基于数据仓库的地区电网调度决策支持系统

以辽阳供电公司调度运营业务系统为应用背景,综合运用数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术建立了面向地区电网的调度决策支持系统.介绍了系统的体系结构、工作流程、数据仓库、联机分析处理及数据挖掘部分的设计和实现方法.该系统基于数据仓库技术,对原有调度运营业务数据进行整合,在此基础上利用联机分析和数据挖掘实现运营数据的各种在线分析及挖掘,为调度人员提供了有力的决策支持.     

数据仓库与数据挖掘技术用于设备预测检修

针对电力系统中待处理数据量的急剧增加，研究了数据仓库和数据挖掘技术的发展概况、实现方法以及其在电力系统中的应用前景。以华能上海石洞口第二电厂为研究背景，将数据仓库和数据挖掘应用于设备状态检修中，结合炉管超温这一主题，介绍了数据仓库的系统结构，说明了数据仓库的实施原则，并对其进行数据挖掘和结果分析，发现当机组负荷和给水量与给煤量之比同时低于特定值时，极易发生炉管超温。     

电力设备运行数据的数据仓库、数据挖掘与决策支持系统集成

介绍了数据挖掘技术与数据仓库技术的基本概念 ,提出了决策支持系统所能够解决的电力行业问题 ,并初步给出了基于数据仓库与数据挖掘技术的 ,面向电力设备运行数据的决策支持系统构架     

数据仓库技术在电力营销决策支持系统的应用

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OLAP技术和数据挖掘技术.     

供电预测数据仓库的建设

以Sybase提供的Warehouse Studio为开发平台，对朝阳供电公司原有的数据源进行重新组织，建立了供电预测数据仓库。文中详细介绍了数据仓库的建模、数据抽取与转换、数据存储与管理、元数据管理以及可视化数据分析等技术。该数据仓库可运用在线分析处理及数据挖掘技术，实现地区用电的科学预测，为供电企业营销决策与管理提供科学的信息支持。     

基于数据仓库的电厂报价决策支持系统

对发电公司的报价决策支持系统进行了介绍,针对决策支持系统对电力交易市场信息数据需求与分析管理的特性,采用数据仓库和数据挖掘技术,阐述了基于数据仓库的电厂报价决策支持系统的设计思路及实现过程。     

基于数据仓库的辅助决策系统设计与实现

分析了电力调度对数据分析与处理的新需求,提出利用多年积累的自动化系统采集的数据进行综合分析、处理,提供电力调度辅助决策的设计思想;给出基于数据挖掘技术的电力调度数据仓库的基本特征,采用最新的Microsoft SQL Server 2000建立了电力调度数据仓库,提供基于浏览器和电子表格的联机分析工具;并在电网线损分析、电力负荷与气象相关性分析方面进行了数据挖掘的初步尝试。     

电网污区图中智能化技术应用

为了实现对电网污区图的智能化管理,以某电力系统为研究背景,在对原有的数据源进行分析、处理和重新组织的基础上,构建电网污区图数据仓库,并建立多维雪花模式的数据立方体。运用在线联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)和数据挖掘技术,从多角度、多层次快速地分析和查询数据仓库的数据,实现电网污区图管理的科学化,并为污区图的实时滚动修订提供了技术基础。说明了OLAP数据仓库能够为电网管理人员提供有效的决策信息。     

广西电网数据仓库及决策支持系统的研究与实践

目前,数据仓库技术已经紧跟Internet成为信息社会中获得企业竞争优势的又一关键技术。数据仓库,数据挖掘、联机分析处理等结合起来被称为商业智能,它从数据仓库和数据挖掘中获取信息和知识,对变化的商业环境提供决策支持。商业智能是目前企业界正在大力推广的知识管理的基础。实现知识管理是广西电网公司的进一步加强信息化建设,全面提升公司的整体管理水平的必由之路。     

基于数据仓库技术建立电力营销系统

随着经济的发展,传统的电力营销管理信息系统已经不能适应电力市场的要求,针对这种情况引入数据仓库技术,介绍了数据仓库的特点及体系结构,提出电力营销数据仓库系统的解决方案,运用联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术,从中获取有用知识,预测电力营销发展趋势,为电力系统管理人员提供有效的决策信息。     

用ASP．NET实现基于Web的电力营销决策支持系统

介绍了用ASP．NET实现基于Web的电力营销决策支持系统的体系结构及实现模式。该系统是以数据仓库为核心，数据仓库、模型库、方法库和知识库相结合的4库系统，同时采用了在线联机分析处理技术和数据挖掘技术。系统的实现采用3层B／S结构。     

