1、“.....数据质量差在营销系统中,采集到的数据往往存在含有噪声缺失不正确等情况。数据种类混杂营销息进行综合处理,这些信息包括电网的运行数据以及负荷的位置分布负荷的实时变化数据等,只有如此才能对设备进行跟踪对故障进行定位对损失进行评价或是进行模拟停电实现调度最优化等。对于同类负荷或是不同类负荷的位置分布数据可以通过空间分布规则和聚类规则以及特征规则与区分规则获得。另外,在针对用户开展业扩报装和负荷管理以及电表电费查收等业务工作时,可以通过利用空间数据挖掘技此种算法就可以获得基于不同客户群的聚类中心以及针对每个客户的隶属度矩阵,这样就给针对客户群的特征分析提供了量化的参考依据。在不良数据的校正上,可以在原有聚类算法算法当中融入信息熵原则来对聚类过程中出现的基本参数进行选择,然后在相关负荷特征曲线的提取上使用网络。此外......”。

2、“.....可以在对获取来的用户用电数据进行预处理之后再通过合基础上的序列挖掘算法应用到警报信息的处理当中为提高电力系统运行状态判定的准确性和有效性,可把建立在模型分析与快速诊断推理基础上的种新型数据挖掘算法应用其中,此种算法极大地提升了在对系统运行状态进行挖掘和分析的能力,使得模型分析的精确度有所提高。聚类应用聚类在电力营销系统当中主要应用在以下方面电力用户分类信用评价和负荷预测分类以及变压器故障诊断不良数据数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状分析原稿改进的聚类方法,有利于负荷大波动预测精度的改善。另外,为给电力系统的故障定位与故障诊断提供更为有效的指导,可以将建立在时间基础上的序列挖掘算法应用到警报信息的处理当中为提高电力系统运行状态判定的准确性和有效性,可把建立在模型分析与快速诊断推理基础上的种新型数据挖掘算法应用其中......”。

3、“.....使得模型分析的精测精度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在所有短期负荷预测方法中,时间序列挖掘是被认为最经典的种方法,比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在所有短期负荷预测方法中,时间序列挖掘是被认为最经典的种方法,比较系统,同时神经网络则是短期负荷预测中研究最多应用最为广泛的,因此在电力营销系统的实际应用当中往往会把者结合在起对电力营销数据进行分析。在神经网络法当中,相较于神经网络,小波神经元网络在收敛速度上有着更好的表现,而且其中采用了基于隶属度机地对合起来。数据质量差在营销系统中......”。

4、“.....摘要针对数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状进行分析,认为电力营销系统中涉及的核心业务有业扩报装和电能计算营业计费以及用电管理与线损管理等,各个业务模块又包括涵盖电话服务客户中心服务网络服务等内容的服务模块和包括综合业务查询与历史数据统计以及效益分析与决策支持在内的分析模块。数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。在电力市场营销策略制定项目以及投资组合管理等方面运用关联规则进行指导,同时对需求销售和收入以及理赔等进行分析和预测。将关联规则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。在用于电据挖掘技术在电力营销系统的应用现状分析原稿......”。

5、“.....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测算法,此种预测方法将决策树技术和外推算法做了有效结合,有着较高的预摘要针对数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状进行分析,认为电力营销系统中涉及的核心业务有业扩报装和电能计算营业计费以及用电管理与线损管理等,各个业务模块又包括涵盖电话服务客户中心服务网络服务等内容的服务模块和包括综合业务查询与历史数据统计以及效益分析与决策支持在内的分析模块。数据质量差在营销系统中,采集到的数据往往存在含有噪声缺失不正确等情况。数据种类混杂营销以及特征规则与区分规则获得。另外,在针对用户开展业扩报装和负荷管理以及电表电费查收等业务工作时......”。

6、“.....结束语目前尚未出现针对特定决策支持系统的专门挖掘软件,只是架构出系略,保证企业经济效益的提升。又比如,鉴于电力客户信用分类的特性,可以在模糊聚类分析的基础上针对客户信用建立个评价算法,通过此种算法就可以获得基于不同客户群的聚类中心以及针对每个客户的隶属度矩阵,这样就给针对客户群的特征分析提供了量化的参考依据。在不良数据的校正上,可以在原有聚类算法算法当中融入信息熵原则来对聚类过程中出现的基本参数进行选择,然后在相关负较系统,同时神经网络则是短期负荷预测中研究最多应用最为广泛的,因此在电力营销系统的实际应用当中往往会把者结合在起对电力营销数据进行分析。在神经网络法当中,相较于神经网络,小波神经元网络在收敛速度上有着更好的表现,而且其中采用了基于隶属度改进的聚类方法,有利于负荷大波动预测精度的改善。另外......”。

7、“.....可以将建立在时间据挖掘技术在电力营销系统的应用现状分析原稿。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测算法,此种预测方法将决策树技术和外推算法做了有效结合,有着较高的预改进的聚类方法,有利于负荷大波动预测精度的改善。另外,为给电力系统的故障定位与故障诊断提供更为有效的指导,可以将建立在时间基础上的序列挖掘算法应用到警报信息的处理当中为提高电力系统运行状态判定的准确性和有效性,可把建立在模型分析与快速诊断推理基础上的种新型数据挖掘算法应用其中,此种算法极大地提升了在对系统运行状态进行挖掘和分析的能力,使得模型分析的精确度......”。

8、“.....此种预测方法将决策树技术和外推算法做了有效结合,有着较高的预测精度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数据挖掘技术在电力营销系统的应用现状分析原稿统结构,核心的算法体制并未完善,不能满足决策需要,如何保证数据挖掘方法更精确高效稳定地应用于营销系统中仍是亟待解决的问题。参考文献陆慧,梁林森,张秋辉基于数据挖掘技术的电力营销分析系统的设计电子技术与软件工程,刘玉婷,苏永东,赵晓平,欧玮电力营销系统海量用户行为日志安全分析技术研究网络安全技术与应用,许敏数据挖掘技术在电力营销系统中的应用及发展科技与企业改进的聚类方法,有利于负荷大波动预测精度的改善。另外......”。

9、“.....可以将建立在时间基础上的序列挖掘算法应用到警报信息的处理当中为提高电力系统运行状态判定的准确性和有效性,可把建立在模型分析与快速诊断推理基础上的种新型数据挖掘算法应用其中,此种算法极大地提升了在对系统运行状态进行挖掘和分析的能力,使得模型分析的精出最正确的反应和决策,为电力企业健康稳定长远的发展提供有力保障。在这个过程中,需要运用特定的空间挖掘技术对各种目标层次的信息进行综合处理,这些信息包括电网的运行数据以及负荷的位置分布负荷的实时变化数据等,只有如此才能对设备进行跟踪对故障进行定位对损失进行评价或是进行模拟停电实现调度最优化等。对于同类负荷或是不同类负荷的位置分布数据可以通过空间分布规则和聚类规则参考文献陆慧,梁林森,张秋辉基于数据挖掘技术的电力营销分析系统的设计电子技术与软件工程,刘玉婷,苏永东,赵晓平,欧玮电力营销系统海量用户行为日志安全分析技术研究网络安全技术与应用......”。