浅谈数据挖掘在电力企业中的应用
数据挖掘技术在电力行业中的应用案例
数据挖掘技术在电力行业中的应用案例随着电力行业的快速发展，大量的数据产生和积累，而如何有效地利用这些数据，并从中挖掘出有价值的信息，成为电力企业面临的重要问题。
数据挖掘技术作为一种有效的数据分析方法，在电力行业中得到广泛的应用。
本文将结合实际案例，介绍数据挖掘技术在电力行业中的应用。
一、电力需求预测电力需求的准确预测，对于电力企业进行合理的调配和供应非常重要。
传统的预测方法往往只考虑历史数据，没有很好地利用其他因素，导致预测误差较大。
而数据挖掘技术可以综合考虑各种因素，比如天气、节假日、用户类型等，对电力需求进行更准确的预测。
某电力公司在电力需求预测中采用了基于时间序列的ARIMA模型。
在模型构建的过程中，将历史用电量、气温、湿度、日期、星期几等数据加入模型，通过数据挖掘技术对数据进行处理和筛选，实现对未来的电力需求进行预测。
该方法较之传统方法，预测准确率提高了20%，有力地保障了电力供应的稳定性。
二、电力故障诊断电力设备的故障是电力企业面临的难题。
传统的诊断方法往往基于专家经验，难以从大量的数据中提取故障原因。
而数据挖掘技术可以通过分析设备数据，提取设备运行的规律和特征，从而进行故障预测和诊断。
某电力公司在电力故障诊断中采用了基于逻辑回归的分类模型。
在模型构建的过程中，将设备的运行数据包括温度、电压、电流、频率等数据加入模型，通过数据挖掘技术对数据进行处理和筛选，实现对设备故障原因的准确诊断。
该方法较之传统方法，故障诊断准确率提高了25%，有效地减少了设备故障带来的经济损失。
三、电力用户分类电力用户的合理分类，可以有效地优化电力企业的供应策略。
传统的分类方法往往只考虑客户的规模和行业背景，难以满足精细化管理的需要。
而数据挖掘技术可以通过分析客户的用电数据、用电行为等信息，实现电力用户的个性化分类和细化管理。
某电力公司在电力用户分类中采用了基于聚类算法的分类方法。
在分类的过程中，将客户的用电数据、用电行为、居住地址等信息与电力企业的市场部门合作，通过数据挖掘技术对数据进行处理和分析，实现对客户的个性化分类。
数据挖掘技术在电力负荷分析中的应用研究
数据挖掘技术在电力负荷分析中的应用研究随着电力需求的不断增加和电网规模的不断扩大，电力负荷分析变得越来越重要。
电力负荷分析是对电力系统中各个节点的负荷进行分析和预测，以便电力供应方能够合理调度电力资源，保障供电的稳定性和可靠性。
而数据挖掘技术的应用，能够在电力负荷分析中发挥重要作用，提供更准确和有效的预测结果。
数据挖掘技术是一种通过从大量数据中发现隐藏的模式和关联的方法。
在电力负荷分析中，数据挖掘技术可以帮助我们从海量的历史负荷数据中提取出有用的信息，建立预测模型，进而预测未来的负荷情况。
以下将介绍数据挖掘技术在电力负荷分析的几个关键应用。
首先，数据挖掘技术可以用于电力负荷预测。
负荷预测是电力负荷分析的核心任务之一。
传统的负荷预测方法往往基于一些线性统计模型，无法准确地捕捉到负荷变化中的非线性特征。
而数据挖掘技术能够利用多元回归分析、神经网络、支持向量机等方法，通过对历史负荷数据的挖掘和分析，建立更加准确、可靠的负荷预测模型。
这样的模型可以帮助电力公司预测未来时间段的负荷情况，从而进行合理的电力调度和供应安排。
其次，数据挖掘技术可以用于异常负荷检测。
在电力系统中，异常负荷往往代表着突发事件、故障或其他异常情况。
对异常负荷的及时检测和识别对于电力公司保障供电安全至关重要。
通过数据挖掘技术，可以构建一套监测系统，对电力系统中的负荷进行实时监测，并使用异常检测算法检测和识别异常负荷，从而可以及时采取措施，防止异常负荷引发的电力系统故障。
