对区域电力而言，电力调度会对电力供给质量造成直接影响。调度电力的主要目的是优化配置电力资源，合理分配有限资源，实现用电效率最优化。当前时期，现代化的电力技术得到迅猛发展，电力调度的自动化系统慢慢得到普及，应用范围越发广泛。在持续增加电量需求的当下，一体化技术的应用非常有必要，且这项技术的使用价值也比较广阔。一体化技术在电力调度的自动化中主要有以下作用：其一，网损智能化的管理质量得到有效改善，且智能化检测网损的效率也更高，能大大降低网损事故的出现概率，促进电力系统安全运行。其二，电网工作状态能全面监测，有关监测结果可以正确转化成对应数据，在优化电力调度系统的时候，能把这些数据当做参考依据，确保决策正确，有效防止出现系统故障，奠定稳定运行电力系统的良好基础。其三，电力调度自动化系统中应用一体化技术，能实现调度信息有关系统的智能化，且电力调度处理信息的水平也得到提升。就算碰到问题，也可以及时得到解决，工作效率得到有效提升。

随着社会经济的大力发展，现有的10kV配网已无法满足社会当前的供电需求。第一，10kV配网在传统的建设模式下大多采用架空方式，接线选择树状放射式，选择单端电源供电方式。新建建筑电网架设时一般情况下采用环网供电，将附近架空线当做供电电源。第二，部分用户对供电需求较为迫切，要求在完成线路架设工程前就实现供电需求，从而致使工程没有完全按照设计规划来完成，存在临时线路接线的问题。第三，一般情况下主干道线路均采用架空接线的方式，如此从而对新建建筑物的线路走廊造成干扰，从而对整体线路的运行产生不良影响。目前很多地区10kV配电网其供电能力较差且存在线路布置凌乱的现象，从而极易引起危险事故生，对供电可靠性造成威胁。目前我国的用电需求量急剧增高，原有的变电站设备已无法承载目前的用电负荷量，在一定程度上限制了社会经济的发展。同时10kV配网系统线路处于市区电网核心，长时间承载较大的负荷，使之受到较为严重的污染，从而增加了事故发生几率。

由图1可见，通常情况下，信息挖掘技术就是分为了验证的驱动挖掘技术和发现驱动的数据挖掘两种类型，验证驱动的数据挖掘就是用户对于自己之前提出的假设，通过各种技术手段进行信息的索引来完成对假设的验证和否定的一个过程，而在假设的验证过程中，一般都会用到结构化的语言SQL和结构化的生成器，查询工具和OLAP（在线分析处理工具）两部分又组成了结构化的查询生成器。发现驱动的数据挖据就是指：用户通过使用机器进行学习，统计和数据可视化的各类技术来发现新的假设。这些知识对于未知领域新知识的发现具有重要的意义，然而，这个过程并非就是完全独立的，在过程中还是需要分析人员的参与的。发现驱动型数据挖掘包含了“推述型”和“预测型”两种。推述型的数据挖掘技术包括了可视化、聚焦、关联分析及统计等四方面的技术；预测的数据挖掘技术主要包括规则归纳法，神经网络和决策树技术三方面。通常所说的信息挖掘技术指的就是“推述型”和“预测型”的发现驱动型的挖掘技术。

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