基于数据挖掘的电网企业收入预算预测系统研究
数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用
数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用智能电网作为现代电力系统的重要组成部分，运用先进的信息技术和通信技术，实现对电力系统进行全面感知、智能控制和优化管理。
而数据挖掘技术作为一种从大量数据中发现模式和知识的方法，可以在智能电网中发挥重要作用。
本文将探讨数据挖掘技术在智能电网中的需求预测应用。
需求预测是智能电网优化运行的关键环节之一。
准确地预测用户需求，可以合理调度电力资源，优化供电方案，提高电网的能源利用效率和供电质量。
数据挖掘技术在需求预测中通过分析历史数据，挖掘出用户需求的规律和趋势，从而进行未来需求的预测。
首先，数据挖掘技术可以通过分析用户用电数据，预测不同用户群体的电力需求。
智能电网可以通过智能电表和互联网技术获取大量用户的用电数据，包括用电量、用电时间、用电行为等。
通过对这些数据进行挖掘，可以发现不同用户群体的用电规律和特点。
比如，家庭用户在夏季空调用电量较大，在冬季取暖用电量较大；商业用户在工作日白天用电量较多，晚上和周末用电量较少。
通过分析用户用电数据，可以对不同用户群体的用电需求进行准确预测，从而为电网运行提供参考依据。
其次，数据挖掘技术可以通过分析天气数据，预测天气对电力需求的影响。
天气是影响电力需求的重要因素之一。
气温、湿度、风速等天气因素直接影响用户的用电需求。
数据挖掘技术可以通过分析历史的天气数据和电力需求数据，挖掘出不同天气条件下的电力需求规律和趋势。
比如，在高温天气下，用户对空调的用电需求会增加；在风速较大的条件下，风力发电的供电量会增加。
通过对天气数据的挖掘，可以准确地预测天气对电力需求的影响，帮助电网做好供电调度和资源配置。
此外，数据挖掘技术还可以通过分析电力设备运行数据，预测电力设备的故障和维护需求。
电力设备的故障和维护对电网的正常运行具有重要影响。
传统的维护方式通常是按照设备的固定时间间隔进行维护，这种方式存在着资源浪费和无法预测未来故障的缺点。
而数据挖掘技术可以通过对电力设备的运行数据进行挖掘，发现电力设备故障的特征和规律，进行故障预测。
电力系统的数据挖掘与预测分析
电力系统的数据挖掘与预测分析随着科技的不断发展和智能化的进步，电力系统运行中产生的大量数据愈发庞大和复杂。
在这个时代，如何利用这些数据来进行有效的挖掘和预测分析，成为了电力系统管理者面临的重要问题。
本文将探讨电力系统数据挖掘和预测分析的相关内容，包括挖掘的方法、分析的技巧以及未来的趋势。
一、电力系统数据挖掘电力系统的数据包含了各个环节的监测数据、操作记录和用户使用数据等。
这些数据蕴含着丰富的信息，可以用于评估电力系统的运行状况、预测负荷需求、发现隐患和优化运行等。
然而，由于数据量大且复杂，直接分析这些数据变得困难，因此需要应用数据挖掘技术来进行分析。
数据挖掘是从大量的数据中发现隐含模式与规律的过程，是一种通过寻找数据中的关联和趋势来揭示潜在信息的技术。
在电力系统中，数据挖掘可以用于建立负荷预测模型、评估风险等。
常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析和分类分析等。
关联规则挖掘通过发现数据项之间的相关性，可以揭示出电力系统中的潜在规则和模式。
例如，通过分析大量的用户用电数据，可以发现某个时间段内用电量与天气的关联关系，进而利用这些关联规则来预测未来的用电量。
聚类分析可以将数据集中的数据按照相似性进行分类，通过对不同类别的数据进行分析，可以发现电力系统中的异常情况，例如窃电行为或设备故障等。
分类分析则可以将数据分类为预定义的类别，例如根据设备参数和工作状态将电力系统中的设备划分为正常和异常。
