基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统
数据挖掘在电力营销中的应用
（ 一） 分析各因素对用 电水 平的综合影 响，做好 用 配 电 网络 建 设 更 能 促 进 有 效 用 电 ，促 进 营 销 策 略 的实 电量需求预测 ： 施 ，满足广 大用户需求。因此 ，电力营销 与输配 电结
用电量需求预测通常可分为短、中、 长期预测 ， 通 合 ，相互促进 ，形成螺旋式上升的用电管理和电网建 过分析购 电量， 售电量和新装 、 增容及变更用电数据以 设 管理结构大有裨益 。
因此 ， 深入研 究上述 电力营销应用各业务 系统 中 电高峰 、低 谷 ，及时准确调整用 电负荷 ， 削峰填 谷 ， 海量数据 的整合 、分析 、预测和挖掘 方法 ， 将营销终 切 实提高 电力资源 利用率 ； （ ２） 可 根据 分层级 ，有 端 业务数 据与 电力系统 各方面 所存储 的海量 数据 ， 针对性 的用 电预测 ，提出有科 学依据的 、 精确量化 的
论坛 Ｆ Ｏ Ｒ Ｕ Ｍ
数 据 挖 掘 在 电力 营销 中 的应 用
国网信息通信有 限公司 李 皎
目前在电力营销分析领域中 ，多数 电力企业侧重 需 求 ， 实 现用 电量 需 求 的分 层 级 、 有 针对 『 生预测 。 单纯的营销数据汇总和 管理 ，以及对数据进行 简单 的
用 电需 求 短 期 预 测 不 仅 可 实 现 以 年 、季 、月 、周
金运转状况等信息和 不同类型客户信用等级评估 ， 完
成电费回收及欠费风险分析的综合评估。 （ 三） 电价制定 ： 通过综 合考虑 电力生产各环节 ， 甚至细致到每个 流程 、每个 具体操作 步骤动作 的成本分析 ，结合上述 用电量需求分析 ， 以及 电网规划建设计划 ，在保障利 润的同时 ， 综合 考虑 有序用电 、 节能减 排需要 ， 最 终 制定出合理而有针对｝ 生 的电价水平。
基于Intranet的电力营销决策支持系统介绍
内 蒙 古 电 力 技
２ ６
术
ＩＮ Ｒ Ｎ Ｅ ＭＯ Ｏ Ｉ Ｅ Ｅ Ｔ Ｉ Ｐ ｗＥ ＮＧ ＬＡ Ｌ Ｃ Ｒ Ｃ Ｏ Ｒ
２０ 年第 ２ ０６ ４卷第 １ 期
基 于 Ｉｔ ｎｔ ｎｒ ｅ 的电力营销 决策支持 系统介 绍 ａ
Ｉ ｔ ｄ ｃｉｎｏ ｌｃｒｃＰ ｗｅ ａｅＤｅ ｉｉｎ Ｓ ｐ ｏ Ｓ ｓｅ Ｂ ｓ ｄｏ ｎｒ ｎ ｔ ｎｒ ｕ ｔ ｎ Ｅ ｅ ｔ ｏ ｒＳ ｌ ｃｓｏ ｕ ｐ ￣ ｙ ｔｍ ａ ｅ ｎ Ｉｔａ ｅ ｏ ｏ ｉ
２ ７
过人 机交互 ，在帮 助决 策者 解决 半结 构化或 非结 构 化 的 问题方 面 发 挥 了一 定 的作 用 。但 随 着 Ｉｔｍｅ ｎｅ ｔ 与 Ｗｅ 据库 技术 的广 泛 应 用 和 飞速 发 展 ， 电子 ｂ数 “ 商务 ”“ 、虚拟 企业 ” “ 、网上 营销 ”“ 、网上 银行 ” 的产 等 生， 企业 不再 受地域 、 间 、 间等限制 ， 空 时 企业 的经 营 管理 、 策模 式与需 求 发生 了翻 天覆地 的变 化 。 统 决 传 的决 策支持 系统 ，特别 是单 机 型的 已越来越 不 能适
现对 所有 客户 服务 的统 一 调度 、 减少 中 间联 络 环节 、 提高 服 务效率 、 善公 共形 象 的有效 手段 。 改
了基 于 Ｉｔｎｔ 电 力营销 决 策 支持 系统 ，并 分析 ｎｒ ｅ 的 ａ
了其 功 能。
２ 企业决策支持 系统的 内涵
企 业决策 支持 系统涵 盖 了联机分 析处 理 和数 据 分析 挖 掘等领 域 ， 至少 包括 如下 内容 。 它
２１ 综合 查询 ．
［ 键 词］电力 营销 ； 关 决策 支持 系统 ； ｔ ｎｔ Ｉ ｒ ｅ ｎａ
大数据环境下的电力营销信息化建设解析
大数据环境下的电力营销信息化建设解析随着大数据时代的到来，电力行业也面临着巨大的变革和挑战。
传统的电力营销模式已经不能满足当前市场需求，因此电力营销信息化建设成为了电力行业发展的必然选择。
本文将就大数据环境下的电力营销信息化建设进行解析，分析其意义、目标、关键技术和发展趋势。
一、信息化建设的背景和意义随着大数据技术的迅猛发展和智能化需求的增加，电力行业的信息化建设已经成为了必然趋势。
信息化建设可以帮助电力企业实现精细化管理，提高市场调度和运营决策的精准度，提升服务质量和用户满意度，降低成本和提高效益。
信息化建设还可以帮助电力企业更好地适应市场变化，提高竞争力和抗风险能力。
电力行业的信息化建设具有重要的战略意义和深远的影响。
电力营销信息化建设的主要目标是实现从传统的手工操作到智能化运营的转变，为营销决策提供更加精准的数据支持，提高运营效率和市场竞争力。
具体来说，信息化建设的目标包括以下几个方面：1. 实现数据集成和共享。
将企业内部各个部门的数据进行集成，实现信息共享和协同，提高运营效率和决策质量。
2. 实现数据挖掘和分析。
通过大数据技术对市场需求、用户行为、竞争情况等信息进行分析和挖掘，为营销决策提供更加精准的数据支持。
3. 实现智能化运营。
通过人工智能和机器学习技术，实现营销运营的智能化和自动化，提高运营效率和服务质量。
4. 提升用户体验和满意度。
通过信息化建设，提供更加个性化、精准的营销服务，提高用户满意度和忠诚度。
5. 降低成本和风险。
通过信息化建设，降低营销成本，提高市场竞争力，降低运营风险。
三、关键技术和实施路径3. 云计算和大数据平台。
通过云计算和大数据平台，实现数据存储和计算资源的共享和高效利用，降低信息化建设的成本和风险。
4. 数据安全和隐私保护技术。
由于电力营销涉及大量用户个人信息，因此数据安全和隐私保护十分重要，需要应用先进的数据安全和隐私保护技术。
在实施路径上，电力企业可以采取以下几个步骤：1. 规划布局。
基于大数据的电力营销信息化技术应用
基于大数据的电力营销信息化技术应用摘要：如今，人们的用电需求变得越来越大，从而在一定程度上增加了电力企业所需要面临的工作压力以及工作负担。
想要进一步增强实际的工作效果，为最终的工作质量提供良好的保障，电力企业则应当学会与时俱进，跟随时代发展的步伐，积极推动传统营销模式的创新与发展，充分发挥大数据技术所带来的积极作用，做好一系列的市场调研工作，并且以此为基础，加快建立起具有较强针对性、合理性和科学性的业务平台，努力提升自身的经济效益。
关键词：大数据；电力营销；信息化技术；应用1电力营销信息化现状（1）数据联系应用度不够。
电力营销面对的数据规模非常庞大，这些数据来自电力运营体系各个部门、各个业务平台，数据类型多、来源复杂、标准不统一，不同平台之间存在数据差异。
原则上应当注重不同数据之间的联系，但是在电力营销信息化过程中，对数据之间的差异和联系关注程度不够，没有实现真正意义上的电力营销数据集成管理。
由此形成电力营销体系中的数据孤岛现象，数据共享度偏弱，造成电力营销信息化停留在尴尬局面。
（2）数据处理不到位。
电力营销体系的核心在于数据，数据处理质量对电力营销工作质量有深远的影响。
目前电力企业普遍认识到数据信息的重要性，但是在电力营销数据处理过程中仍有不完善之处，未能建立规范的数据处理流程，数据处理中部门职责分配也不到位。
电力市场环境处于不断变化状态，电力企业只有把握数据要素，才可以精准把脉电力市场的变动状况。
