电力营销系统中数据挖掘技术优秀论文
数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状研究
数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状研究摘要：基于数据挖掘技术，分别从用电信息采集、数据库以及营销系统三个角度出发，详细分析了数据挖掘技术的应用现状，并对其中的关键技术展开分析，通过了解其中的核心技术内容，达到了进一步增强电力营销系统功能的目的，且最终实例分析结果证实，该技术可以维护电力企业经济效益，具有推广价值。
关键词：数据挖掘技术；电力营销系统；用电信息采集前言：现阶段随着我国电力体系规模不断扩大，电力营销系统需要采集的数据数量增多，为了能够适应未来整个行业的发展要求，需要寻找一种更高效的数据处理技术。
数据挖掘作为一种新的数据处理技术，能够对数据流信号提取特征值并快速获取关键资料，满足电力营销系统的各项功能设定，具有优势，值得关注。
1.数据挖掘技术在用电信息采集系统的应用1.1数据准备在用电信息采集系统中，数据挖掘技术可以根据用户信息有针对性提取数据，期间可按照场景功能点要求，直接接入用电信息采集系统，其中在数据准备阶段，用户信息采集的关键资料包括：日测量点功率曲线、日测量点电流曲线、日测量点电压曲线等。
在数据准备中，上述用电信息采集的功率、电流以及电压等主要通过数据挖掘技术的DRS实现的，所有数据统一由DAYU工具调度至中间库中储存，整个技术流程如图1所示。
图1电力准备的技术路线1.2数据处理在数据挖掘中，数据处理需要针对数据质量问题以及各种异常数据进行处置，通过剔除其中采集失败或者缺失台区数据的资料以及多余字段后，使挖掘的用户电力信息更加全面[1]。
现阶段营销业务应用系统与用电信息采集系统中设计了测量点、台区表等关键数据，且因为存在一个台区挂接多个计量点，一个计量点下设有多个测量点的情况，在数据挖掘期间，通过选择任意台区下挂接的测量点，其计量点的性质为结算以及去除运行状态为撤销的台区，最终经过一系列的筛选后获得符合条件的用户用电信息（包括电压以及电流功率等），这就是数据挖掘的关键。
现阶段用电信息采集系统每隔15分钟提取电流、电压以及功率等资料，一天内共设置了96个采集点；但是配电自动中所涉及的电压、功率等实时数据庞大，每天的数据可能达到数亿条，再加之每15分钟所提取的数据不完整，因此在本次数据挖掘期间需从海量数据中取样，所挖掘的数据均是与94点对应时刻最相近的时点数据，差值超过5分钟的不参与计算，这样可保证挖掘数据的准确性。
基于数据挖掘技术的电力营销分析系统的设计
合 才 能够 给 科研 和 教 学提 供 更 加 客 观 和 充 分 的 医嘱作为 临床信息系统 的一部分 ，和 电子病历 参考文献
数 据 。
系统 、检验 、检查系统密切相关 ，应 当实现信 【１】李新伟 ，代 涛，胡红濮 ．美 国卫生 决策 支
病 历 与 医 嘱 相 结 合 的 方 式 才 能 够 更 好 的 息共 享 ，架 构 统 一 ，互相 引 用 ，达 到 无 缝 连 接 ，
电子 病历 是临床 业务 数据 的源 头，只 有 系统会 自动生成择期手 术的文本医嘱 ，如 图 １ 当医生开出医嘱后，其他业务才开始配合运作， 所 示 。
电子病历不仅是临床业务的核心，也是医院收 ４ 总结 费 的 依 据 。在 各 业 务 流 程 中产 生 的信 息 主 要集
中 在 电 子 病 历 上 ， 电 子 病 历 成 为 医 院 各 部 门 之
２ 系 统设 计
２．２ 系统功能模块设 计
２．１ 系统 体 系结 构设 计
数 据 挖 掘 流 程 又 分 为 五 大 功 能 模 块 ， 具
【关键 词 】数 据 挖 掘 技 术 电力 营销 分析 系 统