二、电力系统预测分析电力系统的预测分析是指利用历史数据和其他相关数据来预测未来的负荷需求、电价变动和设备故障等。
预测分析对于电力系统的运行和规划具有重要意义。
通过准确地预测电力需求，可以制定合理的电力调度计划，优化电力系统的供需平衡。
同时，预测电价变动可以帮助电力市场参与者做出更加明智的决策。
在电力系统的预测分析中，常用的方法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。
时间序列分析是利用历史数据中的时间关联性来进行预测的方法，例如通过分析过去一段时间内的负荷数据，可以预测未来几天的负荷需求。
基于数据挖掘技术的企业财务预算系统的设计
基于数据挖掘技术的企业财务预算系统的设计摘要：在传统企业财务工作中，财务管理一直是一种重核算、轻管理的模式，财务预算时往往靠经验决定资金的分配与使用。
在规模较小的企业中，这种方法尚可使用，当企业规模逐渐扩大，尤其是跨国企业日益增多的情况下，资金分配决策无疑成为一个重要的问题。
因此，仅靠传统的处理手段已不能有效解决财务预算的相关问题，在企业信息化的进程中应对财务预算系统的自动化与智能化投入一定的关注。
关键词：数据挖掘;财务预算;决策树中图分类号：F275 文献标志码：A 文章编号：1000-8772(2009)14-0082-03一、企业财务预算中存在的问题企业财务预算是由企业的最高权力机构讨论通过的企业未来一定时期经营决策和目标规划的财务数据说明和责任约束依据，它是现代企业组织运用现代管理理论和方法，在科学经营预测与决策的基础上，围绕企业战略目标，以市场为导向，以经营利润为目标，以现金流量为中心，对一定时期内企业资金取得和投放、各项收入和支出、企业经营成果及其分配等财务活动进行的计划和规划运行，确保企业理财目标实现的有效管理机制[1]。
企业财务预算管理体系经过不断发展，已形成较为完善的体系结构。
目前，财务预算主要有利润预算、现金流量预算、资产负债预算等。
然而，在企业的财务预算中仍存在着一定的问题。
(一)忽视动态管理在编制财务预算时，大多企业仍采用传统的固定预算、定期预算等方法。
这种静态的编制方法使得预算指标在执行过程中均保持不变，这对于业务量波动不大的企业而言较为适用。
当企业销售量、价格、成本等因素出现较大变化时，静态预算则显得盲目、滞后和缺乏弹性。
因此，企业应积极寻求科学、合理的方法，加强动态管理。
(二)忽视外部因素分析部分企业在进行财务预算时，主要以历史指标和过去的活动为基础，结合资金、技术和管理水平来制定未来的财务预算指标。
这样，往往忽视了对外部因素的详尽分析与预测，使得很多财务预算指标难以与外部环境相适应，从而难以在企业中实施。
基于数据挖掘的电力供需预测与优化研究
基于数据挖掘的电力供需预测与优化研究随着社会经济的高速发展，电力供应与需求之间的平衡问题变得越来越突出。
电力供需预测与优化成为了电力行业发展的重要课题和关注焦点。
本文将基于数据挖掘的方法，探讨电力供需预测与优化的研究。
1. Introduction电力供需预测与优化涉及到对未来一段时间内的电力需求和供应进行准确预测，以便调整发电计划、优化电力调度，实现供需平衡。
传统的基于统计模型的预测方法通常存在误差较大的问题。
因此，数据挖掘成为了解决电力供需预测与优化问题的一种新兴方法。
2. 数据收集与预处理在进行电力供需预测与优化时，首先需要收集大量的相关数据。
这些数据可以包括历史电力用量数据、天气数据、经济指标等。
接下来，对收集到的数据进行预处理，包括缺失值的处理、异常值的检测与修复、数据的平滑处理等，以确保数据的质量和可靠性。
3. 特征选择与提取在进行电力供需预测与优化时，需要选择合适的特征对电力需求进行建模。
特征选择的目标是选择与电力需求密切相关的特征，而特征提取则是从原始数据中提取出更高层次的特征。