诸多电力企业在营销体系中还没有建立真正的数据观念，电力营销数据与业务活动的结合力度偏弱，导致企业市场经营机制趋于僵化，在电力市场竞争中逐步趋于下风。
（3）数据挖掘力度较弱。
电力营销数据的潜在价值是无穷的，对数据信息价值的挖掘力度也是反映电力营销工作质量的“晴雨表”。
部分企业的电力营销信息化体系并没有重视数据挖掘，对电力数据的应用停留在较浅的层面，“数据驱动业务”的效果始终未能实现。
具体来讲，电力营销体系与数据的结合点集中在用电情况事后分析、业务开展情况总结等方面，数据挖掘处于缺位状态，意味着电力营销难上一层楼，电力营销主动性停留在较低水平。
电力市场交易决策支持系统设计与实现
电力市场交易决策支持系统设计与实现随着电力市场的不断发展和变化，电力交易决策的有效支持和决策过程的自动化已经成为当今电力行业的重要任务之一。
为了满足电力市场参与者的需求，设计和实现一个高效、可靠的电力市场交易决策支持系统变得尤为重要。
下面，我将对如何设计和实现这样一个系统进行详细的探讨。
首先，设计电力市场交易决策支持系统需要充分了解电力市场的特点和运行机制。
电力市场是一个复杂的系统，它由供电侧和需求侧两个主要参与者组成。
供电侧包括发电厂和输电网络，需求侧包括工商业用户和居民用户。
电力市场的运行依赖于供需平衡和电力价格的形成。
因此，系统设计需要考虑到供需匹配、电力调度和电力定价等关键要素。
其次，电力市场交易决策支持系统应具备实时监测和分析市场状况的能力。
系统可以通过采集和处理实时的电力市场数据，包括发电能力、供需平衡状况、市场价格等。
通过对这些数据的实时监测和分析，系统能够提供给市场参与者准确的市场状况信息，帮助他们制定交易策略和决策。
第三，电力市场交易决策支持系统需要具备交易模型和优化算法的功能。
为了帮助市场参与者制定最优的交易策略，系统需要能够建立合适的交易模型，并运用有效的优化算法来解决交易决策问题。
交易模型可以基于供需关系、价格预测和买卖双方的行为策略等因素构建，而优化算法可以基于市场目标、交易约束和风险因素等要素进行优化。
第四，电力市场交易决策支持系统的用户界面应该简洁明了，易于操作和理解。
因为市场参与者往往不是专业的交易员，他们可能对交易决策模型和优化算法的复杂性不了解。
因此，系统的用户界面需要提供直观、易于操作的功能，帮助用户快速了解市场状况并进行交易决策。
最后，电力市场交易决策支持系统应该具备高度可靠和可扩展的特性。
电力市场是一个庞大的系统，涉及到大量的参与者和复杂的交易活动。
因此，系统需要具备高可靠性的架构和稳定的运行性能，以保证交易决策的准确性和及时性。
同时，系统还应该具备可扩展的特性，可以适应电力市场的发展和扩大。
数据仓库技术在电力营销决策支持系统的应用
时间维 时间编号
在 菱
事实表
行业小类编号
行业大类编号
时间编号 分公司编号
用电部 门
因此，进行电力营销数据仓库概念模型 的设计时要 按照分析要求确定主题域 的公共 键码、联 系以及属性 组，然后分析原有业务系统的数据组织、分布等，形成 关于主题域的完整概念模型。
提供简便快速且性能有保证的多维数据查询和分析，大 大地降低 了系统的数据传输量，提高 了数据挖掘和决策
分析 效率
数据仓库的采集单元负责定期地通过企业 内部网通 信干线分布在网络各站点上 的有关数据库收集最新 的数
收 稿 日 ：２ ０ — ７ ０ 期 ０ ７０ —８
２ 数据仓库设计与实现
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电 力 自动 Ｉ ＇ Ｌ
数据仓库技术在 电力营销决策支持系统的应用
洪 冰
（ 东 电网公 司 潮 州供 电局 ，广 东 湖 州 ５ １０ ） 广 ２ ０ ０
［ 摘要］ 分析 了在 电力企业建设 电力营销 决策支持 系统的必要 性 ，以设计实例给 出 了基 于数据 仓库技 术的 电力 营销 决策支持 系统的框架结构模 型及数据 仓库 的建模技术 ，并重点介 绍 了Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技 术和数据挖掘技 术。
以潮州供电局为设计对象，在该企业现有 内部网络
的基 础 上 ，我们 设 计 了一个 基 于 数据 仓 库 技术 的电 力营 销决 策 支持 系统 ，其 系统 框架结 构模 型 如 图 １ 示 。 所 据 仓 库 的 访 问是 通 过 ０ Ａ Ｌ Ｐ服 务 器 来 完 成 的 。使 用 Ｏ — Ａ Ｌ Ｐ服务 器 的 目的是 为 了得 到完 善 的 多维 数 据管 理 ，并
２１概念模型的设计 ．
关于大数据的电力营销管理创新研究
关于大数据的电力营销管理创新研究
随着大数据时代的到来，电力营销管理也面临了不小的挑战与机遇。
本文将重点探讨大数据在电力营销管理中的应用与创新。
1.客户画像：大数据技术可以对社会各个方面的信息进行采集、分析和挖掘，从而帮助企业更好地了解消费者的需求和偏好。
电力市场的消费者数量庞大，涉及各个层面，因此可以通过大数据技术实现客户画像，精准找到目标客户。
2.营销策略优化：利用大数据技术对消费者的需求和偏好进行深入分析，可以在产品设计、营销推广、服务优化等方面给予有针对性的建议，改进营销策略，更好地满足消费者的需求。
3.效果评估：通过大数据技术对营销手段的效果进行评估，能够及时调整和优化经营策略，从而提高电力企业的市场竞争力。
1.智能化营销：通过大数据技术实现营销的智能化，即通过自动化的数据采集、分析和预测，实现营销策略的自主调整和优化，从而更准确地满足消费者需求。
2.场景化营销：大数据技术可以通过对电力使用的时间、地点、气象、温度等因素的分析，帮助电力企业在不同的场景下，针对性制定营销方案，从而增强市场竞争力。
3.个性化服务：大数据技术通过对消费者生活和消费习惯的了解，可以为消费者提供更加个性化的服务和体验，提高电力服务质量和客户满意度。
三、结论
大数据技术为电力营销管理提供了新的思路和方法，帮助电力企业更好地了解消费者需求，制定营销策略，提高经营效益。
电力企业应该积极引入大数据技术，探索多层次、多方面的信息采集、分析和利用，跟上市场发展的步伐，赢得市场竞争的主动权。
电力行业数据整合及决策支持解决方案
电力行业数据整合及决策支持解决方案随着全球经济的快速发展和人民生活水平的提升，能源的需求和消耗也越来越大。
电力行业作为重要的能源供应行业，承担了极其重要的任务和使命。
然而，在电力行业这个信息密集的领域，由于数据的来源多样化和数据量的庞大，如何对这些数据进行整合和分析，已成为行业中一个瓶颈问题，因此电力行业数据整合及决策支持解决方案应运而生。
一、电力行业数据整合的必要性电力行业是一个以大量数据、复杂网络和高复杂度决策为特点的行业。
这个行业需要高效地获取、分析和利用各种数据，进行决策管理、控制、监控和优化。
因此，实现电力行业数据整合是业内企业的首要任务之一，理由如下：1、消除数据孤岛目前，电力行业中存在着大量分散、独立的数据，这些数据往往存储在不同的系统和部门中。
数据孤岛对于企业的业务拓展产生了很大的限制，导致企业无法充分利用数据，降低了数据质量、引发数据重复和浪费，影响了企业的核心竞争力。
因此，整合各系统间的数据，消除数据孤岛，对于提升企业竞争力至关重要。
2、更好发挥数据价值电力行业所涉及的数据类型多种多样，而且数据的来源较为分散，如果不对这些数据进行整合，那么企业所获得的信息将难以被综合利用，失去了价值。