随着 市场 经 济 的发 展 ，我 国 的 电 力 企业 逐 渐 由生 产 型 企 业 转 为经 营 型 企业 ， 市场 营销 和 客户服务成为电网企业当前工作 的重要 方面 ， 市 场 营 销 的概 念 随 之 进 入 了 电力 行 业 。 用 户 行 为 分 析 是 市 场 营 销 中的 重 要 工 作 ，因 而 ，用 电 客户行为分析也 自然而然地成为 了电网企业数 据 分 析 部 门 的重 要 工 作 。
持 系统 建设 与 应用 … ．中国循证 医学杂
进 行病例 分析、比较；病 历与医嘱相结合 的方 支持 与病历 的输入整合 。医嘱驱动任务 ：医生
数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用研究
数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用研究摘要：在电力营销系统中，决策者需要从海量的信息中提取有价值的信息以供决策，为决策者提高详实、准确的决策数据，指导电网的经济运行工作。
而数据挖掘技术的出现，刚好为决策者提供了一个有力的决策帮手，并且为电力营销领域引带来一场革命性的变革。
本文从数据挖掘技术的应用过程入手，探讨了数据挖掘技术在电力营销系统线损计算中的应用，以期更好的指导电网的运营工作。
关键词：数据挖掘技术；电力营销系统；线损计算引言在当前的电力营销系统中，许多电力企业注重的知识单纯的营销数据汇总和管理，以及简单的分析，对数据进行的只是一个粗加工，但是这样的话就会使得数据分析工作粗略、局限性大、针对性不强，不能达到改进工作的有效目的。
而通过数据挖掘技术，能够将大量的数据进行预测、分析、整合，充分利用数学、计量经济学、统计学等各学科中的各类分析手段，对电力营销数据及各因素数据进行研究，全方位地深度挖掘数据价值，最终形成精确量化的科学指导方案，是实现信息化时代电力营销、电力生产自动化、智能化的必然要求。
一、数据挖掘技术（一）数据挖掘技术的概念数据挖掘又被称为数据库中的知识发现(KDD),是数据库发展与人工智能技术相结合的产物,是一门新兴学科。
它集统计学、模式识别、人工智能、机器学习、数据库以及高性能并行计算等技术于一体,把人们对数据的应用从低层次的简单查询提升到从数据中挖掘知识,为管理者提供决策支持,具有极为广泛的应用前景,是当前国际上数据库和信息决策领域的最前沿研究方向之一。
（二）数据挖掘过程数据挖掘的流程分为以下几个步骤：问题提出，数据收集(预处理)，数据挖掘(算法执行)，结果的解释和评估，知识，如图所示：数据挖掘过程（三）数据挖掘技术的主要方法1.关联分析关联分析是指如果两个或多个事物之间存在一定的关联，那么其中一个事物就能通过其他事物进行预测，它的目的是为了挖掘隐藏在数据间的相互关系。
在数据挖掘的基本任务中关联(association)和顺序贯模型(sequencing)关联分析是指搜索事务数据库(transactionaldatabases)中的所有细节或事务，从中寻找重复出现概率很高的模式或规则。
数据挖掘技术在电力系统中的应用探究
数据挖掘技术在电力系统中的应用探究电力系统是现代社会最基础的基础设施之一，为人们的生产生活提供了不可或缺的电能供应。
随着电力系统规模的不断扩大和技术的不断进步，大量的数据被电力系统记录和收集，这些数据蕴含着宝贵的信息和潜在的洞察力。
因此，数据挖掘技术在电力系统中的应用引起了越来越多的关注。
本文将从数据挖掘技术在电力系统中的应用角度，探究其在不同领域的应用。
第一章：数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的应用负荷预测是电力系统运行与调度的重要任务之一，能够合理预测电力负荷对电力系统的规划与调度具有重要意义。