远程的变电站自动化智能数据挖掘系统

以地区电网的变电站自动化系统为研究对象,提出基于远程的变电站自动化智能数据挖掘体系。应用数据挖掘技术对原始告警数据进行分类、标准化处理,并与设备台账系统关联,得到设备参数、状态信息以及相关历史故障信息的数据仓库;在此基础上,采用改进Apriori算法从数据仓库中提取出满足最小信任度阈值的强关联规则,为变电站设备运行维护管理提供决策依据;通过现场案例验证了所提出的数据挖掘方法的有效性。     

大数据挖掘技术在电力行业中的应用

研究了数据仓库技术和数据挖掘技术在电力系统中的应用。在介绍了有关课题背景之后,首先介绍了数据挖掘技术,其次介绍了大数据挖掘的过程与技术,最后重点阐述了大数据挖掘技术在电力行业中的应用。     

关联规则挖掘算法在汽轮机监测中的应用

介绍了数据挖掘技术中的关联规则挖掘算法的基本概念,以及运用该算法建立汽轮机运行模型的方法,以某汽轮机轴系振动的数据挖掘为算例,详细说明了通过关联规则挖掘算法,从大量汽轮机振动监测数据中确定轴系振动范围的过程。最后指出,支持度、置信度阈值的设置对挖掘结果有很大的影响。     

数据挖掘技术在电力系统负荷预测中的实现与应用

数据仓库是支持管理决策过程、面向主题、而且随时间变化的数据集合,数据挖掘技术是利用人工智能的方法对数据库以及数据仓库中的海量数据进行分析、发现规律、获取知识的过程。电力系统负荷长期的历史数据庞大而复杂,其数据具有有限性、不完整性、影响因素复杂性等特点,结合电力系统自身存在的特点以及电力系统负荷预测的实际需要,文章详细阐述了将数据挖掘技术应用到电力系统及其负荷预测中的方法并探讨了应用现状和前景以及利用该技术做好电力负荷的重要性。     

基于数据挖掘的汽轮机阀门流量特性优化

汽轮机是重要的能量转换装置,而高压调门作为其控制系统的关键组成部分,对流量特性的优化具有重要 意义.传统的阀门流量特性优化方法通常依赖于经验和热力试验,效率低下且存在一定的局限性.为此,提出了一种 基于历史数据挖掘技术的汽轮机阀门流量特性优化方法,以提高汽轮机的性能和效率,在数据挖掘的基础上,基于优 化算法的阀门流量特性优化框架,通过遗传算法、粒子群优化等方法,对阀门控制参数进行优化,以最大限度地提高 汽轮机的性能和效率.最后,通过实际案例的验证和对比分析,证明了基于数据挖掘的汽轮机阀门流量特性优化方法 的有效性和可行性.该方法能够准确地预测和优化阀门流量特性,为汽轮机的运行和维护提供科学依据.     

数据仓库技术在电力营销中的应用研究

本文在对原有的数据源进行分析和重新组织的基础上,构建电力营销数据仓库,并建立多维星型模式的数据立方体。运用OLAP和数据挖掘技术,从多角度、多层次快速地分析和查询数据仓库的数据,实现营销管理和预测的科学化,并说明电力营销决策支持系统能够为电力系统管理人员提供有效的决策信息。     

基于数据仓库和数据挖掘的电力企业决策支持系统

文章引入决策支持系统的思想,综合运用数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术构建了一套电力企业决策支持系统。通过选择有效的基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘算法,与联机分析有机结合,设计并实现了故障诊断主题,实际应用效果良好。     

数据仓库及数据挖掘技术在供电企业应用初探

在供电企业基础信息系统建设取得成果的基础上，如何有效地对基础信息元数据进行整合，挖掘其直接传递的内容背后的意义，提高企业信息利用能力十分重要。文章介绍了用于数据分析的数据仓库及数据挖掘技术的基本原理，并对企业建立数据仓库及运用数据挖掘技术中需注意的问题进行了论述。     

数据挖掘与数据仓库技术的应用和前景分析

近年来，我国社会正在朝向信息化的方向健康发展，在此过程中，数据挖掘与数据仓库技术在其中发挥着重要的作用，并给整个社会带来了巨大的变化，本文首先介绍了数据挖掘技术与数据仓库技术的概念，然后简述了其在社会中的应用以及发展前景，以供参考。