简介：摘要电费是供电企业经营成果的体现，电费回收是供电企业的中心工作之一，及时、足额回收电费是供电企业维持简单再生产，实现扩大再生产的有力保障。随着市场经济的发展和电力供求形势的变化以及优质服务的进一步深化，电费回收难度增加在相当大的程度上影响了供电企业的发展，增加了财务运营风险。为促进电费回收，从企业内部管理及外部环境的层面上理清电费回收中存在的问题，是每个供电企业面临的任务。本专题以营销业务应用系统收取数据为支撑，针对抄表、核算、收费、账务等电费回收工作环节对公司电费回收现状进行分析，找出主要问题及深层原因，有针对性的提出解决建议。

简介：摘要国家在不断的发展，社会在不断的变化，对于电网的要求也在日新月异的变化中，文章以配电网运行效率及供电能力评价模型为基础，基于获取的上百万台配电网主设备（包括高压线路、主变压器、中压线路及配电变压器）2014年的档案和运行类明细数据，从业务理解、数据准备、挖掘分析、应用分析4个阶段阐述了基于配电网明细运行数据开展配电网运营挖掘分析的整个过程和相关的业务环节。从聚类分析、关联分析2个方面开展了数据挖掘分析；从时空分析、监测分析、趋势研判3个方面开展了应用分析。通过深入挖掘运行效率和供电能力的相关影响因素，定位目前存在的问题，以促进配电网发展更加协调，运行更加经济。

简介：摘要电网运行和生产方面的信息都储存在电网调度中心内，但是这类信息却没有得到有效的管理，无法发挥应有的作用。本文首先介绍了电网调度运行分析的主要内容，并对电网数据分析和挖掘系统进行了分析，促进了电网的平稳运行和有效管理。

简介：摘要随着科技的不断发展，人们期望更高品质的生活质量，越来越注重智慧家庭健康生活。大数据的飞速发展，并运用到各个领域，其中与云计算技术相结合的智慧家庭系统架构，使人们生活更智慧、更智能，不但能满足基本的家庭状况监控，而且还能使生活更舒适、更方便、更安全，建立一个智慧的家庭生态圈，迎接未来家庭的新时代。

简介：摘要：在当前的大数据时代发展背景下，电力企业的主要竞争力就是电力营销，过去的电力营销大数据的挖掘和分析有很多缺陷，对此就需要引进电力营销大数据平台，强化电力营销大数据平台建设，实行营销系统大量数据开展的数据挖掘与预测分析等，这样可以将营销业务服务水平与服务效率提升，还可以保证电力企业营销服务更好的发展。文章对 电力营销大数据平台建设进行了研究分析，以供参考。

简介：从数据库的应用发展方面,描述了数据挖掘的概念,讨论了数据挖掘的主要算法,给出了数据挖掘的应用概况及其实例.

简介：摘要社会经济的发展，使得电力资源在其中发挥的作用也日益提高，成为支撑社会持续发展不可获取的有力资源之一。为了更好地满足人们不断提高的用电需求，在电力营销中应用新技术、新的管理方式已经成为众多电力企业改革与发展的重点。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行一定的分析。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行具体分析，以期促进电力企业更好地适应新时代的发展需求。

简介：摘要本文研究的电网调度数据分析和挖掘系统以数据仓库为基础，并对调度的指标进行了梳理，同时运用多维数据在线分析处理技术，能够很好地揭示电网运行的规律，从而为相关的工作人员提供科学的依据。

简介：摘要数据挖掘技术主要是指利用一定的规律或者手段对存在于大量数据中的某些数据进行提取进而分析的一种方式。该方式能够有效地帮助企业对自身的经营状况进行分析，同时根据历史数据对企业的即将发生的业务进行预测，能够帮助企业制定有效的营销策略，实现企业的长足发展。电力营销系统的数据具有量大、提取困难的特点，数据挖掘技术的应用能够帮助电力营销系统有效地进行数据分析。本文针对电力营销系统中的数据挖掘技术进行了分析。

简介：摘要传统的数据分析无论是数据取样范围和规模还是参与分析的变量数都是及其狭窄的，往往只能在较少的取样数据里面发现规律对未来发展趋势作出有限预测，这样预测的结果往往误差较大，无法满足当今企业发展的需要。而通过基于“大数据”基础的分析方法，由于取样范围及其广泛，分析角度是多维度的，且能够借助于先进的软件分析工具建立模型，可以更加准确的做出分析或预测，帮助企业决策者做出更加合理的判断和决策。同时还可通过引入hadoop、网络爬虫等目前大数据处理方面较为流行的技术帮助我们扩散研究方向和关联因素。

简介：摘要对于以ZB为基本计算单位的大数据挖掘，提出了基于Hadoop的海量数据挖掘算法。通过使用高效的K-means算法与MapReduce分布式计算模型相结合，根据数据自身的相似度，将大数据进行分片、分组、聚类，得到预处理数据并写入Hadoop的HDFS中。利用Hadoop自身对海量数据的存储能力和并行计算能力，在MapReduce框架中融入经典的Apriori算法，可以降低运算时间，提高算法效率，得到所挖掘数据间的关联规则。