数据整合可以将不同来源的数据进行组合，创造出新的价值，为企业提供更好的决策支持和分析，为企业的发展提供轻松高效的支持。
3、提升决策效率决策效率是一个企业是否成功的关键因素之一，它能够决定企业能否快速制定出有利的决策。
电力行业中的经营决策都是以数据为基础的，因此，通过整合各个系统所涉及的数据引入研发中心的多年研究经验，可以更好地为企业制定决策提供重要支持，提高决策效率、精确度和响应速度。
二、电力行业数据整合的实现方案电力行业数据整合包含着复杂的技术和业务层面，根据目前的数据整合需求和行业发展的趋势，我们可以分析出以下几种解决方案：1、数据仓库解决方案数据仓库主要指建立一个数据集合仓库，在其中集合所有的企业信息。
基于J2EE的电力营销综合决策支持系统的研究
营 销综合决策 支持系统 ， 它综合运 用 了数据 仓 库 、 机分析 处理 、 联 数据 挖掘等技 术 ， 从而充 分
利 用电力营销 管理信 息系统 中的 数据 ， 进行 灵 活、 及时 的综 合应用和分析 ， 经营 决策的可 确保 行性 ， 增强企 业综合竞 争力 。
增长的情况 下 ， 每年 的流 失 电费拖欠 电费过 多
第 二个 主体 是 数据 仓 库 、 Ｌ Ｏ ＡＰ， 从数 是 一种 更 高形 式 的辅 助 决 策 系统 ， 辅 助决 它 其
以及对 市场 认识 的错误 等 等都给 电力企业 造 据 仓 库 中提 取 综 合数 据 和信 息 ， 些 数据 和 策 能 力将 上一 个 新 台阶 。 这 成 了巨大 的损失 ， 重阻碍 了企业的发 展和客 信息 反 映 了大 量数 据 的 内在 本 质 。 严
．
近几 年 电力行 业信 息化 建设 得到 巨大 发 展 ， 着用 电营 销ＭＩ 系统 等 都 相继 投 入 使 随 Ｓ 藏 了丰富 的对决策有 用的信息 ， 这些信 息都应
策优 势 ， 现 更 有 效 体 系结构 包括 三个
就 是智 能 决 策支 持 系统 。 利用 第 二个 主 体 的
辅助决 策系统就是 新的决策 支持系统 。 在
用， 累了大量 的历史数据 。 些海量数据 中蕴 主体（ 图 ｌ 示 ） 积 这 如 所 。
Ｏ ＡＰ Ｌ 中利 用 模 型库 的有 关 模 型 ， 以 提高 可
第一 个 主体是 模 型库 系统 和数 据库 系统 Ｏ ＡＰ Ｌ 的数 据 分 析 能 力 。 三个 主 体 结 合起 将
户服 务质量 的提 高 。 因此很 有 必要建立 电
第 三个 主体是 专 家系 统和 数据 挖掘 的结 ２基于Ｊ Ｅ的 电力营销综合决策支持 系统 ２Ｅ
基于数据挖掘的电力营销预测决策模型应用与研究
２ １预 测决策模 型 ．
预 测 决 策 的模 型 可 以 分 为 ３ 类 ：初 级 模 型 、 常 规 预 测 模 型 、 专 用 模 型 ， 根 据 电 力 业 务 分 析 人 员 的 实 践 经 验 ， 针 对 电 量 、 电 费 等 预 测
随着 电力 市 场 的 改革 和 发展 ，
型 库 ，将 人 的 经 验 与 计 算 机 有 机 结 合 ，从 而保 证 了预 测 决 策 的 精 度 。
统 在 数 据 条 件 变 化 下 的 预 测 决 策 结 果 的 稳 定 性 、 拟 合 精 度 和 虚 拟 预 测 决 策 精 度 等 指 标 ，得 到 预 测 决 策 模 型 的预 测 决 策 精 度 等级 ，为 预 测决 策 人 员 提 供 自动 选 择 预 测 决 策 模 型
探 索 ，揭 示 隐 藏 其 中 的 规 律 性 并 进 一 步将之 模型化 的先进 、有效 的方法 。 数 据 挖 掘 过程 是 由若 干 挖掘 步 骤 组 成 （ 图 １） 其 主 要 步 骤 有 ： 见 ， （ 数 据 清洗 ；（ 数据 集 成 ；（ １） ２） ３） 数 据 转 换 ；（ 数 据 挖 掘 ；（ 知 识 ４） ５）
供 电 企 业 越 来 越 需 要 对 用 户 侧 需
务 ，包 括 电 量 电 费 、 业 扩 报 装 、 计
求 、发 电侧 需 求 以及 第 三 方需 求进
行 科 学 预 测 决 策 ， 以便 为 供 电 企 业
运营 提供 科学 依 据 。
１数据挖 掘技术
数 据 挖 掘 （ ｔ Ｍ ｉｉ ｇ ＤＭ ） Ｄａ ａ ｎｎ ， 就 是 从 大 量 的 、 小 完 全 的 、 有 噪 声 的 、 模 糊 的 、 随 机 的 数 据 库 中 ， 提 取 隐含 在 其 中 的 、人 们 事 先 不 知 道 的 、 但 又 是 潜 在 有 用 的 信 息 和 知 识 的 过 程 。 数 据 挖 掘 是 按 照 企 业 既 定
基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统
０ 引 言
随着 电力体制 改革 的 深化 和 电力 市场 的不 断完 善 ， 电力 企业 的 服 务方 式 和 管理 模式 都发 生 了根 本 的转 变． 在此 过程 中 ， 算机 技 术 、 计 通讯 技 术及 信息 处理技 术 是企 业 发 展 的 重要 技 术 支 持 ． 当前 ， 电力 营销 工 作 己 经进 入 营销 决策 型管理 阶段 ， 多 电力企 业都 在现有 的电力 营销 管 理信 息 系统 （ Ｓ 的基础上 研究 和开 发用 许 ＭＲ）
和方法 以及 ｗｌ 技术 ， 出了基 于数据挖 掘技 术的 电力 营销决策 支持 系统的开发 设计 方案 ，为高层 营销决 策提供 ｅ ｂ 提 全 面的信 息支持 ， 之成 为营销 决策者 的好 帮手． 使 关键词 ： 数据挖 掘 ； 电力营销 ； 决策 支持 ； ｂ Ｗｅ
中 图分 类 号 ：Ｐ １ ． Ｔ ３ １１ ３
基 于数 据 挖 掘 技 术 的 电力营 销 决 策 支 持 系统
谢 春 讯
（ 三峡大学 电气信息学 院 ， 湖北 宜 昌 ４ ３０ ） ４０ ２ 摘 要： 电力部 门营销 工作依 靠传 统的信息 管理方式 已不能满足 电力市场的要 求 ， 用数据仓 库、 运 数据 挖掘的理论
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第２ ６卷
第 １ 期
南昌工程学院学报
Ｊｕｎｌｏ ａｌＩ叽 ｎｔｕｅｏ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｏｒ ａ ｆＮ Ｉ 珀 ｇＩｓｉ ｔ ｆ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｃ ｔ
Ｖ０ ． ６ Ｎ ． １２ ｏ １
２Ｏ Ｏ７年 ２月
文章编号 ：０６— ８９ ２０ ） １ ０ ５ １０ ４６ （０ ７０ — ０９—０ ４