常用的特征选择与提取的方法包括相关性分析、主成分分析等。
4. 建模与预测根据选定的特征，可以使用各种数据挖掘算法建立电力需求的预测模型。
常用的算法包括回归分析、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以通过对历史数据进行训练，学习电力需求与特征之间的关系，并用于未来电力需求的预测。
5. 电力供应优化在进行电力供需平衡时，不仅需要对电力需求进行预测，还需要考虑电力供应的情况。
优化电力供应可以通过合理调整发电计划、优化电力调度来实现。
可以利用优化算法求解最优化问题，以最大化电力供应的效益，并确保供需平衡。
6. 模型评估与优化在建立电力供需预测与优化模型后，需要对模型进行评估和优化，以提高模型的准确性和稳定性。
常用的评估指标包括均方根误差、平均绝对百分比误差等。
通过不断调整模型参数和算法，可以不断优化模型，提高预测和优化的效果。
智能电网数据分析与预测方法研究
智能电网数据分析与预测方法研究智能电网是基于信息化和智能化技术的现代电力系统，它通过无线通信、物联网等技术手段，实时监测、管理和控制电力系统的各个环节，提高电网的安全性、可靠性和经济性。
而对智能电网中产生的大量数据进行分析和预测，可以帮助电网管理者和决策者更好地了解电网的运行状态和未来发展趋势，从而做出相应的调整和施策。
在智能电网数据分析领域，常用的方法包括数据挖掘、机器学习和统计分析等。
数据挖掘是通过从大规模数据集中发现模式、关系和趋势，从而提取有用信息的一种技术手段。
机器学习则是通过训练模型，使其能够自动学习和改进性能，以实现自主决策和预测。
统计分析则是利用数理统计方法对数据进行概率分布、相关性分析等，从而揭示数据背后的规律和趋势。
智能电网数据分析的第一步是数据的采集和预处理。
电力系统中的传感器、监测设备和智能电表等能够实时采集电网的各类数据，包括电力负荷、电网拓扑、电压、电流等。
这些数据需要经过去噪、滤波、归一化等预处理步骤，以确保数据的质量和一致性。
接下来，我们可以利用数据挖掘技术对电网数据进行分析，以发现数据中隐藏的关联规则和模式。
例如，可以使用关联规则挖掘算法来分析电力负荷和天气因素之间的关系，以确定天气变化对电力负荷的影响程度。
此外，聚类分析可以用于将电网节点划分为不同的区域，以便更好地管理和调控电网。
另一种常用的方法是利用机器学习算法进行预测。
通过对历史数据的学习和分析，可以建立电网负荷、电压等指标的预测模型。
这样，当面对未来的电力需求时，可以通过模型进行预测，以便做出合理的调控和安排。
常见的机器学习算法包括线性回归、支持向量机和神经网络等，它们可以根据不同的需求和数据特征选择合适的模型。
除了数据挖掘和机器学习，统计分析也是智能电网数据分析的重要方法之一。
通过统计分析，可以揭示电力系统数据中的一些规律和趋势，以及相关性分析等。
例如，我们可以利用时间序列分析方法来了解电力负荷的季节性、周期性和趋势性变化，从而更准确地预测未来的负荷需求。
数据挖掘技术在电力系统中的需求预测与优化
数据挖掘技术在电力系统中的需求预测与优化电力系统是一个复杂而庞大的系统，由各种电力设备和复杂交互网络组成。
随着电力需求的不断增长，电力系统的稳定运行和高效管理变得尤为重要。
数据挖掘技术作为一种有效的分析工具，可以帮助电力系统进行需求预测和运营优化，提高其可靠性和效率。
一、需求预测电力需求预测是电力系统规划和运营的重要环节。
通过对历史数据进行分析和建模，可以预测未来电力需求的趋势和变化，为电力系统的运行提供参考依据。
数据挖掘技术在电力需求预测中的应用表现出了巨大的潜力。
通过分析历史的用电数据、天气变化、季节模式等信息，可以建立准确的需求预测模型。
例如，在短期需求预测中，可以使用时间序列分析方法，如ARIMA模型，来预测未来几小时或几天的电力需求变化趋势。