简介：摘要客户是企业经营活动的核心，在传统观念中，供电公司作为公共事业型企业组织，肩负重要的社会责任和政治责任，由于用电客户群体庞大，涉及行业分布广泛，长期以来公司对各类客户群体均投入了大量服务资源。而随着售电侧市场的逐步开放，资本竞相进入售电市场，专业售电公司的出现势必会瓜分公司的客户群体，削夺公司利润。对用电客户来说，具有了用电选择权之后，价格和服务模式将是客户选择售电公司的重要因素。本文通过提取、融合电力营销各业务系统中2013年至今的全省用电客户档案数据，从商业角度对用电客户进行价值细分，对不同客户群体的利润贡献程度进行比较和分析，一方面为电力公司开拓市场，争取有价值的客户资源提供参考依据，另一方面对客户服务资源配置提出改进建议，提高优质客户的忠诚度和保持率。

简介：摘要在本文中，我们将讨论一般系统的入侵检测方法，主要的想法是使用数据挖掘技术，发现相同的和有用的模式，描述程序和用户行为的系统功能，并使用相关的系统功能集计算（感应学习）的分类，可以识别异常和已知的入侵。通过实验对Sendmail系统调用数据和网络抓取数据，证明了我们可以构造简洁、准确的分类器检测异常。我们提供了两个通用的数据挖掘算法关联规则算法和频繁情节算法。这些算法可以被用来计算内和跨审计记录模式，这是必不可少的描述程序或用户行为。发现的模式可以指导审计数据收集过程和促进特征选择。为了满足高效学习（挖掘）和实时检测的挑战，我们提出了一个基于代理的体系结构的入侵检测系统的学习代理连续计算，并提供更新（检测）模型的检测代理。

简介：摘要如何提高抢修效率与抢修质量、降低故障发生概率，向客户提供持续、可靠、高质量的电能是展示公司服务品质的重要标准之一。本文基于历史工单数据，借助大数据分析算法构建工单预测模型，实现未来95598故障工单的月主动式预测分析，为专业部门在供电抢修服务过程中提供参考依据；通过聚类分析，构建故障抢修驻点最优分布模型，从而实现抢修距离最短，有效提高抢修效率与抢修质量；基于自然语言处理技术，对电力客户的投诉工单受理内容进行文本挖掘，从而了解当下电力用户投诉方面的问题，并有针对性的为不同类型用户提供差异化服务策略，满足客户日益增长的服务需求。

简介：摘要文章主要分析了数据挖掘的相关信息技术，数据挖掘技术应用到统计工作中就显得尤为必要。该文主要分析了数据挖掘的概念和功能与工作过程，工作方法，应用简介与在实际中的应用。

简介：摘要目前在电力营销分析领域中，多数电力企业侧重单纯的营销数据汇总和管理，以及对数据进行简单的统计分析，实现部分报表功能，或者对各种数据规律进行简单的分析加工，以便提高服务品质和提升负荷预测管理水平。但是这些统计分析工作基于的数据量小而孤立，分析手段简单，而且局限性大、粗略、针对性不强，改善作用有限，距离真正有效利用电力资产的目标还有很大距离。因此，电力营销应用数据挖掘技术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。

简介：摘 要：近年来，社会各界逐渐重视科技研究，开发了很多新技术。大数据挖掘技术是当今较为先进的技术之一，已广泛应用于各个行业和领域，为整个社会的发展贡献了巨大的力量。在配电网系统中，通过应用该技术，可以对设备进行施工，对设备的故障数据进行挖掘，并开展相应的预警处置工作，对整个电力系统的运行具有重要意义。

简介：摘要电力工业在信息化建设的过程中，应用研究数据挖掘技术进行分析和决策可以解决电力企业的管理问题。在电力企业中，要结合电力管理的要点，利于数据挖掘技术进行数据的管理，分析系统的功能，对电力客户的行为进行聚类分析，提升管理水平。

简介：摘要：近年来，社会各界更加重视科技研究，开发了许多新技术。大数据挖掘技术是较先进的技术之一，广泛应用于各个行业和领域，为整个社会的发展做出了很大贡献。其中，在配电网系统中，通过该技术的应用，可以搭建设备，挖掘设备的故障，并进行相应的预警处理工作，对整个电力系统的运行具有重要意义。本文主要分析大数据挖掘在配电网设备运行中的应用。

简介：摘要：由于电网运维故障停电事件具有不确定性和随时性特征，产生的故障信息量较大，现有方法对其停电分析流程比较复杂，计算量较大，导致分析结果相对误差比较大，为此提出基于数据挖掘的电网运维故障停电分析。对故障停电信息进行冗余校验和归并处理，保证原始数据质量，根据处理后的停电信息计算出电网运维故障停电时长与面积，利用数据挖掘技术对信息进行深入分析，通过建立的地理网格分析电网运维故障停电经济损失。经实验证明，设计方法分析结果相对误差小于传统方法，具有良好的应用前景。