第三，数据挖掘技术可以用于负荷曲线分析。
负荷曲线是描述电力系统负荷随时间变化的曲线。
通过对负荷曲线的分析，可以了解负荷的峰谷特征和负荷时序关系，帮助电力公司合理安排电力资源，并进行供能优化。
数据挖掘技术可以通过对负荷曲线进行聚类分析、时序模式挖掘等方法，发现负荷的分布模式和变化规律，为电力公司提供更精确的调度和供能方案。
此外，数据挖掘技术还可以用于电力负荷优化。
电力负荷优化是指通过合理控制负荷的分布和调整，以达到降低电力系统负荷峰谷差、提高供能效率、减少能耗和成本的目的。
智能电网中的数据挖掘和分析方法
智能电网中的数据挖掘和分析方法智能电网是基于大数据和先进通信技术的现代化电网系统，通过对电力运行数据的挖掘和分析，能够实现对电网运行状态的实时监测、故障预测和优化调度，提高电网的可靠性、经济性和环境友好性。
在智能电网中，数据挖掘和分析方法发挥着重要的作用，为电力企业提供决策支持和运行优化的依据。
一、数据挖掘方法1. 数据采集和预处理在智能电网中，海量的电力运行数据需要被采集并进行预处理，以保证数据的质量和可用性。
数据采集可以通过传感器、智能电表等设备实现，然后通过网络传输到数据中心。
在预处理阶段，对数据进行清洗、去噪和归一化等处理，以消除异常数据和噪声的影响。
2. 特征提取和选择在挖掘数据中隐藏信息的过程中，特征提取和选择是至关重要的步骤。
特征提取可以通过统计学和机器学习技术实现，将原始数据转化为能够反映电网运行状态的特征向量。
特征选择则是根据特征的重要性和相关性进行筛选，减少特征维度并提高算法效率。
3. 数据挖掘算法数据挖掘算法是实现对电网数据深度挖掘的关键。
常用的数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则和异常检测等。
聚类算法可以将电网数据根据相似性进行分组，揭示数据的潜在结构；分类算法可以根据已有数据的标签进行模式分类，预测新数据的标签；关联规则算法可以挖掘不同数据之间的关联关系；异常检测算法可以识别出电网中异常的数据点，帮助及时发现问题和预防事故的发生。
二、数据分析方法1. 数据可视化数据可视化是将电网数据按照图形、表格等形式进行展示和解读的过程。
通过可视化手段可以直观地呈现电网数据的分布、趋势和规律，帮助决策者快速了解电网的运行状态。
常用的数据可视化技术包括折线图、散点图、柱状图和热力图等，可以根据需要选择合适的可视化方式进行展示。
2. 故障预测和诊断数据分析可以帮助实现对电网故障的预测和诊断，提高电网的可靠性和稳定性。
通过对历史故障数据的挖掘和分析，可以建立故障预测的模型，识别出电网中可能出现故障的部分并提前采取措施。
智能电网数据挖掘与应用研究
智能电网数据挖掘与应用研究第一章引言智能电网是当前能源行业发展的趋势和未来发展方向，它具有智能控制、安全、高效、可靠的特性，并能够实现双向传输和交互，提高能源利用率。
为更好地实现智能电网的建设与管理，数据挖掘技术是一种非常有效的技术手段。
数据挖掘技术可通过对智能电网海量数据的处理，揭示规律和信息，发现隐藏在数据背后的知识，为智能电网的优化运营、智能管理提供更加精确的支持和服务。
本文从智能电网数据挖掘技术的概念、方法、应用等方面展开探讨，以期为智能电网的建设和发展提供参考和借鉴。
第二章智能电网数据挖掘的基础技术2.1 数据预处理智能电网的数据源头广泛，包含传感器采集的实时数据、历史数据、设备运行数据、用户用电数据等多个方面，并且数据量庞大。
对于这些不同形式和来源的数据，需要对其进行预处理和清洗，以减少噪声和无效数据，保证挖掘结果的准确性。