数据挖掘技术能够通过分析历史数据，建立预测模型，并利用该模型对未来负荷进行准确预测。
例如，可以使用支持向量机、神经网络等算法，通过对历史负荷数据的学习与分析，预测未来负荷的走向与峰谷变化，从而为电力系统的调度与运行提供参考依据。
第二章：数据挖掘技术在电力系统故障检测中的应用电力系统的故障检测是保障电力系统安全运行的关键任务之一。
数据挖掘技术能够通过对电力系统传感器数据的分析和处理，发现异常情况和故障事件。
例如，可以运用聚类算法对传感器数据进行聚类分析，从而找出若干故障模式，并通过预警系统及时提醒维护人员或自动进行故障排除，确保电力系统的稳定运行。
第三章：数据挖掘技术在电力市场交易中的应用电力市场是电力系统的重要组成部分，也是电力交易的重要场所。
数据挖掘技术能够通过对历史市场数据的分析，推测出电力市场未来变化的趋势和特征，为电力交易参与者提供决策支持。
例如，可以利用时间序列分析方法，对不同市场因素进行建模与预测，以优化电力交易策略，提高市场参与者的收益。
第四章：数据挖掘技术在电力网规划中的应用电力网规划是电力系统发展的重要环节，它关系到电网安全、可靠性以及经济性等方面。
数据挖掘技术能够通过对历史运行数据的分析和处理，预测未来电网的负荷分布、线路负载、供需关系等信息，为电力网规划提供科学依据。
例如，可以通过回归分析等方法，建立电网负荷模型，预测未来负荷的增长趋势，从而指导电网的扩建与优化。
数据挖掘技术在电力系统中的应用
数据挖掘技术在电力系统中的应用随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术逐渐成为电力系统中的重要工具。
数据挖掘技术可以帮助电力系统实现故障诊断、预测需求、优化运营和提高效率等目标。
本文将重点介绍数据挖掘技术在电力系统中的应用，并探讨其优势和挑战。
首先，数据挖掘技术在电力系统中的一个重要应用是故障诊断。
电力系统中存在着各种复杂的设备和网络，往往出现故障会导致供电中断，给用户带来不便甚至损失。
通过对大量的历史数据进行分析，数据挖掘可以发现故障的特征模式，从而识别潜在的故障风险，并通过预警系统提前采取措施。
例如，通过对过去的停电记录进行数据挖掘分析，可以发现供电网中可能存在的断电风险，并加强该区域的检修工作，提高系统的可靠性和稳定性。
其次，数据挖掘技术在电力系统中还可用于预测用户需求。
电力系统需要合理规划和配置电力资源，以满足用户的需求。
通过对历史用电数据进行挖掘和分析，可以发现用户用电的规律和趋势，从而预测未来的供电需求。
这种预测能够帮助电力系统制定合理的发电计划、运行调度和资源配置，提高供电的可靠性和效率。
同时，这种预测还可以为用户提供合理的用电建议，帮助用户节约能源，降低用电成本。
此外，数据挖掘技术在电力系统中的另一个重要应用是运营优化。
电力系统需要通过合理的调度和运行，最大程度地发挥发电设备的效能，降低发电成本。
数据挖掘技术可以对电力系统的各项数据进行分析和挖掘，寻找与运营效率相关的因素，并建立运营优化模型。
通过对模型的求解，可以得到最优的运行策略和调度方案，从而提高电力系统的效率和经济性。
然而，数据挖掘技术在电力系统中的应用也面临着一些挑战。
首先是数据质量问题。
电力系统中的数据往往来自不同的数据源，包括传感器、监测仪器、数据库等，而这些数据源可能存在数据缺失、错误和噪声等问题。
这些问题会影响数据挖掘的结果和准确性，因此需要在挖掘过程中引入数据预处理的方法，对数据进行清洗、填补和纠错。
其次是数据隐私问题。
浅谈数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状
