1、“.....应用的时候需要先利用频繁模式增长算法算法将负荷数据挖掘出来,然后在考虑电力行业数据特殊性的基础上对电力负荷所受到算法将负荷数据挖掘出来,然后在考虑电力行业数据特殊性的基础上对电力负荷所受到的有关因素的影响进行分析。分类的应用在对电力营销系统进行中长期预测时常用的方法有序列预测模糊理论和专家系统以及建立在竞争分类基础上的神经网络法和模式分类法等,其中神经网络法和模式分类法在电力负荷预测上都有着令人满意的精确度。同时还有可应用于日调度计划编制当中的种短期负荷预同其他方法结合在起应用到电力营销系统当中,比如建立在关联分析法和云模型基础上的模糊评价法,此种方法主要是针对电力营销目标市场来确定,比较简单可行。关键词数据挖掘技术应用电力营销系统应用数据挖掘技术的必要性如今,数据挖掘技术已经在诸多领域得到广泛地应用,如电信行业金融机构零售行业保险行业等等......”。

2、“.....将关联规则同其线路或变压器的实际负荷情况,根据用电客户的实际地理位置等制定出针对性强的负荷控制措施,从而实现负荷的合理应用,对高峰低谷时期的负荷情况采取错峰填谷调峰等方式实施管理。结语伴随着科学技术的发展进步,电力营销系统中逐渐引入了诸如数据挖掘技术和数据仓库技术以及联机分析处理等多种新型技术,为电力营销决策系统提供了更为准确全面和详尽的量化指标与参考数据。在电数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状彭程原稿制改革的不断深入,电力营销市场化,决策的科学性正确性显得更加重要和关键。将电力运行系统中的相关数据负荷分布位置的具体数据以及实时发生变化的相关数据等信息融合为体,通过空间挖掘技术,对信息进行定处理,保证电力营销系统实现设备跟踪模拟停电故障判定损失评估等功能。同时还可以利用空间分布规则特征规则聚类规则区分规则等,得到不同类别或是相同类别的负荷分布情况效益方面的提高......”。

3、“.....对不同的用户组别制定不同的量化依据,从而实现对用户信用等级评定。空间挖掘的应用很大程度上,电力营销人员反应的快慢判断的准确度决策的科学性对电力企业的长远发展有着至关重要的作用。特别是随着电力体制改革的不断深入,电力营销市场化,决策的科学性正确性显得更加重要和关键。将电行分析,并针对分析结果制定出不同的营销策略,在很大程度上促进了电力企业在经济效益方面的提高。对用户信用进行评价主要是通过建立基于聚类分析法的用户信用评价算法,对不同的用户组别制定不同的量化依据,从而实现对用户信用等级评定。空间挖掘的应用很大程度上,电力营销人员反应的快慢判断的准确度决策的科学性对电力企业的长远发展有着至关重要的作用。特别是随着电力体电力系统的运行是否稳定,对模型的分析精度达到定的精确度......”。

4、“.....对不良数据进行分析主要是建立在传统的聚类算法基础之上,对聚类过程中所应用到的基本参数进行分析,并对其中的相关负荷特征曲线进行提取,对不良数据进行修整。在对系统中不良数据进行状态估计时可以通过分类树建立子数据库,进而缩减数据库规模,将计算速度提升上来。另外,在客户关系管理当中还可以把神经网络方法和模糊逻辑控制两者结合在起应用或是在各机组开停机计划表制定中使用回归算法归纳算法神经网络改善等。时间序列与序列挖掘的应用对电力营销系统的应用中,时间序列挖掘以及序列挖掘非常经典系统对用户的用电数据通过选取最佳的角力方法,得出具有代表性的负荷曲线,使电力企业能够对用户的用电模式有所了解,并制定出相应购电合同,从而增加电力企业的经济效益。电力企业般根据用户所提出的不同需求,采用聚类分析的方式,将用户分成不同的组别......”。

5、“.....并针对分析结果制定出不同的营销策略,在很大程度上促进了电力企业在经济其次,在数据库中存储的数据选数据集,作为对数据挖掘算法原始输入。在用于电力负荷定量分析和非定性分析当中融入关联规则挖掘是种新型电力负荷预测方法,此种方法既容易理解,又比较明显。在城市负荷分布中引进关联规则这种数据挖掘技术,应用的时候需要先利用频繁模式增长算法算法将负荷数据挖掘出来,然后在考虑电力行业数据特殊性的基础上对电力负荷所受到上对未来变化趋势做出相应预测。具体介绍以下种应用途径在电力市场营销分析中针对经由离散化处理过的电力营销数据使用频繁模式增长算法进行关联规则分析,进而将存在于售电量水平和各种对电量销售有影响作用外部因素间的关联特征描述出来,从而给电力市场营销决策提供辅助参考信息。数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状彭程原稿。数据挖掘技术主要步骤数型技术......”。

