简介：随着自动化和信息技术的应用,大量的生产实时数据被长期保存到企业信息系统中.充分挖掘这些数据背后蕴藏的信息和知识,对于优化生产过程、节能降耗和提高决策水平具有重要的价值.通过分析天津盘山电厂数据,以降低煤耗率为目的,使用关联规则算法对火电厂数据进行挖掘,并分析了各个参数对煤耗率的影响.

简介：摘要随着电力体制改革的不断深化，现代营销观念对电力市场影响的影响越来越大，但从当前市场营销的实际情况来看，电力企业过于重视对数据的全面汇总，而忽视了对数据的深入分析，因此无法发挥出营销数据对科学制定营销策略的作用。为此，文章针对电力行业的特点，分析了关联规则挖掘技术在电力市场营销中的具体应用，从而为电力企业充分利用营销数据，制定科学的营销策略提供参考。

简介：摘要电力生产活动是现代社会生活的基础。为保证电厂正常生产运作，电厂设备检修工作也成了重中之重。随着信息技术的发展，电厂设备检修工作也从传统的事后维修、粗放管理模式逐步转化为信息化管理。设备运行和检修的高效性是电厂安全生产的保障。电厂设备检修状态分析对设备的安全运行具有重要意义。电厂设备检修过程中产生了大量的数据，通过对电厂企业资产管理系统中的历史工单数据进行分析，运用关联规则方法，寻求设备类型与设备故障以及纠正措施之间的联系，为电厂设备检修工作提供决策支持。

简介：摘要在信息化时代，云计算和大数据技术为我们的生活、工作提供着重要支撑。面对庞大的数据规模，如何对其进行挖掘和运用是人们所要考虑的。云计算能够有效结合大数据挖掘的特点，不但能够有效缓解数据存储的压力，同时还能够将多个用户的数据进行融合存储并实现快速访问，Apriori算法就可以依据用户的兴趣内容对存储于云端的大数据进行挖掘。

简介：摘要随着电力系统市场化改革的深入，当前电力企业所面临的一个重要问题是如何建立现代营销理念，因为它决定了电力企业可以在激烈的市场竞争环境中生存和发展。然而，当前电力营销领域的分析，大多数集中在营销管理和汇总的数据，或数据的统计分析简单。这些分析方法在面对不断增长的电力营销数据库，往往是难以高效的和提取有意义的信息营销决策。如何从大量的数据中提取有用的信息是当务之急。关联规则技术开发适应需要生成和数据处理技术，其主要任务包括关联分析、时间序列预测模式和偏差分析等，是信息挖掘的关键一步。本文结合电力市场的特点，关联规则技术应用在电力市场营销的分析。

简介：摘要：随着人们的生活质量在不断提高，对于电力的需求在不断提高，传统电力变压器设备运维大多采用状态检修技术，但积累的状态监测和检测数据没有得到充分挖掘利用，造成信息资源的浪费。以故障特征量为前项，以故障类型为后项，设置最小支持度和最小置信度，运用 Apriori数据挖掘经典算法挖掘出变压器故障和关键状态量之间的关联规则。基于关联规则挖掘原理，利用 SPSSModeler软件平台建立电力变压器故障关联规则挖掘模型进行分析，得出了故障诊断的具体流程，旨在采取关联规则挖掘的方法发现状态特征量和故障类别之间的内在联系，对故障进行判定。

简介：摘要随着人们对电力设备故障预测的关注程度越来越高，如何将改进关联规则方法应用在电力设备故障预测中，成为有关人员关注的重点问题。本文通过对改进关联规则法在电力设备故障预测中的应用进行研究发现，对其进行研究，能够有效提高电力设备故障的预测质量，同时缩短故障预测需要的时间，进而提高故障预测效率。由此可以看出，将改机关联规则法应用在电力设备故障预测中，能够为今后电力设备故障预测的发展奠定基础。

简介：摘要为了满足经济效益与社会效益的需要，进一步加强变压器运行的安全性与稳定性，笔者提出了一种对变压器进行状态评估的方法。通过分析变压器运行中各状态量参数，引入基于关联规则的权重计算方法，采用综合分析与变权重评分制的方法，建立起一个较为完善的变压器状态评估体系，以更为准确地评判变压器运行状态的真实工况。本文主要阐述了采用关键规则综合分析和变权重系数的电力变压器状态评估方法。

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：谈起监督，我们会很自然地想到“没有监督的权力必然产生腐败”这一经典名言，这一论点已在电网经营企业形成共识。近年来，一些基层供电单位采取构建大监督网络、深化企务公开、推行决策执行监督三分离等措施，将监督机制融入企业管理全过程，有效夯实了企业管理和党风廉政建设工作的基础。

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：摘要电费核算规则的分析与研究，是在电费核算工作中运用先进技术，解决实际问题的一次实践，其优化了电费核算工作模式，实现了电费核算工作的精益化管理，取得良好的管理效益和社会效益，节约了人力资源成本，减少了电费差错，提升了电费发行的准确率和及时率，降低了客户投诉的风险，提升了客户服务满意度，为供电企业的全面发展提供了有力的支撑。

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：电费核算的准确程度与电费差错诊断正确率有着密切的关联，现有的电费差错诊断规则针对所有客户都是一刀切的状态，无法根据客户的差异进行电费差错诊断区隔，也不能满足不同时期和不同地域客户的需要，规则过于单一和宽松。导致部分客户用电正常却被记录为电费差错，降低电费差错诊断正确率，同时因为出现大量判断错误的电费差错警告，需要供电企业耗费大量的人力物力去检查和核实。本文通过对客户差异化行为进行大数据分析，从而判断是否对电费存在正面或者负面的影响，根据影响调整电费差错诊断的规则，形成针对不同类型客户的差异化电费差错诊断。

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。