TECHNOLOGY AND INFORMATION信息化技术应用14 科学与信息化2019年12月下浅谈数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状林晓旭广东电网有限责任公司汕头龙湖供电局 广东 汕头 515000 摘 要 数据挖掘属于一项全新的技术，能够获取到电力营销系统中所需要的诸多数据，而在使用到电力营销系统之后，能够挖掘出数据中所潜在的信息。
那么下面我们就来具体的分析一下在电力营销系统中如何应用数据挖掘技术。
关键词 数据挖掘技术；应用；电力营销系统电力营销系统无法获取到充足且完善的数据，而若想在众多的电力营销数据里获取有价值的信息，不仅要改善以上的难题，同时还要加强电力营销的管理水平，让电网管理和运行可以更加的具有安全性。
而合理的采用数据挖掘技术就可以实现以上的这些目标。
1 数据挖掘技术的应用和特点数据挖掘属于一项全新的技术，在数据储存和测量工作已经得到了普及，但尽管如此，却还没有完善的数据分析和表达的技术手段。
而在应用了数据挖掘技术以后则很好地改善了这一情况，从而也确保了相关数据处理技术获得了良好的发展。
数据挖掘技术主要是在机器学习的概念中演变而来的，在对机器进行学习期间，通常并不使用归纳的方式，原因在于此方式比较机械，不具备灵活性。
而不具备指导性学习的方式通常无法在所处的环境中获得反馈，主要是在不受到干扰的状况下来进行归纳，同时创建理论模型。
数据挖掘技术是例子归纳学习当中的一部分，这类从例子里来采取归纳学习的形式主要是依据无指导性学习和归纳学习这两类形式间的一种形式。
所以，数据挖掘技术的特点主要体现在机器的学习背景下，和其进行比较发现，机器更为重视的是怎样才可以加强自身的学习水平，不过数据挖掘技术则重视的是怎样才能挖掘出重要的信息。
而另一个特点则是：和机器学习特点相比，机器更加重视的是小数据，但是数据挖掘技术所面对的是庞大的数据库，主要工作是解决数据库中所具有的问题，尤其是解决里面所存在的具有噪音和较大维数的数据[1]。
基于数据挖掘的电力营销决策系统的设计
基于数据挖掘的电力营销决策系统的设计摘要电力营销决策系统是电力营销过程中的一个重要的智能应用系统。
由于电力营销决策系统涉及的数据比较多，在系统中往往会出现一些数据采集不全面、数据分析结果不正确的情况。
本文从数据挖掘中的关联规则技术方面来探讨数据挖掘在电力营销决策系统中的实际应用。
关键词数据挖掘；电力营销决策系统；关联规则；时间序列0 引言相对于其他的行业来讲，电力行业有着非常明显的特点，即技术密集型和资金密集型两个特点。
当前，我国的电力行业正在向电力市场化方面转变，已经不在是以前的传统的垄断式的经营模式。
这样能够为当前的电力企业加入有效的竞争机制，使得电力企业能够提高各自的经济效益，从而在根本上降低电力生产的成本和售价，从而使得我国的国民经济能够健康快速的发展。
本文从电力营销决策系统的重要性入手，首先对数据挖掘技术进行了一个概述，然后对电力营销决策系统在电力营销系统的应用现状进行了分析，得出了不足，从而为电网的经济运行提供决策依据。
1 数据挖掘概述数据挖掘可以理解成是从一个海量的数据中经过一系列的处理得到我们所需要的知识数据的过程。
所谓的一系列处理是指数据需要经过分类提取和优化整合。
数据挖掘的过程是获得人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。
将数据挖掘引入到电力营销觉得系统中可以获得非常关键的营销数据信息，这些营销数据信息能够对营销决策系统的结果起到决定性的作用，从而能够使电力公司的领导层获得更好的决策依据，同时数据挖掘也能够及时的获得随之环境改变而对公司的某些方面指标的影响，从而方便领导作出决策。
2 数据挖掘的具体应用电力营销决策支持系统是一个涉及范围广的较为复杂的综合性的DSS系统。
传统的电力营销决策支持系统所面临的一个最主要的问题就是数据分析的结果缺乏可靠性。
