邓晓蕾[1]2014年在《基于数据仓库的电力营销决策支持系统的设计》文中研究说明随着电力需求的不断增加，电力信息网络迅猛发展，人们对信息管理系统能够提供更高层次分析的需求日益剧增。数据仓库技术的应用对信息管理系统决策支持方面功能的不足进行了弥补。基于此，本文以电力营销的业务流程为基础，本着为客户提供优质服务的宗旨，充分利用数据仓库技术的优势，通过数据挖掘工具，在已有管理信息系统的基础上，构建电力营销决策支持系统，使电力企业高层领导的决策更为方便、科学、精确。首先，通过数据仓库的联机分析处理技术对多维数据进行切片，切块，钻取，旋转等实现数据全方位，多角度，多层次的观察与分析；然后，结合电力营销部门的业务流程，对电力营销数据仓库主题进行划分，设计了电价计费，营业报装，电能计量，合同管理，用电检查、服务质量以及投诉、举报、咨询、报修、报装情况等七个不同的主题，初步构建了电力营销数据仓库的概念模型:多维数据模型、星状/雪花状模型；第叁根据电力市场决策需要，对离散型数据进行归纳分析，确定电力营销决策系统所采取的算法：Apriori算法和决策树算法；最后，基于数据仓库的联机分析处理技术（OLAP）构建了电力营销决策支持系统，设计了电力营销决策支持系统的数据转换聚合子系统、查询子系统，实现了数据的转换以及多维的预览等。
赵钊林[2]2006年在《基于数据仓库的电力营销决策支持系统的设计》文中指出研究基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统,提出由事务处理环境、数据仓库环境和决策支持系统前端工具构成的叁层体系结构,并建立了一个基于企业业务需求的数据模型及其网络结构的设计方案。基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统的建立有助于企业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,为经营决策提供可靠的历史数据,确保决策的可行性,提升企业综合竞争力。
张建明[3]2003年在《基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统研究》文中指出随着电力体制改革的深入，电力企业的市场化步伐加快，其生产的各个环节对管理的要求也越来越高，信息的处理也越来越需要先进的信息技术的支持。传统的管理方式已经不能完成当前的技术要求，导致对收集的信息不能科学有效进行处理和利用，缺乏综合分析决策和对未来发展趋势进行科学预测的能力。电力营销决策支持系统（DSS）能够收集分散的各种详细数据源，建立以各种主题为导向的数据仓库，并从中挖掘业务的内在规律和人力不可为之的数量信息，以此数量信息为支持，制定出较科学的电力营销决策。本文在电力营销业务分析的基础上，综合利用数据仓库技术、数据挖掘技术、灰色系统理论及多元回归方程对电力营销决策支持系统做了深入研究、取得了良好的预测效果。
戴振华[4]2017年在《基于泰州地区的电力营销决策支持系统设计》文中进行了进一步梳理近年来随着电力体制的深化改革,对信息和数据的管理要求也逐步完善,因此需要先进的技术支持。传统的数据和信息的管理已经不能满足如今电力企业的需求,以至于重要的数据和信息没有得到充分的利用,不能给决策者提供可靠的决策支持。在分析了电力企业营销的需求的基础上,本文综合应用了数据仓库技术和决策支持理论构建了电力营销的决策支持系统。首先介绍了数据仓库技术和决策支持系统的研究现状和基本理论;论述了数据仓库在决策支持系统中的应用。其次,分析了电力营销的数据仓库的模型,根据用户的需求,设计了数据仓库的整体结构。本文选择了对关联规则中的FP-Growth算法进行数据挖掘,该算法需要事先通过K-Means聚类法对数据进行概化,过程中避免了候选集的产生。然后对抽取2012年到2015年泰州供电局4年来的23个售电量样本进行数据挖掘,结果显示售电量与月份具有强关联规则。最后,本文以泰州市电力营销现状为基础,设计了电力营销决策支持系统的总体框架,包括数据转换聚合子系统、统计报表生成子系统、综合查询子系统和综合分析子系统。以购电和售电为例,给出了双墩变、古马变地区的电力营销四种子系统的实现方式。以泰州市经济发展为背景,考虑经济情况对电力销售的关联性,构建了电力营销决策支持系统框架。
顾凯[5]2003年在《基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统应用研究》文中进行了进一步梳理开发实用化的电力营销决策支持系统需要分析电力营销决策的过程和决策内容，在现有业务信息系统基础上确定系统开发的步骤。近年来新兴的数据仓库技术是决策支持系统新的实现形式，克服了系统实现的难点，在OLAP中结合传统的模型库实现的决策技术,可以提高OLAP的数据分析能力。数据仓库技术为决策者提供了分析环境，是决策的信息供应链，而OLAP技术灵活的分析手段以及与电力营销业务模型的融合，使得决策者通过对数据的分析充分利用隐藏在其中的特征。Business Object(BO)推出的智能决策支持系统工具BO 5i是以OLAP技术为主体的、集查询和分析报表为一体的决策支持系统开发工具。本文结合湖南电力营销信息系统项目开发的工程实践，设计了决策支持系统功能，分析了决策的闭环过程，制定了决策模型、分析模型库和预测方法库，论述了基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统开发过程，并在开发平台上实现。