数据预处理的方法包括数据抽样、数据清洗、数据变换、数据归约和数据秩序化等，其中数据清洗是最为重要的一个环节，它可以清理掉数据中的异常值、缺失值和噪声，提高数据质量。
2.2 数据挖掘算法数据挖掘算法包括分类、聚类、关联规则、异常检测、回归和预测等多种方法。
其中，关联规则算法是应用比较广泛的一种算法，该算法基于Frequent-itemsets（频繁项集）和Association Rules（关联规则）来挖掘数据中的信息，可以用于发现电网数据中的规律和关联性。
2.3 可视化技术数据挖掘后得到的数据结果可能比较难以直观展现，此时可以通过可视化技术进行二次加工和展示。
可视化技术是将数据结果经过图像表现或者视觉化，使用户可以方便、清晰地了解数据挖掘的结果。
例如在智能电网数据挖掘中，可以使用柱状图、饼图、散点图等可视化手段，帮助用户更好地理解和运用数据挖掘的结果。
第三章智能电网数据挖掘的应用与实践3.1 告警预测智能电网中，设备故障和异常是较为常见的问题，对于这些故障，及时预判和预警极为必要。
数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用
数据挖掘技术在电力管理和分析中的应用摘要：作为一种数据分析方法和技术，发现潜在的信息，大量的信息，数据挖掘已成为社会关注的焦点。
在电力行业的信息化建设进程中，有大量历史数据，采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓，分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业。
本文提出了详细的数据挖掘算法分析。
基于电力管理分析的特点，重点讨论了聚类分析算法。
基于电力数据管理分析系统，数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果。
聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类，有助于预测顾客的购买行为。
关键词：数据挖掘；电力数据；管理分析；聚类算法一、引言现代信息化浪潮在全球范围内的快速发展，各种通道产生的信息越来越多，信息更新的速度越来越快，成千上万的数据是各行业的发展依据。
然而，数据库中的数据应用程序开发主要是低效的搜索查询，此外，相当多数量的数据具有很强的时效性。
数据值的降低迅速，虽然简单的数据查询和统计可以满足一些低水平的需要，但人们需要的是找到一般知识具有不同的指导意义，从知识的高度概括和抽象出大量数据。
用方法来发现隐藏的缺乏数据中的知识，导致了“数据爆炸但知识缺乏。
目前广泛使用的数据库和计算机网络和先进的自动化的应用数据生成和采集工具，数据量已经急剧增长，海量数据层出不穷。
每一天，例如，高达客户购买数据存储在POS机超市系统；每小时，各种同步卫星发送大量的遥感图像数据的到地球，很明显，大量的信息可以提供给人便利，但同时也带来一系列的问题。
比如，太多的信息量人难以掌握和消化，很难区分一些信息的真实与否，因此，这使得很难正确运用信息，不同的信息组织形式，很难在一起构成有效的信息。
传统的数据库技术和数据处理装置不能满足要求，快速发展互联网使各种资源在互联网上异常丰富，使它像在寻找一根掉在草堆里的针一样在互联网搜索信息。
电力信息管理分析在电力工业的需求，它是一个高水平的帮助企业做出决定的决策者。
“大数据”技术及其在电力行业中的应用
“大数据”技术及其在电力行业中的应用一、本文概述随着信息技术的飞速发展和互联网的广泛应用，大数据已经成为当今社会的热门话题。
