研究方法，神经网络早已在我国实现了较为广泛的应用，电力调度自动化系统的数据挖掘也是其应用的重要领域，由于数据自行处理、数据分布存储、高度容错性是神经网络的应用优势所在，这就使得神经网络较为适用于模糊、不完整、不准确数据的处理。在电力调度自动化系统的数据挖掘中，神经网络主要通过关联分析的方式实现数据逻辑处理，具体处理可以分为以下几个方面：a.整合统一基础数据。由于电力调度自动化系统包含的数据具备庞大复杂、种类繁多的特点，因此神经网络的应用需要通过整合统一使相关数据形成结构模型，通过神经网络系统实现数据统一管理。b.实现不同环节电力调度的关联。应用数据挖掘神经网络方法整理不同环节的电流状态和参数，并保证相关数据信息的整合性，即可实现不同环节电力调度的关联。c.分析与决策。结合神经网络整理的整合数据，即可开展分析、决策以及数据共享。
（2）灰色分析法。灰色分析法能够较好分析电力调度过程出现的不完整数据，但不适用于较为庞大的数据是该数据挖掘方法存在的不足。一般情况下，灰色分析法的应用需要深入了解设备数据参数，如用户用电情况预测、母线负荷数据值、电力销售情况预测等，结合分析确定电力调度边界电量，即可提升数据收集的可靠性，电力调度自动化系统的运行也将由此获得较为有力的支持。
（3）关联规则。作为数据挖掘的重要分支，关联规则能够通过发觉大量数据项集之间的有趣关联和相互联系实现信息的高质量分析，刚刚提到的神经网络严格意义上也属于关联规则范畴，不过本文关于关联规则的研究主要围绕周期性关联规则挖掘算法展开。周期性关联规则挖掘算法具备扫描数据库次数较少、避免扫描数据库的时间开销、连接程序中相同项目的比较次数较少、数据项集频度统计速度较高等优势，由此实现的周期性数据集挖掘、关联规则挖掘便能够大大降低电力调度自动化系统的事故发生概率。
三、结束语
电力调度自动化系统对电力数据的收集和整理工作质量有着较高要求，而为了满足这一要求近年来数据挖掘技术日渐受到电力行业重视，基于此，文章就数据挖掘技术进行了简单介绍，并对数据挖掘在电力调度自动化系统中的应用进行了深入论述，希望论述内容能够为相关业内人士带来一定启发。
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（作者单位：国网葫芦岛供电公司）