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上海交通大学硕士学位论文数据挖掘技术在上海市电力公司电力营销上的需求分析及应用研究姓名：倪振华申请学位级别：硕士专业：工商管理指导教师：吕巍20050612CRISP-DMTHEDEMANDANALYSISANDAPPLICATIONRESEARCHOFDATAMININGTECHNOLOGYFORELECTRICITYMARKETINGOFSMEPCABSTRACTAtFirst,thisthesisdescribedthestatusofelectricityofSMEPCinrecentyears.Itanalyzedthenecessitytobuildthedataminingsystemforbythetheoryofmarketing.Then,itanalyzed,inducedanddescribedthefourteenbusinessdemandsofelectricitymarketingofSMEPCforthedataminingsystemindetail,includinganalysisofsellingamountofelectricity,analysisofelectricityfeeandanalysisofelectricityprice,etc.Secondly,itanalyzedthefeasibilitytobuildthedataminingsystem,andproposedthegoalofthissystem.Itanalyzedthedesigningconceptandtechnicalprinciple,andbroughtupthesolutionofsoftwareandhardwarebythefactofSMEPC.Finally,thethesisresearchedintothewayhowtobuildthisdataminingsystem,andbroughtupthefeasibleplanandprocedures.KEYWORDSDATAMINING,ELECTRICITYMARKETING,DEMANDANALYSIS,APPLICATIONRESEARCH1123200231320050509MBA1GDP200520032004-2005220220MBA2200219962003200304MBA3/SCADA//MBA4/2000313541400MBA5Internet6372500MBA620902-1/MBA72-2211129434IT56789212123213//1//22141MBA823452-3221129434IT56MBA978922212()3456223//1//222412MBA102-42311232321234233MBA11123234123235//12323612/34/5/24112345MBA12624212243196234XXkWH524425112MBA1334\5\252253254255,26112/34\567\MBA148\9\\,\10\11\12\,\\2622632642652662711MBA152345272273274275276277/MBA162-5962811232821234283/1/2/3//MBA17284122851//22861/2287/2882-6MBA1829112345672921234 56293123294123MBA194529512345620210121022103210421111MBA20234521121234211312344-7MBA21212112///21222123122124212512321311232132123MBA224521331221411221421234MBA23214312345MBA24,80,NCRTeradataIBM,MBA25OLAPllllllllllllllllMBA26llllllllMBA27411412413414415TCP/IPODBCROLAPMOLAPMBA28:421,422OLAPC&RGRI/OLAPDataMining...(ETL)OLAP...MBA29DataMart4231OLAP2OLAP345MBA30OLAP4MBA31,,,CRISP-DMCRISP-DM123MBA32150GB150200GBMIS100GB51TB100IBM4-1MBA33ETLCPU1GHz24MCache5GB/sI/O2GB/s2GBSpec60/CPU1GHz45GB/sI/O2GB/s2GB66MHz(64PCI)4.2G:RAID55:1UltraSCSI2:500G( )Tpmc35000OLAPOLAP1GHz2,4MCache2GB10/100MB/s20GSpec60DataMiningDataMining1GHz4,4MCache2GB10/100MB/s20GSpec60WEB2CPU,4MCache2GB3GB/s,1.6GB/sI/O66MHzPCI10/100MB/s20GSpec60 TpmctpmcTransactionsperminuteCTPCCTpmcSPECStandardPerformanceEvaluationCorporationMBA34,461ETLETL800100ETLETLllllll462TBllllll463lllMBA35lSQLrunningtotalslISlOLAPServer100ERPERPMBA36CRISP-DMCRISP-DM1996NCRClementine1998SPSSOHRADaimler-BenzDaimler-ChryslerDaimler-BenzDMCRISP-DM2000CRISP-DM1.0CRISP-DMCRISP-DMDMCRISP-DMBusinessUnderstanding(DataUnderstanding)(DataPreparation)(Modeling)(Evaluation)(Deployment)MBA371BusinessUnderstanding)abcde2(DataUnderstanding)abcd3(DataPreparation)abcd4Modeling)abc5(Evaluation)MBA38abc6DeploymentabcMBA39122DBMS231.542.551.56OLAPOLAP2748196MBA40221.52.51.5OLAP2OLAP41618206MBA41MBA42[1],[2]..