针对这个问题将数据挖掘技术引入到电力营销决策支持系统中可以很好的满足电力公司领导层的实用需要。
电力营销决策支持系统体系结构及数据流向示意图如图1所示，电力营销决策支持系统逻辑上可分为六层结构，即图1。
电力系统中的数据挖掘与分析
电力系统中的数据挖掘与分析引言电力系统作为现代社会的基础设施之一，承担着为人类生产、生活提供可靠供电的重要使命。
随着科技的发展和社会需求的不断增加，电力系统所面临的挑战也越来越多。
然而，随着技术的进步，电力系统产生的大量数据对于系统监控、故障诊断以及优化运营带来了新机遇。
本文将介绍电力系统中的数据挖掘与分析，并探讨其在电力系统运行中的应用。
一、数据挖掘在电力系统中的意义数据挖掘是从大量、复杂、异构的数据中提取出有价值的信息和知识的技术。
在电力系统中，数据挖掘的意义重大。
首先，电力系统涉及庞大的设备和网络，每天产生的数据量庞大。
通过数据挖掘技术，可以挖掘出隐藏在这些数据中的规律、趋势和异常信息，为系统的优化运行提供支持。
其次，电力系统存在多种类型的数据，包括运行数据、设备状态数据、用电负荷数据等，这些数据具有时空特性、多源性和多模态性等特点，数据挖掘可以帮助抽取不同类型数据之间的关联性。
二、数据挖掘在电力系统中的应用1. 负荷预测负荷预测是电力系统运行的关键问题之一。
通过对历史负荷数据的挖掘与分析，可以得到负荷的趋势和变化规律，进而预测未来短期和长期的负荷需求。
这对于电力系统的调度、发电规划以及能源优化配送等方面具有重要意义。
2. 故障诊断与预防电力系统中存在各种故障，如线路跳闸、设备故障等，这些故障对于系统的稳定运行造成了威胁。
通过对历史故障数据的挖掘与分析，可以找出故障发生的规律和原因，并进行故障预测和预防。
这有助于提高电力系统的可靠性和稳定性。
3. 能源利用优化电力系统中的能源利用优化是一个复杂的问题，涉及到能源供应、传输与分配等多个环节。
通过对历史能源数据的挖掘与分析，可以得到能源的利用趋势和变化规律，帮助电力系统制定科学的能源规划和优化策略。
4. 安全风险控制电力系统作为关键基础设施，面临安全风险的挑战。
通过对电力系统中的各种安全数据的挖掘与分析，可以评估系统安全风险、识别潜在的危险因素，并采取相应的措施进行控制和预防。
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电力营销系统中数据挖掘技术优秀论文
1、数据挖掘技术的应用及特点
数据挖掘技术是一种新型的技术，在现代数据存储以及测量技术的迅猛发展过程中，人们可以进行信息的大量测量并进行存储。
但是，在大量的信息背后却没有一种有效的手段和技术进行直观的表达和分析。
而数据挖掘技术的出现，是对目前大数据时代的一种应急手段，使得有关计算机数据处理技术得到加快发展。
数据挖掘技术最早是从机器学习的概念中而产生的，在对机器的学习过程中，一般不采用归纳或者较少使用这种方法，这是一种非常机械的操作办法。
而没有指导性学习的办法一般不从这些环境得出反馈，而是通过没有干预的情况下进行归纳和学习，并建立一种理论模型。
数据挖掘技术是属于例子归纳学习的一种方式，这种从例子中进行归纳学习的方式是介于上述无指导性学习以及较少使用归纳学习这两种方式之间的一种方式。
因此，可以说，数据挖掘技术的特征在出自于机器学习的背景下，与其相比机器主要关心的是如何才能有效提高机器的学习能力，但数据挖掘技术主要关心如何才能找到有用、有价值的信息。
其第二个特征是，与机器学习特点相比较而言，机器关心的是小数据，而数据挖掘技术所面临的对象则是现实中海量规模的数据库，其作用主要是用来处理一些异常现象，特别是处理残缺的、有噪音以及维数很高的数据项，甚至是一些不同类型数据。
以往的数据处理方法和现代的数据挖掘技术相比较而言，其不同点是以往的传统数据处理方法前提是把理论作为一种指导数据来进行处理，在现代数据挖掘技术的出发角度不同，主要运用启发式的归纳学习进行理论以及假设来处理的。