在长期需求预测中，可以使用回归分析方法，如多元线性回归或支持向量机（SVM），结合经济和社会因素，预测未来几年或几十年的用电需求。
这些预测结果可以用于电力系统规划，包括新的电源投资决策、电力供应安排和市场定价等。
二、优化运营电力系统的优化运营是提高系统效率和响应能力的关键。
数据挖掘技术可以帮助电力系统实现精细化运营管理，提高供需匹配和能源利用效率。
1. 负荷预测和调度优化负荷预测是指对不同区域或用户的负荷进行预测，以便合理调度电力供应。
通过对历史负荷数据进行分析，可以建立负荷预测模型，预测未来的负荷变化趋势。
这些预测结果可以用于电力系统的调度决策和发电计划制定，以达到供需平衡和降低成本的目标。
2. 能源调度和优化能源调度是指在电力系统中合理调配各种能源和电力资源，以提高能源的利用效率和减少损耗。
数据挖掘技术可以借助历史能源产量和消耗数据，分析和优化能源调度策略。
例如，通过建立基于时间序列的能源需求预测模型，可以合理安排能源的生产和供应，降低浪费和环境污染。
3. 故障检测和维护优化电力系统中的故障检测和维护优化对系统的稳定运行至关重要。
数据挖掘技术可以通过监测和分析电力设备的传感器数据，提前发现潜在故障和异常，以便及时采取维修措施。
电网运行数据分析与预测方法研究
电网运行数据分析与预测方法研究电网是现代社会运转的基本系统之一，它连接着能源的产生和消费，保障城乡居民的生产生活所需。
然而，由于电网的复杂性、规模和分布范围等特点，对电网的安全、稳定和高效运行一直是电力行业的重要研究课题之一。
在当前的信息化和智能化时代，运用大数据技术对电网运行数据进行分析与预测已成为电力行业不可或缺的一部分。
电网运行数据是电力系统中产生的各种数据，其中包括了电力负荷管理、运行状态监控、能源消耗预测、电气参数分析等信息。
这些数据来源多样，传输速度快，量大琐碎，如果不对这些数据进行科学研究和分析，就可能在电网中引发事故，并且会对群众生产生活造成极大的影响。
电网运行数据分析是根据电网的实时或历史运行数据进行分析和研究，以辅助运行及计划部门及时发现问题和解决问题，确保电网的安全、稳定和高效运行。
而电网运行数据预测则是依靠现有数据分析预测未来的电网状态，提供给决策部门参考，以便制定更加科学的电网规划和建设决策。
电网运行数据分析与预测的方法非常丰富。
下面从以下几个方面来讲述电网运行数据分析与预测的方法研究。
一、数据挖掘数据挖掘是一种从数据中挖掘信息和模式的技术，主要用于从海量的、复杂的、繁杂的数据集中提取出模型和规律。
对于电网运行数据的分析，数据挖掘是一种非常有效的方法。
数据挖掘技术可以对电网的各类数据进行挖掘和分析，以寻找潜在的规律，并提供给决策者参考，从而在电网规划、调度以及风险控制等方面提供科学的建议。
二、神经网络神经网络是一种复制人的神经系统的计算模型，具有学习能力和自适应能力。
对于电网运行数据的分析和预测，可以通过建立神经网络模型，描述电力系统实时或历史数据与运行状态之间的关系，根据预测数据指导电网的长期规划和管理。
三、时间序列分析时间序列是指按照时间顺序排列的数据序列。
时间序列分析是通过研究数据随时间变化的规律性，预测未来的发展趋势。
在电网运行数据的预测中，时间序列分析方法是一种比较广泛使用的方法。
电力系统中的数据挖掘和预测技术研究
电力系统中的数据挖掘和预测技术研究随着电力行业的飞速发展，能源消耗和电网安全成为了越来越突出的问题。
传统的电力管理方式已经无法满足人们对能源消耗和电网稳定性的需求。
而数据挖掘和预测技术的发展，为电力系统管理和能源消耗提供了更为稳定和高效的解决方案。
一、电力系统中的数据挖掘技术数据挖掘技术是一种通过挖掘数据，发现其中隐含的模式和关联规律的技术。
