电力需求侧管理是国家能源战略的重要组成部分,是缓解电力供应紧张状况,提高电力使用效率的重要举措,对促进能源、经济、环境协调发展具有重要意义。电力系统中有的发电厂及电业局已经有现成的联机事务处理系统(OLTP),积累了大量的基础数据。供电企业如何“扩供促销”、移峰填谷、提高经济效益,都可以从企业信息库的数据中获得帮助,使数据为企业的决策提供支持和科学依据。
数据仓库技术对操作型数据转化成全面、集成的信息,以及对海量数据的查询和统计提供了有效的解决方案。本文在介绍数据仓库、联机分析处理、数据挖掘的概念和技术的基础上,讨论了如何在Microsoft SQL Server 2000中将数据仓库和数据挖掘技术结合起来为决策支持服务。在分析电力需求侧管理系统应具备的功能的基础上,提出了一个需求侧分析系统的构想。从需求侧管理中电量分析主题入手,设计了数据仓库的结构和查询分析内容。详细分析了多维数据库的建立和多维视图的展现等技术。同时对数据仓库技术在完成电量数据的查询、统计、分析、生成各种统计报表方面的具体应用作了讨论。此外,还强调了客户分类管理在需求侧管理中的重要意义,用数学模型反映了分析型管理模型的可实施性。并给出了两个具体的应用实例:基于模糊聚类方法的客户划分和基于灰色模型的客户需求预测。还对数据仓库与决策支持技术的结合进行了初步探讨。
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