ｍａｋ ｔ ｇ ｃ ｎ ｒ ｔｍｅ ｔ ｔｅ ｄ ｍａ ｄ ｆｔ ｅ ｍａｋ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｈ ｏ ｙ ａ ｄ ｍｅｈ ｄ ｏ ａ ｎ ｎ ｎ ｅ ｒｅ ｉ ， ａ ｉ ｅ ｈ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｅ ． ａ ｅ ｎ ｔｅ ｔｅ ｒ ｎ ｔｏ ｆｄ ｔ ｍｉ ｉｇ ａ ｄ ｗ ｂ ｎ ｏ ｈ ａ ｔｃ ｎ ｌｇ ， ｉ ｐ ｐ ｒ ｒｓ ｎ ｅ ｅ ｉｎ ｓｈ ｍｅｆ ｒ ｅ ｉｉ ｕ ｐ ｒ ｓ ｓｅ ｏ ｏ ｅ ｒ ｅｉｇ Ｔ ｅ ｓｈ ｍｅ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ ｔ ｓ ａ ｅ ｅ ｅ ｔｄ ａ ｄ ｓ ｃ ｅ ｃ ｏ ｓ ｐ ｏ ｔ ｙ ｔｍ ｆ ｗ ｒ ｈ ｐ ｇ ｏ ｄ ｓ ｎ ｐ ｍａｋ ｔ ． ｈ ｃ ｅ ｎ ａ ｐｏ ｉ ｅ ｉｆｒ ｔ ｎ ｆｒｔ ｅ ｍ ｒ ｅ ｎ ｅ ｉ ｏ ｎ ｉ ｅ ｈ ｌ ｆｌｔ ｅ ｍａ ｋ ｔ ｇ ｄ ｃｓ ｎ ｍａ ｅ ｓ ｒｖｄ ｏｍａｉ ｏ ａ ｋ ｔ ｇ ｄ ｃｓ ｎ ａ ｄ ｗ ｌ ｂ ｅｐｕ ｔ ｒ ｅ ｎ ｅ ｉｉ － ｋ ｒ ． ｎ ｏ ｈ ｉ ｉ ｌ ｏ ｈ ｉ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ ｄ ｔ ｎｎ ； ｏ ｒｍａｋ ｔ ｇ； ｅ ｉｉ ｕ ｐ ｒ； ｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｍｉ ｉｇ ｐ ｗｅ ｒ ｅ ｎ ｄ ｃｓ ｎ ｓ ｐ ｏ ｔ ｗ ｂ ａ ｉ ｏ
基于数据挖掘技术的决策支持系统设计
１ 决策 系统 的基 本结构
首先 ，需要将不 同部门级系统 中的数据综合、归类 ，并进行必要 的 抽象 ，即建立数据仓库 （ ａ ａｅｏｓ ，Ｄ ），以Ｄ ｄｔ ｗ ｒｈｕｅ Ｗ ａ Ｗ为基础进行联 机 分析处理 （ｎｉｅｏａ ｓ ｒｃｓ ｎ ，Ｏ Ａ ｏｌ ｎｌ ｉｐｏｅｓ ｇ Ｌ Ｐ）和数据挖掘 （ ａａｍｎｎ ， ｎ ． ｙｓ ｉ ｄ ｔ ｉｉｇ Ｄ Ｍ），为科学决策提供依据支持。 Ｄ Ｗ、Ｏ Ａ 和Ｄ Ｌ Ｐ Ｍ是 三种相互独立 又相互关联的技术。ＤＷ是从数据 库技术发展中出现的一种 为决策服务 的数据组织 、存储技术 。Ｄ Ｗ由基 本数据 、历史数据 、综合数据和元数据组成 ，能提供综合分析 、时问趋 势分析等决策信息。０Ｌ Ｐ Ａ 是对多维数据进行分析的技术。由于大量数据 集中于多维空 间中 ，Ｏ Ｐ 技术提供从多视角分析途径获取用户所需要的 辅助决策的分析数据 。Ｄ 对数据库或Ｄ Ｍ Ｗ中的数据使用一系列方法进行 挖掘 、分析 ，从中识别和抽取隐含 的潜存的有用信息 ，并利用这 技术 进行辅助决策 ，如图ｌ 。
１ ）分类模 式 ：分类模式是一个分类 函数 ，能够把数据集 中的数据 项映射到某个给定的类 上。分类 模式往往表现为一棵分类树 ，根据数据 值从树根开始搜索 ．沿 着数据满足的分 支往上走 ，走到树叶就能确定类 别 。２）回归模式 ：回归模 式的函数定义与分类模式相似 ，它们的差别 在于分类模式的预测值是离散的 ，回归模式 的预测值是连续 的。３）时 间序列模式 ：时间序列模式根据数据随时间变化 的趋势预测将来 的值 ， 这 里 要考 虑 到 时 间 的特 殊 性 质 ，像 一些 周 期性 的 时间 定 义 如星 期 、月 、 季节 、年等 ，不同的 日子如节假 日可能造成的影响 ，日期本身 的计算方 法 ，还有一 需要特殊考虑的地方 如时间前后 的相关性等。只有充分考 虑 时 间 因素 ，利用 现有 数 据 随 时 间变 化 的 一 系 列 的值 ，才 能更 好 地 预测 将 来的值 。４）聚类模式 ：聚类模式把数据划分到不同的组中 ，组之 间 的差别尽可能大 ，组 内的差别尽可能小 ． ．与分类模式不同，进行聚类前 并 不 知 道 将 要划 分 成 几个 组 和什 么 样 的 组 ，也 不 知 道 根据 哪一 个 数据 项 来定 义组 。一般来说 ，业务知识丰 富的人应该 可以理解这些组的含义， 如果产生的模式无法理解或不可用 ，则该模式 可能是无 意义的 ，需要 回 到 上 阶段 重 新 组织 数 据 。
电力智慧营销系统设计方案
电力智慧营销系统设计方案设计方案：电力智慧营销系统一、引言电力智慧营销系统是为了提高电力公司的营销效率和客户满意度而设计的系统。
该系统通过采集、分析和应用大数据、人工智能、云计算等技术，为电力公司提供智能化的营销决策支持，以便更好地满足客户需求，提高服务质量，优化营销策略。
二、系统架构该系统主要包括数据采集与存储、数据分析与处理、智能决策支持和用户界面四个模块。
1. 数据采集与存储：该模块负责采集电力公司内部和外部的各类数据，包括用户用电数据、市场环境数据、竞争对手数据等，并将数据进行存储和管理。
同时，该模块还能与其他系统进行数据交换和整合，实现数据的高效利用。
2. 数据分析与处理：该模块通过对采集到的数据进行清洗、整理和分析，提取有价值的信息。
其中，采用人工智能算法对数据进行挖掘和机器学习，发现潜在的关联和规律。
同时，还可将分析结果与历史数据进行比较，预测未来发展趋势。
3. 智能决策支持：该模块根据数据分析和处理的结果，为电力公司提供智能化的营销决策支持。
该模块能够根据客户需求和市场情况，推荐合适的产品和服务，并为销售人员提供个性化的营销策略。
同时，还能够根据客户反馈和地域经济特征进行动态调整，提高营销效果。
4. 用户界面：该模块为电力公司的销售人员和管理人员提供友好、直观的用户界面，方便他们进行操作和查看相关信息。
该界面能够实时显示各项指标和数据，支持多维度的数据分析和可视化展示。
并且，该界面还能与其他系统进行集成，实现数据的共享和交流。
三、关键技术1. 大数据技术：通过应用大数据技术，可以实现对大量的数据进行快速和高效的处理和分析。
通过对用户用电数据、市场环境数据等进行挖掘和分析，可以发现潜在的商机和需求。
2. 人工智能技术：通过应用人工智能技术，可以对数据进行深入挖掘和机器学习，从而发现数据背后的关联和规律。
同时，还可以为用户提供个性化的产品和服务推荐。
3. 云计算技术：通过应用云计算技术，可以实现对数据的分布式存储和处理，提高数据的可靠性和安全性。
基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究
基于数据挖掘的预测决策模型应用与研究［摘要］数据挖掘是一门新兴的数据处理技术，是当前热门的一个研究领域。
本文简要介绍了数据挖掘的概念，论述了基于数据挖掘的预测决策模型建立、实施和效果评估，最后对基于数据挖掘的预测决策模型在电力营销系统中的应用作了实证。
［关键词］数据挖掘；预测决策；电力营销系统1 引言随着数据库、网络等技术的迅速发展，人们积累的数据越来越多，需要有新的、更有效的方法对各种大量的数据进行分析、提取以挖掘其潜能，数据挖掘正是在这样的应用需求环境下产生并迅速发展起来的，它的出现为智能地把海量的数据转化为有用的信息和知识提供了新的思路和手段。
随着电力市场的改革和发展，供电企业越来越需要对用户侧需求、发电侧需求以及第三方需求进行科学预测决策，以便为供电企业运营提供科学依据。
2 数据挖掘技术数据挖掘（Data Mining，DM），就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据库中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘也可称为数据库中的知识发现,它是从大量数据中提取出可信的、新颖的、潜在的、有效并能被人理解的模式的一种高级处理过程。
数据挖掘是按照企业既定的业务目标,对大量的企业数据进行探索，揭示隐藏其中的规律性，并进一步将之模型化的先进、有效的方法。