在电力系统中，数据挖掘技术被广泛应用于数据分析、客户需求预测、负荷预测、设备故障诊断等方面，从而为电力管理提供更为实时和准确的决策依据。
1.数据分析通过对电力系统中的各种数据进行分析，可以帮助管理者更加深入地理解电力系统的运行状态。
数据分析可以包括对数据质量的分析、数据规律的分析以及数据异常的分析。
通过这些分析，电力系统管理者可以及时发现问题并采取措施，避免系统故障和安全事故的发生。
2.客户需求预测针对不同地区、不同季节的用电需求，利用数据挖掘技术构建客户用电需求模型，可以更好地预测未来用电负荷。
通过对电力系统的负荷预测，系统管理者可以根据客户用电需求进行合理的规划，避免资源浪费和能源的过度消耗。
3.负荷预测电力系统的负荷预测是电力管理的重要环节。
通过对历史数据的分析和挖掘，系统管理者可以预测未来的用电负荷，从而为电力系统的能源分配和资源调度提供决策依据。
负荷预测技术在电力系统中的应用可以使电力供应更为稳定、经济和高效。
4.设备故障诊断电力系统中的各种设备对于电力生产和供应至关重要。
如果设备发生故障或损坏，将会对整个系统产生严重的影响。
利用数据挖掘技术，可以对电力系统中的设备进行运行状态和维修记录分析，及时发现设备故障，减少故障对电力系统的影响，提高系统的可靠性和稳定性。
二、电力系统中的数据预测技术数据挖掘技术能够发现数据中的隐藏规律和模式，而数据预测技术则可以根据这些规律和模式，预测未来的趋势，从而帮助电力管理者作出更加科学的决策。
数据预测技术在电力系统中的应用主要包括负荷预测、发电量预测、电力价格预测等方面。
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基于数据挖掘的电网企业收入 预算预测系统研究
赖 婧 欧通泽
摘要：收入预算预测对引导业务部门开源节流、提质增 据挖掘技术在电网企业生产系统安全稳定性、调度运行、故
效具有重要作用。随着我国经济转型和地缘政治形势的变 障分析和规划设计等方面具有良好的应用 。 ［１］ 已有文献发
化，我国企业面临的经营环境更加复杂，收入预算的可控性 现，人工神经网络数据挖掘法无需人为设定数学模型，能够
１２９８ １２５５ ８６３ １２３５ １２７４ １５０７ １６１９ １６７１ １６５５ １５９６ １５５４ １３２９
４２３８３２ ４０２６３５ １６３５６２ ３９１６０９ ４０２６００ ４６４３３８ ４１９３１７ ４８１０３４ ４９０９６９ ４３３５９０ ４３７００２ ４０４６０６
２９１１ ２５９９ －１７９ ２４８６ ２５０４ ３１９８ ３１３８ ３５４７ ３５７７ ３１７５ ３０６１ ２５６８
（贵州人民武装学院，贵州 贵阳 ５５００２５） 参考文献： ［１］张术，刘其姝 互联网行业会计核算的特点分析［Ｊ］经
营管理者，２０１３（１６）：１９０－１９１ ［２］吴晓娜，李倩 浅析企业会计信息化的发展［Ｊ］经济研
究导刊，２０１４（０２）：１７３－１７４ ［３］张秀珍，王建伟 “互联网 ＋”时代管理会计发展趋势和
经网络模型的电网企业收入预算预测系统，为我国企业实现 力营销系统的预测决策模型，对电力企业生产和计划的完成
收入预算精细化管理，提升预算管理的战略导向水平作出有 情况及相关环境数据进行多角度、多层次的分析，帮助企业
益探索。
决策者及时掌握售电收入情况和变化趋势［３］。然而，上述研
关键词：收入预算管理；数据挖掘；电网企业
调整较为滞后。随着电力市场交易体量的不断扩大、增量配 活。根据已有文献，电费收入的影响因素主要包括经济因
电网的接入以及充电桩等新能源的快速发展，售电量的时间 素、时间因素、气象因素、市场管理与政策制定因素，本文设
序列随机性逐渐增大，收入预算预测难度进一步增加。基于 置了 ３０个特征指标作为上述影响因素的代理变量。其中，
入进行预测，并制定出相应预算指标的一种预算管理活动。 九个行业，包括农林牧渔业、工业、建筑业、交通运输仓储邮
