1、“.....电力营销系统中数据挖掘技术的应用分析原稿。摘要目前在电力营销分法时间序列分析是概率统计学科中应用性较强的个分支,在金融经济气象水文信号处理机械振动等众多领域有着广泛的应用。时间序列模型最主要的特征就是承认观测值之间的依赖关系和相关性,它是种动态模型,能够应用于动态预测。时间序列预测法就是通过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来益分析和决策支持,侧重于为企业领导提供及时准确的决策依据。因此,切为电力系统正常运行提供决策的原始数据都可归结为营销数据范畴,比如生产系统规划设计负荷预测及用户特征提取经济调度电力系统故障诊断动态安全评估异常数据的挖掘及相应处理等。电力营销系统中数据挖掘技术的应用分析原合理制定电价,提升电网服务品质,并为最终实现切实提高电力企业运营管理水平的目标发挥巨大作用。参考文献数据挖掘在电力系统中的应用戴小廷......”。

2、“.....关键词电力营销系统数据挖掘技术应用电电力营销系统中数据挖掘技术的应用分析原稿行简单的统计分析,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。用电需求短期预测模型和手段,进行更深层次多方位的客户细分。数据挖掘技术中的关联分析和决策树分析方法用关联分析和决策树分析方法,可分析各种因素所构成的市场环境与电量变化之间的规律。利用关联规则分析主要是分析市场环境与各种售电量水平之间的关联程度,进而确定不同市场环境中影响售电量变化的主要切实提高电力企业运营管理水平的目标发挥巨大作用。参考文献数据挖掘在电力系统中的应用戴小廷......”。

3、“.....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,以及对数据进过编制和分析时间序列,根据时间序列所反映出来的发展过程方向和趋势,进行类推或延伸,借以预测下段时间或以后若干年内可能达到的水平。其内容包括收集与整理社会现象的历史资料对这些资料进行检查鉴别,排成数列分析时间数列,从中寻找社会现象随时间变化而变化的规律,得出定的模式有限,距离真正有效利用电力资产的目标还有很大距离。客户细分结合用电需求分析,充分分析客户心理预期用电特性和用电潜力,及时掌握用户用电变化,进行客户细分,从而制定有针对性的提高不同用户用电潜力的深度挖掘方法,开拓市场的同时,提升服务品质。营销业务分析中可利用的数据挖掘技术方以此模式去预测社会现象将来的情况。数据挖掘技术中的聚类算法目前,电力营销领域通常采用聚类技术来进行客户细分......”。

4、“.....选择不同聚类算法来进行客户细分。此外,还可利用客户忠诚度驱动关系模型,回归分析,客户忠诚矩阵分析,以及忠诚客户安全指数分析等数据挖掘用电需求短期预测不仅可实现以年季月周为周期的预测,还可达到以天为量级的预测,实现当天对第天中的用电进行预测,生成预测曲线。如果软件硬件设备条件允许,采用高性能分析手段,甚至可以实现用电量需求的实时分析预测。电力营销系统中数据挖掘技术的应用分析原稿。摘要目前在电力营销分险分析的综合评估。电力营销系统中数据挖掘技术的应用分析原稿。电力营销业务数据挖掘需求分析分析各因素对用电水平的综合影响,做好用电量需求预测用电量需求预测通常可分为短中长期预测,通过分析购电量,售电量和新装增容及变更用电数据以及电能信息采集数据抄表计费数据,结合国家政策量需求预测通常可分为短中长期预测,通过分析购电量,售电量和新装增容及变更用电数据以及电能信息采集数据抄表计费数据......”。

5、“.....研究不同影响因素与用电量水平的相关程度和弹性,得到在给定属性的电力市场中影响电量变化的主要因素和次要因素。决策树主要是分析市场环境内部各个因素之间对电量水平变化的层次关系,并归纳对该市场内对售电水平进行分类的规则并根据规则对售电水平进行预测分类。结语综上所述,数据挖掘技术可深入渗透到电力营销领域各方面,对科学指导电网发展,制定电力营销策略,防范电费回收风险,以此模式去预测社会现象将来的情况。数据挖掘技术中的聚类算法目前,电力营销领域通常采用聚类技术来进行客户细分。可根据不同的数据情况和分析需要,选择不同聚类算法来进行客户细分。此外,还可利用客户忠诚度驱动关系模型,回归分析,客户忠诚矩阵分析,以及忠诚客户安全指数分析等数据挖掘行简单的统计分析,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......”。

6、“.....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。用电需求短期预测部各个因素之间对电量水平变化的层次关系,并归纳对该市场内对售电水平进行分类的规则并根据规则对售电水平进行预测分类。结语综上所述,数据挖掘技术可深入渗透到电力营销领域各方面,对科学指导电网发展,制定电力营销策略,防范电费回收风险,合理制定电价,提升电网服务品质,并为最终实现电力营销系统中数据挖掘技术的应用分析原稿经济发展形势和自然环境等相关事件因子数据在内的各类数据,研究不同影响因素与用电量水平的相关程度和弹性,得到在给定属性的电力市场中影响电量变化的主要因素,得到分析各因素对用电水平的综合影响,得到用电需求变化的综合规律,从而预测用电市场需求,实现用电量需求的分层级有针对性预测行简单的统计分析,实现部分报表功能......”。

7、“.....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。用电需求短期预测先,通过对营销数据中涉及电费收缴及财务管理相关数据的分析对不同电费回收主要途径的数据分析,必须考虑经济危机国家宏观调控及产业结构调整等政策因素以及自然环境因素对电费回收可能造成的影响和风险其次,结合企业资金运转状况等信息和不同类型客户信用等级评估,完成电费回收及欠费风术中的聚类算法目前,电力营销领域通常采用聚类技术来进行客户细分。可根据不同的数据情况和分析需要,选择不同聚类算法来进行客户细分。此外,还可利用客户忠诚度驱动关系模型,回归分析,客户忠诚矩阵分析,以及忠诚客户安全指数分析等数据挖掘模型和手段,进行更深层次多方位的客户细分。数因素,得到分析各因素对用电水平的综合影响......”。

8、“.....从而预测用电市场需求,实现用电量需求的分层级有针对性预测。电费回收及欠费风险分析控制电费回收问题是每年困扰电力企业利润乃至生存发展的关键问题,建立起切实有效的电费回收和风险分析控制机制已成为当务之急。首以此模式去预测社会现象将来的情况。数据挖掘技术中的聚类算法目前,电力营销领域通常采用聚类技术来进行客户细分。可根据不同的数据情况和分析需要,选择不同聚类算法来进行客户细分。此外,还可利用客户忠诚度驱动关系模型,回归分析,客户忠诚矩阵分析,以及忠诚客户安全指数分析等数据挖掘不仅可实现以年季月周为周期的预测,还可达到以天为量级的预测,实现当天对第天中的用电进行预测,生成预测曲线。如果软件硬件设备条件允许,采用高性能分析手段,甚至可以实现用电量需求的实时分析预测。电力营销业务数据挖掘需求分析分析各因素对用电水平的综合影响......”。

9、“.....参考文献数据挖掘在电力系统中的应用戴小廷,陈荣思重庆科技学院学报自然科学版基于数据挖掘的电力营销预测决策模型应用与研究陈章良电力信息化。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,改善作用据挖掘技术中的关联分析和决策树分析方法用关联分析和决策树分析方法,可分析各种因素所构成的市场环境与电量变化之间的规律。利用关联规则分析主要是分析市场环境与各种售电量水平之间的关联程度,进而确定不同市场环境中影响售电量变化的主要因素和次要因素......”。