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：2015年,浙江省电力公司整合线上线下的综合服务数据,分析客户的基本属性、交费行为等信息,提炼客户电费回收风险标签,搭建了科学合理的客户标签库平台,实现了对电力客户电费风险特征的精准刻画,在完善客户信息、掌握客户潜在风险、促进电费回收等方面取得了较大成效。

简介：摘要在最近的几年里，电能质量问题已经越来越被人们所重视，在地区内的电网以及省内的电网内安装电能质量检测设备，并与软件相结合就能够形成电能质量监测系统。通过电能质量监测系统就可以对庞大的数据进行分析之后就能够通过绘制出来的图表为电能质量的监测义工帮助。本文将根据数据挖掘技术为基础，分析电能质量检测中的问题以及应用。

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：摘要现场检验重点关注计量故障和电能表误差超差。现场检验数据主要作为判断单个电能表是否运行正常的依据，缺乏对海量数据整体和深入的挖掘分析。而近年来，电力大数据挖掘越来越受各方关注，分析方法更加成熟，应用也越来越广泛。随着全国范围内规格统一的电子式电能表的推广，以及现场检验信息化、数字化，检验数据更加真实可靠、全面丰富、规范统一，为检验数据深度挖掘、分析及应用奠定了良好基础。

简介：摘要电力系统负荷预测是在掌握系统的运行特性、社会条件、自然条件、经济运行条件、负荷本身等规律的基础上，通过历史数据的建模对未来负荷发展变化进行的可靠估计。电力系统负荷预测是能量管理系统的重要组成部分。提商负荷预测精度可以提髙发电设备的利用率，实现调度部口的机姐的组合优化，同时加强经济调度的有效性。负荷预测是电力系统规划、计划、用电、调度的一项基础工作，其重要性不言而喻。基于此本文分析了数据挖掘技术的短期负荷预测。

简介：摘要：电力档案真实记录了电力企业发展全过程，是支撑电力企业可持续发展的重要无形资产，对于电力企业发展有不可替代的作用。但在现行“重保管，轻价值”的管理模式下，电力档案数字化程度不高、新技术应用不足等问题严重制约了电力档案利用价值的进一步挖掘，为更有效支撑电力企业可持续发展，进一步挖掘电力档案价值，需要电力企业借助大数据等现代化技术手段，构建适应时代发展的智慧档案管理体系，推动电力企业新时期高质量发展。

简介：摘要：在信息技术高速发展的今天，供电企业生产营销的价值不仅体现在售电量上，更是需要挖掘分析企业数据来产生附加价值，而对于政府管理部门来说，急需通过信息化手段不断增强社会管理能力。在内外两股力量的共同作用下，形成电力企业利用现有数据加以分析计算，并向外部输出结果的新模式、新业态，电力看城市综合分析就是一个全新的需求落脚点。本研究探讨了如何运用大数据深度挖掘电力视角数据，研究电力数据与地方社会经济发展关系，构建模型，设定典型分析场景，形成可视化应用场景，向地方政府、企业、金融等单位提供社会经济辅助分析服务。

简介：摘要：在信息技术高速发展的今天，供电企业生产营销的价值不仅体现在售电量上，更是需要挖掘分析企业数据来产生附加价值，而对于政府管理部门来说，急需通过信息化手段不断增强社会管理能力。在内外两股力量的共同作用下，形成电力企业利用现有数据加以分析计算，并向外部输出结果的新模式、新业态，电力看城市综合分析就是一个全新的需求落脚点。本研究探讨了如何运用大数据深度挖掘电力视角数据，研究电力数据与地方社会经济发展关系，构建模型，设定典型分析场景，形成可视化应用场景，向地方政府、企业、金融等单位提供社会经济辅助分析服务。

简介：摘要本文基于文本挖掘技术，简要介绍文本预处理、XGBOOST模型构建的方法和过程，并以客户通过供电服务中心发生投诉行为的工单为实例，建立95598工单潜在投诉风险预测的模型，实现对95598工单文本潜在投诉风险的识别，提前预知工单用户是否会发生投诉行为，为后续的针对性营销服务活动提供理论和数据的支撑。