数据挖掘是从数据中发现有用知识的整个过程，如图1所示。
整个数据挖掘过程是由若干挖掘步骤组成,其主要步骤有：数据清洗、数据集成、数据转换、数据挖掘和知识表示。
3 预测决策模型预测决策系统根据历史数据对未来数据进行预测，同时根据天气因素/节假日因素等调整预测结果。
任何一种方法只是数学上的一种理想的模型，很难用一种或几种预测决策模型描述所有的变化规律。
因此建立预测决策的方法库，以尽可能多地预测决策模型，满足事物发展规律多样性的需求，其中既包括被企业预测人员所经常采用的常规方法，也包括一些比较新颖的预测决策方法，如人工神经网络法等。
如何利用数据挖掘优化电力系统运行
如何利用数据挖掘优化电力系统运行电力系统是现代社会中不可或缺的基础设施之一。
为了有效运行电力系统并提供稳定可靠的电能供应，利用数据挖掘技术对电力系统进行优化成为一种重要的途径。
本文将介绍如何利用数据挖掘技术来优化电力系统的运行。
一、数据收集与处理1. 数据收集：电力系统中蕴含着大量的有用数据，包括实时电量、负荷信息、电压频率等。
为了优化电力系统的运行，首先需要收集这些数据。
传统的数据收集方式包括传感器监测、手动记录等，但这些方式存在数据采集不完全、延迟较大等问题。
而现今，电力系统已经实现了智能化监测与数据采集，通过物联网技术，大规模采集与传输电力系统中的实时数据。
2. 数据预处理：在数据挖掘之前，需要对采集到的数据进行预处理。
包括数据清洗，去除异常值和缺失值，并对数据进行归一化或标准化，以消除数据间的差异性和噪声。
同时，还需要将数据进行分层处理，例如按照时间、地区或电力设备进行数据分类。
二、数据挖掘方法1. 负荷预测：电力系统的负荷预测是优化电力系统运行的重要步骤。
负荷预测可以帮助电力系统规划合理的发电能力，避免过度或不足的发电。
常用的负荷预测方法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。
通过对历史负荷数据的挖掘和分析，可以预测出未来一段时间的负荷水平，从而合理调控发电设备。
2. 故障检测与预警：电力系统中经常会出现各种故障，例如线路短路、设备故障等。
这些故障如果不能及时检测和处理，将对电力系统的运行造成严重影响甚至造成事故。
通过数据挖掘技术，可以对电力系统中的实时数据进行监测与分析，发现异常情况，并提前进行预警。
采用聚类分析、分类算法等方法，可以准确检测出电力系统中的故障，提高故障处理效率。
3. 能源管理：优化电力系统的能源管理也是利用数据挖掘的重要方向之一。
通过对电力系统中的数据进行分析，如电量、发电能力等，可以提供合理的能源分配策略，以减少能源浪费和成本开支。
例如，通过分析不同地区的用电特征，可以调整电力传输方案，提高输电效率。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用【摘要】电力行业是一个信息密集的行业，在电力营销系统中，数据挖掘技术的应用日益重要。
本文从客户分析、营销推广、需求预测、定价策略和风险管理五个方面探讨了数据挖掘技术在电力营销系统中的应用。
通过对客户数据进行分析，营销人员可以更好地了解客户需求，精准制定营销策略；数据挖掘技术也可以帮助电力企业更准确地预测市场需求，制定合理的定价策略；数据挖掘技术还可以识别潜在的风险因素，帮助电力企业及时应对挑战。
综合以上应用，数据挖掘技术为电力营销系统注入新的活力，提高了决策的准确性和效率，进一步增强了电力企业的市场竞争力。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用有着重要的价值和意义。
【关键词】关键词：数据挖掘技术、电力营销系统、客户分析、营销推广、需求预测、定价策略、风险管理、价值。
1. 引言1.1 电力营销系统概述电力营销系统是一个集成了多种管理和信息技术的系统，旨在帮助电力公司更好地管理和推广产品，提高销售效率和客户满意度。
电力营销系统通过整合各种数据源，包括客户信息、市场信息、供电信息等，实现了对电力市场的全面监测和管理。
在这个系统中，数据挖掘技术发挥着关键作用，通过对海量数据的分析和挖掘，帮助电力公司更好地理解客户需求、优化营销策略、预测市场变化、提高风险管理能力。
电力营销系统可以帮助电力公司更好地了解客户的消费习惯和偏好，通过数据挖掘技术，可以将客户分成不同的细分群体，从而有针对性地设计营销活动和推广计划。
数据挖掘技术也可以帮助电力公司预测客户的需求变化，提前做好供电准备，确保能够及时满足客户的需求。
在定价策略方面，数据挖掘技术可以帮助电力公司分析市场价格走势和竞争对手的定价策略，制定出更具竞争力的定价方案。
数据挖掘还可以帮助电力公司识别潜在风险并制定有效的风险管理措施，保障电力市场的稳定和安全。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用，不仅帮助电力公司提高了经营效率和市场竞争力，也为客户提供了更优质的服务体验。
基于数据仓库的用电营销决策支持系统
（ ２ — ３）
心， 总部 整 体 数 据模 型 ， 实 现 统 一 信 息 资 源 层 次 体 系、 统 一数据 元 素标准 和统 一信 息编码 。
２ ． 中 间 层 数 据 仓 库
数 据 仓 库 采 用 性 价 比 较 高 的 ＭＳ Ｓ ＱＬ Ｓ ｅ ｒ ｖ ｅ ｒ ２ ０ ０ ５及 其 多 维 数 据 分 服 器 。 中 间 层 的 数 据 仓 库 的 数 据从 数据 中心 层 的数 据 提取 而 来 ， 系统 用 户 进 行 ＯＬ ＡＰ 分 析 ， 主 要 就 是 通 过 对 中 间层 数 据 仓 库 的数
文献标 识码 ： Ａ
文章编号 ｉ １ ０ ０ ９— ７ ８ ２ １ （ ２ ０ １ ３ ） Ｏ ｌ一 ０ ０ ３ ７— ０ ３ 仓库 、 联 机分 析 和预测模 块 ， 如图 １ 。
决 策 支 持 系 统 自提 出 以来 得 到 了 广 泛 的 发 展 和
应 用 。Ｄ Ｓ Ｓ相 对 于 管 理 信 息 系 统 Ｍ Ｉ Ｓ主 要 是 一 套 通
主 要有 ： 基 于专 家 系 统 的 Ｉ Ｄ Ｓ Ｓ 、 基 于 Ａｇ ｅ ｎ ｔ的 Ｉ ＤＳ Ｓ、
基 于神 经 网络 的 Ｉ ＤＳ Ｓ 。 … 以 数 据 仓 库 和 数 据 挖 掘 Ｊ 相 结 合 的 辅 助 决 策 系 统 是 ＤＳ Ｓ系 统 研 究 和 发 展 的新 形 势 。但 由 于 我 们 可 以 看 到 诸 多 关 于 决 策 支 持 系 统
曲线拟合（ 非 齐次指数模 型） 预测算 法， 对未来 中长期 的用电量进行预测 ， 实现 了集报表分 析、 用电量预测 等 多种功
能为一体的较为 完善 的用电营销 决策 支持 系统 。 关键词 ：决策支持 系统 ； 数据 仓库 ； 数据挖掘 ； 用 电量预测 ；用 电营销
电力市场交易决策支持系统设计
电力市场交易决策支持系统设计随着电力行业的日益发展，电力市场的规模和复杂性亦在不断增长。
为了实现高效、安全地进行电力市场交易，一个有效的决策支持系统至关重要。
本文将介绍电力市场交易决策支持系统的设计。
一、引言电力市场的交易决策支持系统是一个基于计算机科学和电力市场运营原理的综合性工具。
该系统可以帮助市场参与者实现优化的决策，确保电力资源的平衡供需以及市场的公平竞争。