何勇[6]2006年在《基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统应用研究》文中提出现代电力系统需要现代的管理，供电企业生产的各个环节对管理的要求也随之提高，越来越多的信息需要有先进的手段进行加工处理。传统的管理方式，由于技术手段的限制，对收集的信息不能进行科学的处理和加工缺乏综合的分析和对未来发展趋势进行科学的预测的能力，不可避免的可能造成决策的失误。因此利用现代最新的信息技术和电力营销理论建立一套切合实际的、具有辅助分析决策功能的营销管理信息系统已成为当务之急。 开发实用化的电力营销决策支持系统需要分析电力营销决策的过程和决策的内容，在现有的电力业务信息系统基础上确定系统开发的步骤。近年来新兴的数据仓库技术是决策支持系统新的实现形式，克服了系统实现的难点。 本文以电力营销系统为研究背景，对电力企业改革后电力营销工作中的一些急需解决的问题进行了研究。电力营销企业的营销系统和其他企业的营销系统一样，所面临的环境是复杂、多变的，因此有关电力营销的决策支持系统属于半结构化的决策支持系统范畴，这类系统的决策具有大量的不确定因素，缺乏程序化的工作方式，因此很多问题需要决策支持。在本文中，构建了一个具有决策支持功能的电力营销系统框架。通过对数据仓库进行数据挖掘，完成了对电量销售的预测，为购售电工作提供了客观的指导。本文提出电力营销决策支持系统得总体设计方案，完成了其软件和硬件运行环境的设计，给出了数据转换多维预览、报表(图表)显示、MDX语句自引导等多种功能的具体实现过程。
康乐[7]2001年在《电力营销决策支持系统的建立与研究》文中研究表明目前供电企业的电力营销业务现状有着自身的特点，主要体现为业务范围广，业务数据种类繁多、数据量大。在这种情况下如何组织好供电企业的历史数据并从中发现、提取对供电企业的决策者有用的信息成为当前电力营销分析的热点。本文基于决策支持系统理论、数据仓库理论和数据挖掘技术建立了电力营销决策支持系统。在系统建立的过程中，重点研究了电力营销数据仓库的建立。电力营销数据仓库是整个系统的基础，通过电力营销数据仓库的建立，很好的组织了供电企业纷繁、大量的历史数据。在辅以相应的分析算法和模型，实现了电力营销的决策分析。电力营销决策分析包括了数据分析和数据预测两个部分，其中数据分析包括了一元和多元线性回归分析、波动分析、同期数据分析以及趋势曲线分析；数据预测包括了指数平滑法、模型预测法和BP神经网络法。在针对朝阳供电局的实际应用中，取得了良好的效果。
谢春讯[8]2007年在《基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统》文中研究指明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.
赵飞[9]2006年在《基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统研究》文中研究表明随着电力体制改革的深入,电力企业的市场化步伐加快,其生产的各个环节对管理的要求也越来越高,信息的处理也越来越需要先进的信息技术的支持。传统的管理方式已经不能完成当前的技术要求,导致对收集的信息不能科学有效进行处理和利用,缺乏综合分析决策和对未来发展趋势进行科学预测的能力。电力营销决策支持系统(DSS)能够收集分散的各种详细数据源,建立以各种主题为导向的数据仓库,并从中挖掘业务的内在规律和人力不可为之的数量信息,以此数量信息为支持,制定出较科学的电力营销决策。 本文在电力营销业务分析的基础上,综合利用数据仓库技术、数据挖掘技术、灰色系统理论及多元回归方程对电力营销决策支持系统做了深入研究、取得了良好的预测效果。
任润虎[10]2009年在《电力系统数据仓库技术及其应用》文中研究表明随着电力企业的信息化建设的发展,运行的事务管理系统保存了海量的运行数据,成为电力企业决策管理的最有价值的原始资源。然而,各地区及部门间信息化建设的不平衡性和独立性致使无法构建有效的知识管理系统,难以提供企业级的决策分析支持。数据仓库的建立可以解决为电力企业提供决策分析信息存在的困难。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的数据集合,用于提供有效地决策支持服务。本文引入了数据仓库的概念,详细介绍了数据仓库的构成、内容和技术特点。研究了数据仓库建模的方法。结合电力系统的特点,提取出适合于数据仓库建立的主题概念。通过数据处理技术对电力系统事务管理系统保存的海量数据进行整合,构造面向决策的电力系统数据仓库。以电力营销为例,应用联机分析处理技术和数据挖掘技术研究了电力营销决策支持系统的设计。讨论了适用于Web访问的数据仓库模型,并结合电力系统的需要研究了报表服务与联机分析服务的包装规范。电力系统数据仓库的建立,为电力企业运行、管理提供了有效的决策支持,对制定企业的发展规划,发掘经济运行模式,提高经济效益起到良好的辅助作用。
参考文献：
[1]. 基于数据仓库的电力营销决策支持系统的设计[D]. 邓晓蕾. 华北电力大学. 2014
[2]. 基于数据仓库的电力营销决策支持系统的设计[J]. 赵钊林. 计算机时代. 2006
[3]. 基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统研究[D]. 张建明. 华北电力大学（北京）. 2003
[4]. 基于泰州地区的电力营销决策支持系统设计[D]. 戴振华. 华北电力大学(北京). 2017
[5]. 基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统应用研究[D]. 顾凯. 华北电力大学（北京）. 2003
[6]. 基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统应用研究[D]. 何勇. 重庆大学. 2006
[7]. 电力营销决策支持系统的建立与研究[D]. 康乐. 华北电力（北京）大学. 2001
[8]. 基于数据挖掘技术的电力营销决策支持系统[J]. 谢春讯. 南昌工程学院学报. 2007
[9]. 基于数据仓库技术的电力营销决策支持系统研究[D]. 赵飞. 华北电力大学（北京）. 2006
[10]. 电力系统数据仓库技术及其应用[D]. 任润虎. 天津大学. 2009
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