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：摘要电子政务工程因在推动政府转变传统管理方式、提高政府工作效率、推动政府公开透明、规范政府执政行为等方面起到积极作用，得到了世界各国政府的普遍关注。得益于计算机技术以及网络通信技术的飞速发展，电子政务技术也随之不断成熟，应用日趋广泛，在各国政府及相关职能部门的业务系统中日益积累了大量数据。由于传统的数据处理手段对数据量大的业务系统做深层次数据处理效果不理想，对数据的潜在有用信息不能更好地识别和利用，日渐满足不了不断深化的电子政务应用的需求。同时在电子信息技术广泛应用的今天，新兴产业、创新科技已成为引领时代进步的关键，传统的管理手段无法满足政府监管的需求。数据挖掘技术作为近十年来不断发展成熟的数据处理技术，日益在政府部门的日常工作中得到广泛的运用。鉴于上述方面，研究数据挖掘技术在电子政务领域中的应用就显得尤为重要。

简介：负荷预测是电力市场技术支持系统的一个重要组成模块，对电网的安全、经济运行具有重要的意义。负荷预测主要综合考虑系统的运行特性、社会影响、自然条件以及增容决策等因素，在历史负荷数据的基础上，进行一系列数学计算，在满足一定精度要求的情况下，得出未来某特定时刻的负荷值。传统短期电力负荷预测方法易受随机因素的干扰，尤其在小水电分布众多的地区预测精度不高。文章针对短期负荷预测的特点，将数据挖掘技术引入短期负荷预测中，并给出了系统的解决方案，可应用于小水电众多的电网环境或类似环境。实例运算表明该系统可有效地提高预测精度。

简介：摘要作为电网企业对外服务的重要平台，电网客户服务中心需要对不断增加的海量用户信息进行挖掘，从而辅助支持电网企业的运营管理决策，提高电网企业的营销能力及服务质量。本文针对如何有效挖掘电力用户信息的问题，进行了深入探讨，并基于大数据技术提出一套电力用户信息数据挖掘系统设计方案。该系统采用ETL数据仓库技术、多维数据分析技术、数据聚合及挖掘技术，通过整合电网企业各系统中的异构数据资源，高效、可靠地进行数据分析和数据预测,并且于某电网公司对该系统的效果进行了实测。

简介：摘要液压挖掘机是当前工程施工作业中使用较为广泛的一种工程机械。液压挖掘机的全部施工动作是利用发动机将机械能转换为液压油的压力能，以驱动液压油缸和马达完成施工动作。液压系统的设计是挖掘机最为重要的部分之一，但液压系统也较为容易发生故障问题，因此液压系统能否正常运转对挖掘机的运行有着重要的影响。

简介：摘要数据挖掘技术是一门新技术，在电力营销系统中所充当的角色是挖掘大量有价值的数据，将其应用在电力营销系统中，可以揭示出数据背后所隐藏的信息。本文就是对数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行详细的分析。

简介：摘要随着电力企业改革也不断深入，先进技术在电力行业的推广和使用，国家对电力行业特别是电网企业的投入力度也在逐年加大。近年来智能电表以及用户用电采集系统已经融入生产经营管理的方方面面，数据域底层业务同步产生，成为太原地区电力运营的重要的战略资产。目前太原公司累计安装智能电表96.7万只，覆盖发、购、供、售各环节，但是数以百万只的智能表计仅仅用于计量收费，所承载丰富的海量明细数据没有发挥相应价值，迫切需要开展智能电表数据的挖掘深化应用，实现数据资产价值最大化，提升公司运营管理水平

简介：摘 要： 电力企业走向市场化是电力行业发展的必然趋势，在这种趋势的导向下，负荷预测在保证电网运行的安全性和经济性方面将会发挥越来越重要的作用，因此对其负荷预测方法的研究，就显得十分必要。