大数据技术以其强大的数据处理能力和深入的数据挖掘价值，正在逐步改变我们的生活和工作方式。
本文旨在探讨“大数据”技术的内涵、特点以及其在电力行业中的应用。
我们将首先定义和解析大数据技术的核心要素，包括其定义、技术架构、处理流程等。
然后，我们将深入讨论大数据技术在电力行业中的应用场景，包括智能电网、能源管理、电力市场分析等方面。
我们将总结大数据技术在电力行业中的优势和挑战，并提出未来的发展趋势和建议。
本文旨在为读者提供一个大数据技术在电力行业应用的全面视图，以期能够帮助读者更好地理解和应用这一技术。
二、大数据技术概述随着信息技术的快速发展，大数据已经成为了当今社会的重要资源。
大数据技术是指通过特定的技术处理难以用常规手段管理和处理的数据集合。
这些数据集合往往具有数据量大、生成速度快、种类繁多、价值密度低等特点。
大数据技术的核心在于通过高效的数据处理和分析，从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。
大数据技术的体系架构通常包括数据采集、数据存储、数据处理与分析、数据可视化等关键环节。
数据采集是指利用各种传感器、网络爬虫等手段，从各种来源获取数据。
数据存储则需要用到分布式文件系统、NoSQL数据库等技术，以应对海量数据的存储需求。
数据处理与分析则包括数据清洗、数据挖掘、机器学习等一系列技术手段，以揭示数据背后的规律和趋势。
数据可视化则是将分析结果以直观、易懂的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和利用数据。
在大数据技术的推动下，电力行业也迎来了深刻变革。
通过对设备运行数据、用户用电数据、市场环境数据等进行全面采集和分析，电力行业可以更加精确地预测电力需求、优化资源配置、提高运营效率，从而实现可持续发展。
三、大数据技术在电力行业的应用随着“大数据”技术的不断发展，其在电力行业中的应用也日益广泛。
电力大数据关键技术的应用
电力大数据关键技术的应用一、数据采集1.传感器技术电力系统中的传感器技术可以帮助实时监测设备运行状态、环境参数和电力参数。
通过对传感器数据的采集和分析，可以实现对电力系统运行状态的实时监测和预测，从而为运维决策提供数据支持。
传感器技术的发展为电力大数据的应用提供了可靠的数据来源。
2.物联网技术物联网技术可以实现对各种电力设备的远程监测和控制，通过连接传感器和执行器，实现对设备的远程数据采集和控制。
这种技术可以帮助电力企业实现对设备的自动化管理和精准化控制，提高设备的利用率和运行效率。
3.无线通信技术二、数据存储1.云计算技术云计算技术可以实现对大量数据的存储和管理，将数据存储在云端服务器上，实现对数据的共享和分析。
通过云计算技术，电力企业可以实现对数据的统一管理和高效利用，降低数据管理的成本和提高数据的安全性。
2.大数据平台三、数据分析1.数据挖掘技术数据挖掘技术可以对大量数据进行深入分析，发现数据的潜在规律和价值信息。
通过数据挖掘技术，可以实现对电力系统运行状态和用户需求的深入了解，为企业决策提供更加精准的数据支持。
2.人工智能技术人工智能技术可以实现对大量数据的智能分析和预测，通过建立模型和算法，实现对电力系统运行状态和用户需求的智能分析和预测。
人工智能技术可以帮助电力企业实现对数据的智能化利用，提高运行效率和服务质量。
3.数据可视化技术数据可视化技术可以将大量数据进行可视化展示，通过图表、地图等形式展示数据分析结果。
数据可视化技术可以帮助电力企业更加直观地了解数据的变化和趋势，为决策提供更加直观的数据支持。
四、数据应用1.智能运维通过对大量设备数据的分析和预测，可以实现对电力系统的智能化运维管理，通过故障预警和维修优化，实现对设备运行状态的智能化管理。