当前电网企业收入预算管理仍处于较为粗放的模式，缺乏独 政业、信息传输软件与信息技术服务业、商业住宿餐饮业、金
立的定量测算方法，一旦出现偏差只能事后调整，收入预算 融房地产居民服务业、公共事业及管理组织以及城乡居民生
二、文献回顾
信息服务业营业收入、通信行业营业收入、社会消费品零售
在大数据技术快速发展的背景下，越来越多学者认为数 额、餐饮收入、社会融资规模、房产开发投资额、国家财政预
檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸檸
在未来的发展中会展现出更多的便捷。将互联网全面运用 到会计相关从业人员的工作当中就现在而言还是具有一定 难度的，更多的是需要国家和相关机构的帮助，这样会计行 业才能抓住信息融合的机会，才能真正实现会计行业向新时 代的大跨步改革。
表 １ ２０１８年 １－１２月 Ｄ市用电量预测值
单位：万千瓦时
行业 农林牧 时间 渔业
工业
建筑业
交通运 输仓储 邮政业
信息传输 软件与信 息技术服
务业
商业住 宿餐饮
业
金融房 地产居 民服务
业
公共事 业及管 理组织
城乡居 民生活
２０１８０１ ２０１８０２ ２０１８０３ ２０１８０４ ２０１８０５ ２０１８０６ ２０１８０７ ２０１８０８ ２０１８０９ ２０１８１０ ２０１８１１ ２０１８１２
５９９３ ６０３９ ４７３７ ６０２６ ６０８６ ７０６８ ７２２５ ７７９０ ７６４９ ７３６３ ７３５７ ６６７７
５２２４ ５１５９ ４０５６ ５３３０ ５４８８ ６１１１ ６３３８ ６５３９ ６５３０ ６２８７ ６０７０ ５４６５
究通常侧重于电费收入与气象时间等自然因素的影响关系，
缺少从经济因素角度的深入分析，也没有对数据挖掘模型对
一、引言
电费收入预测准确性的改善进行直接的经验研究。
电网企业收入预算是指电网企业以年度目标利润为基
三、构建思路与应用案例
础，分析用户需求、价格标准和市场情况，对售电量及电费收
根据国家发改委统计口径，我们首先将收入预算划分为
变化的探究［Ｊ］中国管理信息化，２０１５（２０）：３０－３０ ［４］戴柏华 适应新常态融合促发展积极推进“互联网 ＋”
下的会计改革与发展［Ｊ］交通财会，２０１５（０８） （责任编辑：魏书传）
１９９
ＦＩＮＡＮＣＥ＆ＥＣＯＮＯＭＹ 金融经济
算收入、国家财政预算支出、居民储蓄收入和居民家用电器 产量。气象因素代理指标包括平均最高气温、平均最低 气 温、降水天数、偏南风天数、平均风力。时间因素代理指标包 括月总天数、节假日天数、节假日比例、小长假天数、是否春 节和季节。政策因素是以 ２０１５年 ４月为基期的工商业用电 电度价格调整。
上述背景，本文试图利用数据挖掘方法构建收入预算预测系 每个行业选择 ２个经济因素代理指标，包括农业固定资产投
统，帮助电网企业更精细地规划企业目标收入，提升效益战 资额、农产品出口额、工业增加值同比增长、工业出口交货
略导向性，主动适应经济环境和电力市场改革的变化。
值、房屋施工面积、房屋竣工面积、货物运输吞吐量、软件与
大大降低。在新形势下，如何提高预测收入预算的准确度成 减少模型设定偏差，且对原始负荷时间序列的平稳性要求不
为实务界和理论家广泛关注的重要问题。本文以 Ｄ电网企 高，对负荷时序的高随机性和非确定性具有较强的适应能力
业电费收入预算为案例，利用数据挖掘方法建立基于人工神 （洪流等，２００４）［２］。陈章良 （２００８）利用挖掘技术构建了电
利用 Ｍａｔｌａｂ软件，本文将 Ｄ市 ２０１５年 ７月至 ２０１７年 １２ 月九个行业的电量指标与 ３０个特征指标输入 ＢＰ算法中进 行学习训 练，结 合 各 归 口 管 理 部 委、行 业 分 析 师 对 各 行 业 ２０１８年的增长预期，确定上述影响因素的预测，得出 ２０１８年 电量预测值，如下表 １所示。