6、“.....在电力营销系统当中应用数据挖掘技术可为决策者提供决策支持,大大提升了经营管理水平,为电网运行的稳定性和经济性提供了有力保障。参考文献数据挖掘技术在网络营销中的应用构架实践刘思皖电子测试数据挖掘技术在电网中的应用分析张逸彬云南电业电力调度自动化系统中数据挖掘技术的应用朱维佳力运行系统中的相关数据负荷分布位置的具体数据以及实时发生变化的相关数据等信息融合为体,通过空间挖掘技术,对信息进行定处理,保证电力营销系统实现设备跟踪模拟停电故障判定损失评估等功能。同时还可以利用空间分布规则特征规则聚类规则区分规则等,得到不同类别或是相同类别的负荷分布情况。除此之前,空间挖掘技术还能广泛地应用于负荷管理抄表收费等服务项目,并能根据对用户的用电数据通过选取最佳的角力方法,得出具有代表性的负荷曲线,使电力企业能够对用户的用电模式有所了解,并制定出相应购电合同......”。

7、“.....电力企业般根据用户所提出的不同需求,采用聚类分析的方式,将用户分成不同的组别,并根据分组结果对不同组别之间存在的差异进行分析,并针对分析结果制定出不同的营销策略,在很大程度上促进了电力企业在经济制改革的不断深入,电力营销市场化,决策的科学性正确性显得更加重要和关键。将电力运行系统中的相关数据负荷分布位置的具体数据以及实时发生变化的相关数据等信息融合为体,通过空间挖掘技术,对信息进行定处理,保证电力营销系统实现设备跟踪模拟停电故障判定损失评估等功能。同时还可以利用空间分布规则特征规则聚类规则区分规则等,得到不同类别或是相同类别的负荷分布情况的基本参数进行分析,并对其中的相关负荷特征曲线进行提取,对不良数据进行修整。对用户的用电数据通过选取最佳的角力方法,得出具有代表性的负荷曲线,使电力企业能够对用户的用电模式有所了解,并制定出相应购电合同,从而增加电力企业的经济效益......”。

8、“.....采用聚类分析的方式,将用户分成不同的组别,并根据分组结果对不同组别之间存在的差异进数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状彭程原稿据挖掘技术首先要建立数据仓库,要根据实际情况而定,在易出现问题的有关领域建立有效的数据库。主要是用来把数据库中的所有的存储数据进行分析,而目前的些数据库虽然可以进行大量的存储数据,同时也进行了系列的技术发展。比如,系统中的在线分析处理,主要是为用户查询,但是却没有查询结果的分析能力,而查询的结果仍旧由人工进行操作,依赖于对手工方式进行数据测试并建模制改革的不断深入,电力营销市场化,决策的科学性正确性显得更加重要和关键。将电力运行系统中的相关数据负荷分布位置的具体数据以及实时发生变化的相关数据等信息融合为体,通过空间挖掘技术,对信息进行定处理,保证电力营销系统实现设备跟踪模拟停电故障判定损失评估等功能......”。

9、“.....得到不同类别或是相同类别的负荷分布情况技术发展。比如,系统中的在线分析处理,主要是为用户查询,但是却没有查询结果的分析能力,而查询的结果仍旧由人工进行操作,依赖于对手工方式进行数据测试并建模。数据挖掘技术在电力营销系统中的具体应用关联规则的应用作为当前阶段电力营销系统主要研究的种数据挖掘技术,关联规则可以帮助决策者在对当前数据和历史数据进行分析的基础上找出其中隐含的规律和特征,在此基础与序列挖掘的应用对电力营销系统的应用中,时间序列挖掘以及序列挖掘非常经典系统,是应用最为广泛的种预测方法。这种方法的应用中,对神经网络的研究非常之多。因此,在现实中应用主要把时间序列挖掘以及神经网络两者进行有效地结合,然后再分析有关电力营销数据。此外,有关专家还提出应用种时间窗的序列挖掘算法,这种方式可以进行有效地报警处理,使电力系统中的故障能够准,曹坚电气时代......”。