2.智能配电通过对用户需求和电力参数的智能分析和优化，可以实现对电力配送系统的智能化管理，提高配电效率和质量。
3.智能服务通过对用户行为和需求的智能分析，可以实现对用户的个性化服务和精准营销，提高用户满意度和忠诚度。
数据挖掘技术在电力行业中的应用
数据挖掘技术在电力行业中的应用数据挖掘技术是指利用计算机技术对海量数据进行分析和挖掘，以发现其中隐藏的信息和规律，从而为决策和预测提供支持。
近年来，随着人工智能和大数据技术的发展，数据挖掘在各个领域的应用越来越广泛，而在电力行业中，数据挖掘也有着广泛的应用。
一、电网负荷预测电网负荷预测是电力行业中最常见的数据挖掘应用之一。
电力系统中的电网负荷变化与各种因素有关，如季节、天气、人口流动等。
通过对这些数据进行分析和挖掘，可以预测未来的电网负荷变化趋势，从而帮助电力公司制定合理的发电计划和供应策略。
二、电力设备故障预测电力设备故障预测是电力行业中另一个重要的数据挖掘应用。
通过对电力设备运行数据进行监测和分析，可以发现设备故障的预兆，并及时采取措施进行维修和保养，从而避免设备故障对电力系统的影响。
三、电能质量分析电能质量是指电力系统中电压、电流等物理量的稳定性和纯度程度。
通过对电能质量进行分析和挖掘，可以发现电力系统中存在的问题，如电压波动、电流不平衡等，从而制定解决方案，并提高电网的稳定性和可靠性。
四、电力市场分析电力市场是电力行业中一个非常重要的领域，影响着电力生产和供应的利益分配。
通过对电力市场数据进行分析和挖掘，可以发现市场规律和趋势，帮助电力公司做出更加科学的市场决策，提高市场竞争力。
五、供电质量监测供电质量是指电力系统中电压、电流等物理量的稳定性和纯度程度，直接关系到用户使用电力的质量和安全。
通过对供电质量数据进行分析和挖掘，可以发现某些用户存在的用电异常行为和安全隐患，及时采取措施保障用户的用电安全。
在电力行业中，数据挖掘技术的应用已经开始逐渐普及。
对于电力公司和用户来说，利用数据挖掘技术分析和挖掘数据，不仅可以提高电力系统的运行效率和质量，还可以为决策和预测提供支持，从而实现可持续发展和社会共赢。
数据挖掘在电力行业中的应用
数据挖掘在电力行业中的应用随着信息技术的快速发展，数据挖掘在各个行业中的应用也日益广泛。
电力行业作为国家经济的重要支撑，也开始逐渐意识到数据挖掘在其发展中的重要性。
本文将探讨数据挖掘在电力行业中的应用，并分析其对电力行业发展的影响。
首先，数据挖掘在电力行业中的应用主要体现在数据分析方面。
电力行业的运营离不开大量的数据，包括发电量、用电量、电网负荷等等。
通过数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和趋势。
例如，通过对历史数据的分析，可以预测未来的电力需求，从而合理安排发电计划和电网运行。
此外，数据挖掘还可以通过对用户用电行为的分析，提供个性化的用电建议，帮助用户节约用电成本。
其次，数据挖掘在电力行业中的应用还可以提高电力设备的维护和管理效率。
电力设备的维护和管理对于电力行业的稳定运行至关重要。
通过数据挖掘技术，可以对电力设备的运行数据进行分析，提前发现潜在的故障和问题。
例如，通过对发电机组的振动数据进行分析，可以判断出是否存在故障隐患，从而及时进行维修和更换。
此外，数据挖掘还可以对设备的运行状态进行监测和预测，提高设备的利用率和运行效率。
另外，数据挖掘在电力行业中的应用还可以提高电力市场的运行效率。
电力市场的运行涉及到大量的市场参与者和交易数据，通过数据挖掘技术，可以对这些数据进行分析和挖掘，发现市场的规律和趋势。