2、数据挖掘技术主要步骤
数据挖掘技术首先要建立数据仓库，要根据实际情况而定，在易出现问题的有关领域建立有效的数据库。
主要是用来把数据库中的所有的存储数据进行分析，而目前的一些数据库虽然可以进行大量的存储数据，同时也进行了一系列的技术发展。
比如，系统中的在线分析处理，主要是为用户查询，但是却没有查询结果的分析能力，而查询的结果仍旧由人工进行操作，依赖于对手工方式进行数据测试并建模。
其次，在数据库中存储的数据选一数据集，作为对数据挖掘算法原始输入。
此数据集所涉及到数据的时变性以及统一性等情况。
然后，再进行数据的预处理，在处理中主要对一些缺损数据进行补齐，并消除噪声，此外还应对数据进行标准化的处理。
随后，再对数据进行降维和变换。
如果数据的维数比较高，还应找出维分量高的数据，对高维数数据空间能够容易转化为检点的低维数数据空间进行处理。
下一步骤就是确定任务，要根据现实的需要，对数据挖掘目标进行确定，并建立预测性的模型、数据的摘要等。
随后再决定数据挖掘的算法，这一步骤中，主要是对当前的数据类型选择有效的处理方法，此过程非常重要，在所有数据挖掘技术中起到较大作用。
随后再对数据挖掘进行具体的处理和结果检验，在处理过程中，要按照不同的目的，选择不同的算法，是运用决策树还是分类等的算法，是运用聚类算法还是使用回归算法，都要认真处理，得出科学的结论。
在数据挖掘结果检验时，要注意几个问题，要充分利用结论对照其他的信息进行校核，可对图表等一些直观的信息和手段进行辅助分析，使结论能够更加科学合理。
需要注意的是要根据用户
来决定结论有用的程度。
最后一项步骤是把所得出的结论进行应用到实际，要
对数据挖掘的'结果进行仔细的校验，重点是解决好以前的观点和看法有无差错，使目前的结论和原先看法的矛盾有效解除。
3、数据挖掘技术的方法以及在电力营销系统中的应用和发展
数控挖掘技术得到了非常广泛的应用，按照技术本身的发展出现了较多方法。
例如，建立预测性建模方法，也就是对历史数据进行分析并归纳总结，从
而建立成预测性模型。
根据此模型以及当前的其他数据进行推断相关联的数据。
如果推断的对象属于连续型的变量，那么此类的推断问题可属回归问题。
根据
历史数据来进行分析和检测，再做出科学的架设和推定。
在常用的回归算法以
及非线性变换进行有效的结合，能够使许多问题得到解决。
电力营销系统中的
数据挖掘技术应用中关联规则是最为关键的技术应用之一。
这种应用可以有效
地帮助决策人员进行当前有关数据以及历史数据的规律分析，最后预测出未来
情况。
把关联规则成功引入电力营销分析，通过FP-Growth算法对电力营销的
有关数据进行关联规则分析，从中得出各种电量销售的影响因素以及外部因素、手电水平等的关联信息，以便更好地为电力的市场营销策略提供参谋和决策。
对电力营销系统的应用中，时间序列挖掘以及序列挖掘非常经典、系统，是应
用最为广泛的一种预测方法。
这种方法的应用中，对神经网络的研究非常之多。
因此，在现实中应用主要把时间序列挖掘以及神经网络两者进行有效地结合，
然后再分析有关电力营销数据。
此外，有关专家还提出应用一种时间窗的序列
挖掘算法，这种方式可以进行有效地报警处理，使电力系统中的故障能够准确
的定位并诊断事故。
此算法对电力系统的分析和挖掘能力的提高非常有效，还
可判定电力系统的运行是否稳定，对错误模型的分析精度达到一定的精确度。
4、结语
目前，对数据挖掘技术在整个电力营销系统中的应用还处于较低水平上，
其挖掘算法的单一并不能有效地满足实际决策需要。
但是，由于数据挖掘技术
对一些潜在的问题预测能力较强，特别是对电力营销系统中较大规模的非线性
问题，具有较强的处理能力，在未来的发展中会成为营销领域中重要的应用工具。