二、系统架构电力市场交易决策支持系统通常由以下几个主要组件组成：1. 数据采集与处理系统需要及时采集并处理与电力市场相关的各类数据，包括市场价格、需求预测、发电能力等信息。
采集的数据应该经过预处理，以确保其准确性和可用性。
2. 模型建立与优化系统需要建立各种数学模型来描述电力市场的运营机制和规则，并基于这些模型进行决策优化。
常用的模型包括供需平衡模型、电力定价模型等。
3. 决策支持系统应提供各种决策支持工具，帮助市场参与者进行合理的交易决策。
这些工具可以是模拟交易平台、风险评估模块、交易策略优化模块等。
4. 可视化界面一个直观、友好的可视化界面对于用户来说非常重要。
通过交易界面，用户可以查看市场情况、分析数据、进行决策操作等。
三、系统功能电力市场交易决策支持系统应具备以下功能：1. 数据整合与分析系统需要收集和整合来自各个数据源的数据，并提供强大的数据分析工具，如数据挖掘、统计分析等，以帮助用户对市场情况和趋势进行准确的分析和预测。
2. 交易策略优化系统应基于市场模型和历史数据，通过优化算法提供有效的交易策略。
这些策略可以是基于中长期的投资决策，也可以是基于短期的交易决策。
3. 风险评估与管理系统应提供风险评估工具，帮助用户对风险进行定量分析和管理。
这些工具可以是基于统计模型的风险估计、风险分析等。
4. 实时决策支持系统应提供实时的市场信息和决策支持工具，帮助用户做出及时的决策。
这些工具可以是基于市场价格、需求预测等实时数据的决策建议。
电力营销业务系统构建措施
电力营销业务系统构建措施电力营销业务系统是一个基于互联网技术的信息化平台，它旨在帮助电力公司更准确地了解客户需求、提高市场竞争力和实现营销效益的最大化。
在构建电力营销业务系统时，以下措施需要得到重视：一、明确业务需求电力营销业务系统的建设必须立足于全面分析电力市场需求，准确把握电力客户的实际需求。
要充分考虑市场营销的特点，分析和解决营销中的难点和问题。
同时，还需要考虑当地经济、环境和制度等因素。
只有从整体考虑，全面把握营销需求，才能确保电力营销业务系统的有效性。
二、完善技术架构电力营销业务系统的建设必须建立在强大的技术基础上。
需要在技术架构上考虑数据采集、数据处理、数据分析和数据交换等方面。
同时，建立高效、可靠、安全的信息传输通道和数据管理系统。
为保证系统安全，需要加强网络安全技术、信息安全管理和风险评估等方面的建设。
这样能够确保电力营销业务系统具有高度的智能化和自主性，更好地聚焦于满足客户的需求。
三、建立完善运营模式基于电力营销业务系统的运营模式，应该充分考虑可行性、有效性、可操作性和成本控制方面的问题。
需要为运营模式制定清晰的规划，并实施有效的执行计划，确保运营的平稳和持续。
在选择运营模式时，需要充分考虑与其他市场参与者的协同，以实现共赢。
四、强化数据挖掘能力电力营销业务系统需要具备强大的数据挖掘能力，可以从大量数据中挖掘出有价值的信息，为电力公司的决策提供更多的支持和参考。
通过对数据进行深度挖掘、分析和统计，可以发现市场趋势、客户偏好、市场行情的变化等信息，从而帮助电力公司更清晰地了解客户需求、制定定制化的营销策略，提高市场竞争力。
五、实施先进的管理措施在电力营销业务系统的开发过程中，需要提高管理水平，加强人才培养，实施规范化管理和有效的质量保证体系，培养员工的团队合作精神和创新能力。
通过与行业先进的管理知识和技术相结合，可以不断创新产品和服务，不断提升电力营销业务系统的核心竞争力和应用价值。
基于数据仓库技术的电力营销信息系统
企业信息决策分析平台包含了共享化资源 、 全 面的功能和
信息一体化 ， 它可以支持行业经济政策的制定 ， 提高电力企业 的
市场竞争力。
企业 的营销 情况 ， 这就要求 我们尽快 开发 出适应 企业 的营销 系 总之 ， Ｏ Ｐ Ａ Ｃ已经成为读者使用图书馆的主要人 口，通过上
［ ２ ］ 田禹．论图书馆 Ｏ Ｐ Ａ Ｃ查询记 录统计分析功能 的缺失及改 进【 Ｊ ］ ． 图书馆论坛 ， ２ ０ １ ２ ， ３ ０ （ １ ） ： ５ １ ．
［ ３ ］ 程颖 ， 饶艳 ， 张耀蕾 ． 基于 Ｏ Ｐ Ａ Ｃ电子资源整合 的实 践与探 讨【 Ｊ ］ ． 图书馆论坛 ， ２ ０ １ ３ ， ３ ３ （ １ ） ： １ １ ６ ． （ 责任编辑 ： 薛培荣 ）
术， 分 析 了 电 力 营 销 数 据 仓 库 的 业务 和 数 据 模 型 ， 提 出 了 电 力 营销 决 策 支持 系统 的 构
造 与 实现 方 式 。
关键词 ： 数据仓库 ； Ｏ Ｌ Ａ Ｐ； 电力 营 销 中 图分 类 号 ： Ｇ ２ ５ ０ ． ７ ４ 文 献标 识码 ： Ａ
ｏ ｒ ｄ ｅ ｒ ｔ ｏ ｂ ｅ ａ ｂ ｌ ｅ ｔ ｏ ｍａ ｋ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ａ ｎ ｄ ｊ ｕ ｄ ｇ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｔ ｏ ｔ ｈ ｅ Ｏ Ｐ ＡＣ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｆ ｒ ｏ ｍ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ａ ｎ ｇ ｌ ｅ ｓ ， ｔ ｏ ｍ ａ ｋ ｅ ａ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｂ ｌ ｅ
科技 情报开发 与经济
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收稿日期:2006-12-05作者简介:谢春讯(1972-),男,湖北长阳人.研究方向:数据库及其应用技术,网络及多媒体技术等.文章编号:1006-4869(2007)01-0059-04基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统谢春讯(三峡大学电气信息学院,湖北宜昌443002)摘 要:电力部门营销工作依靠传统的信息管理方式已不能满足电力市场的要求,运用数据仓库、数据挖掘的理论和方法以及Web 技术,提出了基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统的开发设计方案,为高层营销决策提供全面的信息支持,使之成为营销决策者的好帮手.关键词:数据挖掘;电力营销;决策支持;Web中图分类号:TP311.13 文献标识码:ADecision Support System of E lectric Pow er M arketing B ased on Data MiningXIE Chun 2xun(C ollege of Electric Engineering &In formation ,Three G orges University ,Y ichang 443002,China )Abstract :The traditional in formation management meth od ,which is practised by the electric institutions in power marketing ,can n ot meet the demands of the market.Based on the theory and meth od of data mining and web techn ology ,this paper presented a design scheme for decision support system of power marketing.The scheme can provide in formation for the marketing decision and will be helpful to the marketing decision 2makers.K ey w ords :data mining ;power marketing ;decision support ;web0 引 言随着电力体制改革的深化和电力市场的不断完善,电力企业的服务方式和管理模式都发生了根本的转变.