例如，通过对市场参与者的交易数据进行分析，可以发现市场操纵行为，保护市场的公平和公正。
此外，数据挖掘还可以对市场供需关系进行分析，提供合理的电力定价和交易建议，促进市场的平稳运行。
最后，数据挖掘在电力行业中的应用还可以提高电力系统的安全性。
电力系统的安全性对于电力行业的发展至关重要。
通过数据挖掘技术，可以对电力系统的运行数据进行分析和挖掘，发现潜在的安全隐患。
例如，通过对电网负荷数据的分析，可以发现是否存在过载风险，从而采取相应的措施。
此外，数据挖掘还可以对电力系统的故障数据进行分析，提供故障诊断和处理建议，提高电力系统的可靠性和安全性。
电力行业的大数据应用解决方案
电力行业的大数据应用解决方案随着信息技术的迅猛发展，大数据已经成为当今社会各行各业追求竞争优势的关键要素之一。
在电力行业中，大数据的应用也日益受到重视。
本文将探讨电力行业中大数据的应用以及解决方案，帮助该行业更好地利用大数据以提升效率和服务质量。
一、大数据在电力行业中的应用1. 智能电网管理大数据技术可以帮助电力公司实时监控电网运行情况，并通过数据分析与挖掘来预测电网的负荷需求和故障潜在风险。
通过建立智能电网管理系统，可以准确预测负荷需求，提前调整发电和输电计划，以避免停电和供电不足的情况出现。
2. 用户需求预测通过对大量用户数据进行挖掘和分析，电力公司可以准确了解用户的用电需求，预测用户的用电行为模式。
这些数据可以帮助电力公司优化发电计划，合理配置发电资源，提高供电效率。
3. 分布式能源管理随着分布式能源的发展，电力行业面临着管理分散的电力资源的挑战。
大数据技术可以帮助电力企业从各种分布式能源设备中收集数据，并进行智能分析。
通过对数据的分析，电力公司可以实时调整分布式能源的供应和需求，提高能源利用效率。
4. 风险管理与安全保障大数据技术可以帮助电力公司实现对电网的全面监控和风险评估。
通过收集和分析大量电网设备的运行数据，可以提前发现潜在的故障和安全隐患，并采取相应的措施来保障电力系统的安全稳定运行。
二、电力行业大数据应用的解决方案1. 数据采集和处理系统建立一个完善的数据采集和处理系统是电力行业应用大数据的基础。
该系统应能够实时采集和存储来自各个电力设备的数据，并对数据进行处理和分析。
2. 数据挖掘和分析技术电力公司应该借助数据挖掘和分析技术，从庞大的数据中提取有价值的信息。
例如，通过对历史数据的分析，预测未来的负荷需求；通过对用户数据的挖掘，了解用户的用电行为模式。
3. 建立智能决策支持系统基于大数据的分析结果，电力公司可以建立一个智能决策支持系统，帮助管理人员做出决策。
该系统应该提供实时的数据可视化界面，直观地展示电力系统的运行状况和风险。
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浅谈数据挖掘在电力企业中的应用
1 数据挖掘技术的概念和实用价值
1.1 数据挖掘的概念
所谓数据挖掘，其实就是从大量繁杂的数据中找出对自己发展有益的数据、模型及规律。
主要依据事先确定好的商业目标，深入分析和研究各种企业数据，发掘里面隐藏的商业内容，还要在工作中不断提高其科学性。
数据挖掘的综合型较强，需要使用诸多专业理论以及技术工具，主要有数据库技术、统计学、机器学习、模型识别、人工智能、神经网络等。
1.1.1 分类
其实质就是对数据进行分门别类。
先从数据中挑选出分类完的训练集，然后将其作为依据来设置一个科学的分类模型，还要将杂乱的数据进行综合整理。
1.1.2 估值
估值和分类有很多相同点，其差异在于：分散是对离散型变量进行输出，但估值输出的是连续值，且分类的类别是有数目规定的，但估值却是随意的。