[3][4]..[5][6][7][8][9]CIOWWW.CIOWORLD.NET[10]2004[11]21[12]20032MBA43MBA44[1]21数据挖掘技术在上海市电力公司电力营销上的需求分析及应用研究作者：倪振华学位授予单位：上海交通大学相似文献(10条)1.学位论文陈刚基于数据挖掘的电力营销决策支持系统的结构原理及算法研究2004随着我国电力市场的逐步发展和完善，电力工业已经逐步从“卖方市场”转变为“买方市场”，这将给我国电力工业的发展带来重大的影响。作为独立市场主体的电力企业，其经营目标转变为关注企业效益的最大化，工作的重点逐渐从发输电方面转移到市场营销开拓以及电力需求侧的管理服务方面。随着机制的转换，传统的面向基本业务的信息管理系统(如用电MIS等)已不能满足电力企业营销工作的需要，如何建立适应于我国电力营销需求的决策支持系统已成为当务之急。数据挖掘技术是人工智能和数据库结合的产物，用于发现海量数据库中存在的潜在关系和规则，已经成为一种重要的智能决策方法以及决策知识获取的重要途径，在决策支持系统中具有重大的应用研究价值。本文对电力营销决策支持的需求进行了详细的分析和设计，在此基础上提出了一种全新电力营销决策支持系统的整体框架设计原理。该系统结构的特点是具有问题引导功能以及融合了数据仓库、OLAP分析以及DM技术，能较好地满足电力营销决策支持系统的实际需要。基于数据仓库的OLAP技术是电力营销辅助决策支持的重要技术之一。在详细分析数据仓库基础上，设计了电力营销数据仓库的实现方案；对电力营销的OLAP分析内容和方法进行了研究；在BusinessObject基础上设计和实现了电量电费的多维决策分析，包括语义层设计、通用查询报表的设计以及切片、旋转和钻取操作等。DM技术与OLAP技术是电力营销决策支持系统中的关键数据分析技术，二者有机结合构成的多维数据挖掘模型能提高数据分析的效果和性能。针对多维数据挖掘模型中的挖掘空间的选择方法问题，提出了一种用于数据挖掘空间选择的神经网络结构和算法，其算法既避免统计方法中复杂的非线性建模问题，又比一般神经网络变量选择方法的计算量小。鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用，本文针对聚类分析中聚类数确定难的问题，深入研究了聚类准则的选择和曲线特性；提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络，其特点是能够自动确定最佳的聚类数。基于实际营销数据，采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析，所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值。本文的研究成果对于电力市场环境下电力企业的电力营销决策系统的方案设计以及实现有重要的参考价值。2.期刊论文陈章良基于数据挖掘的电力营销预测决策模型应用与研究-电力信息化2008,6(12)数据挖掘是一门新兴的数据处理技术,是当前热门的一个研究领域.简要介绍数据挖掘的概念,论述了基于数据挖掘的电力营销预测决策模型的建立、实施和效果评估,对基于数据挖掘的电力营销预测决策模型在电力营销系统中的应用效果进行了阐述.3.会议论文王睿淳.李泽民.王胜荣.张忠电力营销决策支持系统的设计2005本文对电力营销决策支持系统的设计过程进行了分析,绘制了电力营销决策支持系统的体系结构图和决策流程图,并分析了电力营销决策支持系统开发流程.同时重点对DSS数据仓库的开发设计进行了详细的说明,在此基础上分析了数据挖掘的内容及步骤.4.学位论文赵峰基于多维数据挖掘的电力营销决策支持系统研究2006本文对供电企业营销决策支持系统框架模式中关键技术数据仓库、OLAP和数据挖掘技术进行了简要的介绍。针对多维数据挖掘模型中的挖掘空间的选择方法问题，使用了一种用于数据挖掘空间选择的人工神经网络结构和算法，既避免统计方法中复杂的非线性建模问题，计算量也比一般神经网络变量选择方法小。本文以某供电公司为例，根据其电力营销实际情况，设计了数据仓库、OLAP方案和数据挖据空间的具体选择方法。希望本文的研究成果能对电力市场环境下供电企业的电力营销决策支持系统的方案设计以及实现有一定的参考价值。5.期刊论文黄炎康基于数据仓库的电力营销智能决策支持系统的研究-中国科技博览2009,(36)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,本文运用数据仓库、数据挖掘的技术及J2EE技术,提出了基于数据仓库的电力营销智能决策支持系统的开发设计方案.该智能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.6.学位论文牛为华电力营销中数据挖掘算法的研究与应用2003数据挖掘作为一种发现大量数据中潜在信息的数据分析方法和技术,己经成为各界关注的热点.电力行业信息化建设积累了大量历史数据,迫切需要利用数据挖掘技术研发分析决策系统,以解决供电企业运营管理中关键和突出的问题.该文对各种数据挖掘算法进行了详细的比较、分析,针对电力营销的特点,重点讨论了决策树算法和聚类分析,并根据实际需要提出了能有效弥补一般决策树不足的智能决策树算法.通过聚类,能够识别密集和稀疏的区域,因而发现全局的分布模式,