在此过程中,计算机技术、通讯技术及信息处理技术是企业发展的重要技术支持.当前,电力营销工作己经进入营销决策型管理阶段,许多电力企业都在现有的电力营销管理信息系统(MIS )的基础上研究和开发用于电力营销的决策支持系统,将现代信息技术和营销观念结合,帮助企业领导层制定科学的营销决策,以适应市场竞争的要求.在很多电力公司的供电营业区内,各用电单位都已经统一建立了营销技术支持系统,即利用电子电力技术、计算机技术和通信技术为电力营销提供全面支持的系统.其数据核心层是基于大型数据库的电力营销信息系统,所有用电业务均通过该平台进行流程化操作,经过长期的运用后,在数据库中积累了大量的用户信息,包括用户的报装立户、日常用电业务变更、抄核收、电费帐务信息,与95598客户服务系统、负荷控制系统(需求侧管理)、远抄集抄系统组成了一个完整的电力营销业务技术支持平台.在经过长期运行后,供电公司不仅要通过现代化手段的提升来加强电力营销管理,还要从已经积累的电力营销运行及交易数据中快速准确地提取出用于电力营销决策的信息.本文试图从数据仓库技术及采用Web 构架的电力营销决策支持系统的研究及开发做一些探讨.如何在现有的电力营销管理信息系统的基础上研究和开发用于电力营销的决策支持系统,将现代信息技术和营销观念结合,帮助企业领导层制定科学的营销决策,以适应市场竞争的要求.在数据仓库技术的基础上采用Web 构架实现电力营销决策支持系统是一种有益的探索,在实际的建设及应用中也证明了这一点.第26卷 第1期2007年2月南昌工程学院学报Journal of Nanchang Institute of T echnology V ol.26 N o.1Feb.200706南昌工程学院学报 2007年1 数据仓库及Web构架的特点1.1 数据仓库的特点数据仓库是将原始的操作数据进行各种处理并转换成综合信息,提供用户用于决策支持的当前和历史数据,并提供功能强大的分析和挖掘工具对这些信息进行分析,以帮助企业决策者做出更符合业务发展规律的决策.数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、稳定的、不同时间的数据集合.数据仓库具有面向主题性,主题是企业中某一宏观分析领域所涉及的分析对象,是针对某一决策问题而设置的围绕主题组织数据,使得查询更为简便.数据仓库中的数据具有集成性,它是对原始的、详细的数据进行筛选、清理、概括和聚集处理后的结果,更适合决策系统的需求.数据仓库中的数据具有稳定性,不同数据源中的数据经过抽取转换存储到数据仓库后,只能对这些数据进行查询、分析,不能修改,数据仓库中的数据具有时变性,各数据源中不断变化的数据定期的追加、汇总进数据仓库中.1.2 Web的三层结构基于Web的决策支持系统采用三层浏览器/服务器模式的结构图如图1所示.这种结构具有如下的特点:①具有统一的用户界面,操作简单,各种动态页面生成技术使得系统具有很强的人机交互能力;②以.建立在Internet/Intranet上的决策支持系统成本低廉;③瘦客户端使系统具有很强的开放性,支持并发访问的能力很强;④系统维护和扩展很容易;⑤对于TCP/IP协议的支持解决了并构系统间的连接问题;⑥Web技术中的各种安全策略可以保证企业的信息安全.此外各种Web技术的飞速发展使基于Web的决策支持系统拥有广阔的发展前景.因此,将Web技术用于决策支持系统是可行的并且比传统决策支持系统有更大的优势.2 系统开发环境及系统设计2.1 开发环境核心设备采用I BM小型机双机备份,操作系统采用Linux7.0,数据库采用Sybase12.5.数据存储采用磁盘阵列.备份系统采用磁带机磁带库进行备份.前台客户端采用WinX系列,用Delphi、Rapid Sql进行开发.决策支持系统采用流行的“三层结构”模式,I BMPC服务器作为Web服务器,操作系统采用Win Server2000,配置S UN公司的Java产品T omcat,用Java技术进行开发.2.2 数据仓库的设计数据仓库是多维数据集的载体,多维数据集又称为数据立方体,即数据的逻辑结构不同于关系数据库的二维结构,而是三维或多维结构.针对电力系统的特点和用户的需求,结合现行电力营销标准相关专题分析标准,建立如下主题:客户基本信息、客户电量信息、客户电费信息、应收汇总收入凭证、售电收入分析凭证、分时应收汇总.主要进行分时电价效益分析、低谷电量超理论值分析、大客户售电量及均价分析.客户基本信息包含2个事实表和4个维表,即客户基本信息事实表、计费档案事实表、部门维表、容量维表、电价维表、电压等级维表.售电量情况主题包括2个事实表和5个维表.即应收电量电费事实表、售电收入分析事实表、时间维表、所辖部门维表、用电类别维表、电压等级维表、用电行业维表.应收电量电费事实表的指标有计费电量合计、变损、峰电量、平电量、谷电量、应收电费合计、峰电费、平电费、谷电费、调整电费(增)、调整电费(减)、代收款(1-8)、代收款合计、资金合计、应抄户数、营业户数;售电收入分析事实表的指标有本月各用电类别售电量、分别占当月有电量的比重;上年同期各用电类别售电量、分别占当月有电量的比重、同期比增减值、增减百分比;售电均价(电费收入包含基本电费、利率调整电费)本月值、同期值,本月与同期比增减值、增减百分比.分时应收汇总情况包括2个事实表和6个维表:即峰谷明细事实表、分时应收汇总事实表、时间(年月)维表、用电类别维表、电压等级维表、用电行业维表、所辖部门维表、户数维表.峰谷明细事实表和分时应收汇总事实表的指标计费电量合计、变损、峰计费电量、平计费电量、谷计费电量、应收电费合计、峰电费、平电费、谷电费、基本电费、力率电费、部分是电费、增减电费、增减百分比、高峰季节电量.大用户用电情况包括1个事实表和6个维表,即大用户月报表,时间(年月)维表、客户维表、用电类别维表、电压等级维表、用电行业维表、所辖部门维表、户数维表,大用户月报的指标有户名、本月电量、本月止累计电量、上年同期电量、上年止累计电量、同期增减电量、同期增减电量百分比、上年增减电量、上年增减电量百分比、上月电量、上月增减电量、上月增减电量百分比.在数据仓库的数据建模中,星型模式是基本建模方式.星型模式为数据仓库和决策支持系统提供了强大的数据检索能力,由于星型能够帮助优化数据仓库的性能,星型设计思想的应用使数据仓库能更直观的满足最终用户的需求.2.3 数据仓库的抽取转换、管理控制模块(1)数据源 建立电力营销数据仓库要确定数据源,所有基础数据源来于电力系统及外部环境数据,主要有电力营销信息系统、远抄系统、95598系统、负荷控制系统,经过导入、抽取、过滤、合并、处理进入数据仓库.