1.1.3 预测
一般情况下，预测要借助分类或估值才能发挥效果，具体说来，就是用分类及估值期间使用的模型来预估未知的变量。
检测的目的与其大同小异，但而其结果必须经时间验证，也就是说在很长一段时间后，
才可以评估其准确性。
1.1.4 相关性分组或关联规则
要记录好时间类型及发生日期，这样可以为后续的施工提供借鉴。
1.1.5 聚类
就是对各种数据进行整理并且分类，以聚集为类别。
两者的主要区别是聚类不需要事先定义好类别，不用借助训练集。
1.1.6 描述和可视化
用归约、概括、图形表示等方式来表示数据。
1.2 数据挖掘在电力企业的使用价值
商业领域对于数据挖掘技术的需求较大，因此数据挖掘在多个商业领域得到了大范围的应用。
下文便依据电力企业的行业特征来论述一下数据挖掘技术在电力企业中的重要作用。
1.2.1 指导设备更新
在发生了下述两种情况时就要对设备进行更新：首先，电力设施意外毁坏，这便要第一时间更换，一般电力设备监控设施可以检测出这类故障，这样也能够在第一时间进行维修。
其次是更换老化的设备，这就需要以经验为依据，例如检查设备的使用年限等，但这种方式并不具有多大的科学性，因为很多设备可能由于保养得当而延长使用年限，如果贸然更换会产生巨大的浪费;还有些设备的使用时间可能不长，但是其性能却已经不满足标准，若不及时更换也会产生巨大的浪费。
一般情况下，我们可以借助故障保修、电力耗费及相关电力参数等各种数据来确定电力设备的故障及老化状况，最终确定是否更换设
备。
1.2.2 业绩评估
我国的电力企业一直没有一套标准的体系来评价集团公司分公司的成绩。
若只评估其所创造的经济利润，则会因各地区的发展有所误差，并且电力行业是与我们的生产生活息息相关的，安全性及其它性能的重要意义远大于利润。
但数据挖掘技术却能够综合分析诸多影响因素，通过分析由利润、利润增长率、同行对比、投诉举报、生产成本等数据组成的主题仓库来研究区域或者是自公司的运营情况，并用图表等简洁明了的方式体现出来，为决策提供依据。
1.2.3 指导电力企业的建设规划
最近，我国的广东频繁发生电力供不应求的情况，其主要原因便是没能很好的掌握市场进步的趋势，在电厂的建设及电网建设方面都没能满足市场的需求，这时数据挖掘工作的重要性便得到了很好的体现。
将新增用户(报装)、现有用户、用户位置、用户用电量、国家的建设计划等相关资料实行认真的研究分析便可以制定出电力企业的发展计划，有此为指导，才能促进电力行业的飞速发展。
1.2.4 指导电力的生产和购买
我国推出电力企业改革方案后，广东省电力集团便在积极的践行，到01年底已大体完成厂网分离。
改革的逐步深化，而言使得我们面临了一些新的问题。
例如在电力购买方面，传统的电厂和电网属一个单位，电厂会供给电网充足的电力。
可在如今，电网用电时一定要提前购买，但因为电力的鲜明特征即买多少用多少，使得购买时间和购
买量无法准确的确定。
而借助数据挖掘技术可以很好的解决这一问题。
对有关的主体车库进行深入挖掘便可确定需购买的电力总量，并对发电企业的生产计划进行指导。
1.2.5 减少电力损耗，改善电力质量，减少设备损耗
电力产品具有自身的显著特征，主要体现在它不能进行储存，只有按需供给。
可是，发电和用电是有着很大差异的，要想保证电力的质量，就必须不断提高设施的安全性，并对其实施科学的调整。
现今使用的主要方式是建设蓄能电厂，若电力有多余则要保存起来，等电力供应不足时则用这部分电力，将其进行安排调度并制定合理的疾患，便能实现电力储存技术的灵活调节，实现降低电力浪费，提高电力质量，避免设备的耗损。
2 使用数据挖掘的必要性和可行性