(2)数据抽取、转换模块 通过专门的数据接口对数据源进行数据的提取、转换、清洁,进入数据仓库中的数据抽取、转换模块采用两层数据转换结构:详细数据层、综合数据层如图2所示(3)数据仓库的管理控制模块功能 从各个业务处理系统中抽取所需的数据,每周一零点到一点时自动地从事务数据库抽取相关数据到指定的详细数据层中,并将详细数据层中的数据经过汇总添加到综合数据层.对数据仓库的用户权限管理,并对数据定期备份.系统设置查询用户和管理员两类用户,赋予不同的权限,数据将定期的进行增量备份,以防止数据丢失.2.4 联机分析处理模块联机分析处理是数据仓库进行决策分析的一个重要概念:目标是满足决策支持或多维环境的特殊查询需求,其核心就在“维”这个概念上,因此也可以称为多维数据分析技术,是对用户当前及历史数据进行分析并辅助领导决策,主要通过多维数据的查询、旋转、钻取和切片等关键技术对数据进行分析和生成报表.对于用户提出的问题或假设,负责提取有关的详细信息,并将结果呈现给用户.这是电力营销数据仓库中主要采用的平台,面向各个主题分别建立多维数据集.2.5 数据挖掘模块数据挖掘,也可以称为数据库中的知识发现,是一种决策支持过程.它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术,对数据仓库中的数据进行一定的处理,从而获得其中隐含的、事先未知的而又可能极为有用的信息.数据挖掘与传统的数据分析(如查询、报表、联机应用分析)的本质区别是数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识.对于数据挖掘模块的设计,由于数据庞大,本文采用C/S 结构,客户端用开发,数据库服务器采用Sybase 服务器,挖掘的数据源是数据仓库中详细数据层和综合数据层中的表.根据电力营销业务的实际需求,从“量(电量)、价(电价)、费(电费)、损(线损)”分别对关联规则、聚类挖掘进行了初步的研究,并在系统中予以实现关联规则用于寻找数据集中项与项之间的联系.目前,诸多研究成果均在Apriori 算法的基础上进行,提出数据挖掘模块的设计方法,从逻辑上说,该模块由数据挖掘算法资源池和一个调度算法组成,调度算法接受用户的请求,从知识库中获取规则,解析挖掘任务,按解析内容,组织挖掘数据来源和挑选合适的挖掘算法并执行,将结果返回用户和存入知识库中.该模块的设计基于原型法的设计思想,根据应用的不断深入及要求的不断加强,可向算法资源池中加入相应的挖掘算法,而在调度算法中加入适当的接口.在众多挖掘关联规则的算法中,Apriori 算法是引起最多讨论的经典算法,它能够有效地进行关联规则的挖掘.但是基于Apriori 算法思想的传统算法大多存在着“项集生成瓶颈”的问题,而且非常耗时.在实践中不断运用改进算法,可以很好地解决以上问题,有效地缩小挖掘的范围.该类中构造函数用于解析挖掘任务数据挖掘模块中分为供电量分析、售电量分析、客户识别分析、成本费用分析、市场需求分析等各子模块,让企业高层主管、营销业务主管掌握客户尤其是重点客户的特征和服务关系、销售情况收入和利润的结构、客户重要价值、运营风险和成本等信息.使管理人员的工作由事务型向思维型转变,由事后处理型向事前预测型转化.16第1期 谢春讯:基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统 26南昌工程学院学报 2007年2.6 Web构架应用系统的实现模式应用系统的实现采用S UN公司的JSP技术实现.应用JSP技术实现的Web应用程序有两种模式JSP M odel1和JSP M odel2.JSP M odel1即JSP/JavaBeans/DataBase结构.这种模式结构简单,适用于简单的交互式处理.M odel2将JSP与Servlet结合使用,吸取了两种技术的优点,适用于复杂的企业级应用系统.电力营销决策支持系统的实现采用JSP规范提供的第一种模式.即JSP M odel2.这种模式符合当前流行的模型—视图—控制器(M odel—View—C ontroller,M VC)结构.在M VC结构中.视图是应用程序与人之间的接口,用于描述用户界而;模型用于描述解决方案的事务逻辑,是整个结构的核心部件;控制器用于实现流程控制,是用户界面与模型的接口.基于M VC模式实现的Web应用程序体系结构如图3所示.其中,用Servlet实现控制器(controller)的功能负责接收客户机通过浏览器向Web服务器发出的请求,并根据用户的动作确定调用相应的JSP页面与Java Beans等.与数据库交互的工作及针对决策支持解决方案的事务逻辑Java Beans负责,是结构中的模型(m odel)部分.JSP页面负责产生反馈给客户的输出页面,即实现视图(view)模块.这种M VC结构实现了Web应用系统的中间层,即完成决策信息综合处理的功能.通过使用Java Beans来实现业务逻辑,并集成了O LAP技术和数据挖掘技术.在系统的实现过程中,还把对数据源的访问封装成Java Beans,使得程序不再需要解释对数据库操作的细节.这种M VC结构真正实现了程序逻辑和界面显示的分离,编程模型更有效、更合理,具有程序的高性能和可扩展性,适用于实现企业级的决策支持系统,是当前基于Web的电力营销决策支持系统实现的理想模式.在实际的决策支持系统中,采用了免费的Java产品T omcat,作为Web服务器的中间应用层.当然,在实际的应用中,才刚刚开始对在线数据挖掘技术进行一些探讨,但这将是今后发展的一个方向.3 应用效果及前景在近一年的实际应用看,随着地市级供电公司营销数据的集中,供电公司营销管理的数字化、现代化得到了质的提升.从根本上改变了传统的各种营业数据有营业所—县公司—地市公司层层归集的模式,可以自上而下实时透明地为决策者提供其关心的信息,为电力营销的集约化、扁平化管理提供了坚实的技术支持.随着电力营销资源的不断整合,电力营销决策支持系统在管理中发挥越来越重要的作用,在不断积累的“海量”营销数据中,数据挖掘技术的应用有着广阔的前景.4 结束语本文所提出的基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统还处于研究和建立阶段,对于决策支持系统要解决的更加复杂的半结构化和非结构化问题的智能支持还不够.但是这种用M VC模式实现电力营销决策支持系统本身提供了进一步改进的接口,能够方便地进行扩展以适应复杂决策支持的需要.如何用这种M VC模式更好地实现更复杂的电力营销决策支持系统的业务逻辑和智能决策功能是本系统的重点和进一步深入研究的目标.参考文献:[1]王 珊.数据仓库技术与联机分析处理[M].北京:科学出版社,1998.[2]Han J,K amber M.数据挖掘:概念与技术[M].北京:机械工业出版社,2001.[3]黄 容,党齐民,陈宝树.财政数据仓库的设计开发[J].计算机工程与应用,2003,(32):190-193.[4]李林花,钱越英.数据仓库多维分析模型的设计[J].计算机工程与应用,2004,40(11):185-187.[5]肖 刚.Java Web服务器应用程序设计[M].北京:电子工业出版社,2001.。