2.1 我国电力企业信息化现状使采用数据挖掘技术成为可能
观察以广电企业的现状可以知道，电网的信息化已经有了很大的进步，也就是不再仅仅借助计算机完成统计报表，管理信息也不是单机单项应用工作的时期，其正处在信息化的中级发展环节，企业有自己的局域网，广电集团也已经实现了光纤网的全省覆盖，企业完成信息化之后，能够使内部的管理工作更加高效，如MIS、OA、物资管理、财务管理以及客户服务中心等。
能够获得企业的许多基本数据，并使应用平台更加的科学，而企业在进行数据挖掘工作时，便可以将这众多数据作为有效依据。
2.2 我国电力企业改革的趋势使采用数据挖掘技术成为必然
我国党政领导集团在积极的转变行业垄断的现状，促进竞争方式的合理化。
我国电力企业中已经使用了厂网分家模式，这使得发电竞争有了科学的模式，广电集团也已经结束了这部分的工作。
接下来便是向电网运转方向转变。
为在将来的竞争中保持优势，电力企业一定要尽可能的降低生产经营的成本，这样有利于更好的为客户提供服务，并熟悉自己及竞争企业的实际情况。
上述的所有事情，都要使用现代信息技术来解决，而数据挖掘技术又起着极其重要的作用。
3 展望
作为智能系统的心脏，信息通信系统在今后电网业的进步中有着非常积极的意义。
现今，我国电网业早已设立了在国内、国际都很先进的集成系统。
三地集中式数据也开始慢慢运转起来，各企业的一级业务面也越来越广，各种数据中心也都开始运转起来，我国电网的数据和种类都开始步入正轨。
其量类时特征，也在海量、实时的电网业务内有了更大的作用，所以必须对其进行深入研究。
现今，我们通常把电网业务数据归为三种：首先，单位生产的资料，有发电量、电压稳定性等指标等;其次，单位工作中的数据，包括交易价格、用户的需求方面的数据等;最后是单位的管理资料，如ERP、一体化平台、协同办公等方面的数据。
我们要熟练了解这诸多数据的特征，然后开展深入的探究，还能推出很多高附加值的服务，这也能促进电网安全性检测的顺利进行，还可以更好的掌控企业的经营、满足用户的需求，使企业的管理水平得到提高。
比如，在设立电力企业的大营销模式时，要以满足顾客需求为目标，
建立各种服务平台以第一时间满足客户各种需求，如：95588、114等。
为了完善服务模式，提高服务质量，应该详细的分析各种数据，使得服务水平和营销能力得到大幅度的提升和改善;分析型数据是进行服务和开展营销的必要前提和重要基础，应该得到足够的重视，对原有的营销组织模式进行查漏补缺，通过借鉴其他单位的成功经验来弥补自己的不不足和缺陷，对各种服务资源进行合理的配置，尽可能让大多数人满意，为了更好的利用数据并提高营销能力，要建立数据监控分析模型;营销数据之间是存在着隐藏关系的，显而易见，这些隐藏信息不容易被发现，为了增强分析数据的全面性、系统性、直观性、便捷性，建立各种系统性算法模型库不仅是极其有必要的，而且是相当重要的，当然这种系统性的算法模型库是针对营销制定的，这样做可以增强把握市场动态的及时性，我们知道，任何类型的营销必定离不开市场，市场是开展营销主要遵循的依据，脱离了市场，营销就会抓不住头脑，因而，算法模型库的建立可以为企业单位创造更多的经济效益和社会效益，增强企业的核心竞争力，扩大企业单位的市场份额，使企业更稳的立足于竞争激烈的市场之上，甚至是处于领头羊的地位，促进国民经济建设，为人民提供更好的服务。
数据有着很好的增值价值，其他的服务也可以通过数据增值价值得到衍生。
所以，加大对数据的利用与研究势在必行。
把数据当中重要的依据、基础甚至是纽带，沿着这个纽带进行研究与利用。
将数据研究和使用的成果合理的运用起来，例如，将其转化为新型的支付方式和消费形态，使客户感受到非同一般的感觉，突破了以往的业务系统。