基于数据仓库的地区电网调度决策支持系统

以辽阳供电公司调度运营业务系统为应用背景,综合运用数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术建立了面向地区电网的调度决策支持系统.介绍了系统的体系结构、工作流程、数据仓库、联机分析处理及数据挖掘部分的设计和实现方法.该系统基于数据仓库技术,对原有调度运营业务数据进行整合,在此基础上利用联机分析和数据挖掘实现运营数据的各种在线分析及挖掘,为调度人员提供了有力的决策支持.     

华东电网公司数据仓库系统的设计和实现

华东电网公司数据仓库应用SAP BW平台,通过整合经营管理、生产、调度等系统的业务信息,构建了联机分析和辅助决策支持系统.阐述了数据仓库系统的体系架构、数据建模和技术实现,以及有关技术难点的解决方法.     

用ASP．NET实现基于Web的电力营销决策支持系统

介绍了用ASP．NET实现基于Web的电力营销决策支持系统的体系结构及实现模式。该系统是以数据仓库为核心，数据仓库、模型库、方法库和知识库相结合的4库系统，同时采用了在线联机分析处理技术和数据挖掘技术。系统的实现采用3层B／S结构。     

发电企业智能决策支持系统

概述了电力企业资源计划ERP(Enterprise Resource Planning)存在的信息孤岛、外部约束变量设计不健全、预测的不确定性、供应链管理不协调等问题,提出利用数据仓库将发电企业中的管理信息系统MIS(Management Information System)、ERP、分散控制系统DCS(Distributed Control System)、监控信息系统SIS(Supervisory Information System)与实时数据仓库中的业务数据集成．建立发电企业智能决策支持系统1DSS(Intelligent Decision Support System)。电力IDSS是以数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术为基础的知识发现系统,对电力IDSS在发电企业信息化中的推广应用．将有利于提高发电企业的科学管理和决策水平。     

基于Web的电力营销决策支持系统的研究

介绍了基于Web的电力营销决策支持系统的总体框架及实现模式。系统的基础是以数据仓库为核心的数据仓库、模型库、方法库和知识库相结合的 4库系统 ,同时集成了在线联机分析处理 (OLAP)技术和数据挖掘技术。系统实现采用数据层、逻辑层、应用层 3层B/S结构。网络应用程序开发基于模型 -视图 -控制器 (MVC)模式。这种基于Web的实现模式是电力营销决策支持系统未来的发展方向     

数据仓库应用分析

数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。利用数据挖掘和联机分析处理工具,将数据经过加工转换成有价值的信息之后,供决策人员使用。将数据仓库技术应用于电力企业生产、管理系统具有广阔的前景。     

企业数据仓库的ETL技术

介绍数据仓库ETL技术及其在企业数据仓库整个项目实施中的作用,分析了ETL体系结构与功能。ETL是实现数据集成的主要技术,ETL中3个字母分别代表的是Extract．Transform、Load,即数据的抽取、转换,加载。ETL作为构建数据仓库的一个环节,负责从分布的,异构数据源中的数据如关系数据．平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换．集成,最后加载到数据仓库中,成为联机分析处理,数据挖掘的基础。举例介绍SAPBW的ETL工具。     

基于Web的电力营销决策支持系统的研究

介绍了基于Web的电力营销决策支持系统的总体框架及实现模式.系统的基础是以数据仓库为核心的数据仓库、模型库、方法库和知识库相结合的4库系统,同时集成了在线联机分析处理(OLAP)技术和数据挖掘技术.系统实现采用数据层、逻辑层、应用层3层B/S结构.网络应用程序开发基于模型-视图-控制器(MVC)模式.这种基于Web的实现模式是电力营销决策支持系统未来的发展方向.     

基于Web的电力营销决策支持系统的研究

介绍了基于Web的电力营销决策支持系统的总体框架及实现模式.系统的基础是以数据仓库为核心的数据仓库、模型库、方法库和知识库相结合的4库系统,同时集成了在线联机分析处理(OLAP)技术和数据挖掘技术.系统实现采用数据层、逻辑层、应用层3层B/S结构.网络应用程序开发基于模型-视图-控制器(MVC)模式.这种基于Web的实现模式是电力营销决策支持系统未来的发展方向.     

数据仓库、联机分析处理和数据挖掘技术的应用

上海市电力公司作为上海电网经营企业与市场运作中心，拥有十分庞大的原始数据。文章介绍了上海市电力公司调度通信中心建立的基于数据仓库(DW)的上海电力市场运营监视与数据挖掘系统，阐述了利用联机分析处理(OLAP)技术和数据挖掘(DM)技术构成商业智能系统的概念及其具体应用。     

基于数据仓库技术建立电力营销系统

随着经济的发展,传统的电力营销管理信息系统已经不能适应电力市场的要求,针对这种情况引入数据仓库技术,介绍了数据仓库的特点及体系结构,提出电力营销数据仓库系统的解决方案,运用联机分析处理(OLAP)和数据挖掘技术,从中获取有用知识,预测电力营销发展趋势,为电力系统管理人员提供有效的决策信息。     

电网污区图中智能化技术应用

为了实现对电网污区图的智能化管理,以某电力系统为研究背景,在对原有的数据源进行分析、处理和重新组织的基础上,构建电网污区图数据仓库,并建立多维雪花模式的数据立方体。运用在线联机分析处理OLAP(On-Line Analytical Processing)和数据挖掘技术,从多角度、多层次快速地分析和查询数据仓库的数据,实现电网污区图管理的科学化,并为污区图的实时滚动修订提供了技术基础。说明了OLAP数据仓库能够为电网管理人员提供有效的决策信息。     

基于多维数据模型的联机分析处理技术在在线数据分析中的应用

介绍了多雏数据模型、数据立方体和联机分析处理技术（OLAP）的相关概念。提出了一种用于建立数据立方体维度的数据聚类算法，利用该算法对历史数据进行聚类后得到了便于进行OLAP技术分析的维度。基于凝汽器系统的历史数据。以凝汽器系统的真空变化情况为主题，建立了基于多维数据模型的数据立方体，利用OLAP进行了分析。结果表明，OLAP用于挖掘数据中的信息是可行的，而且比传统的数据分析方法优越。     

数据仓库技术在电力营销中的应用研究

本文在对原有的数据源进行分析和重新组织的基础上,构建电力营销数据仓库,并建立多维星型模式的数据立方体。运用OLAP和数据挖掘技术,从多角度、多层次快速地分析和查询数据仓库的数据,实现营销管理和预测的科学化,并说明电力营销决策支持系统能够为电力系统管理人员提供有效的决策信息。     

基于Hive的电力设备状态信息数据仓库

随着智能变电站的建设及其状态监测系统的发展,电力设备状态信息数据规模逐渐增大。针对现有电力数据仓库在海量状态数据存储查询和分析处理方面的不足,提出基于Hive的电力设备状态信息数据仓库及其多维数据快速查询与分析方法。通过对状态监测系统与生产管理系统（PMS）的分析,将电力设备静态信息与状态监测信息存储到Hive数据仓库中。设计了基于Hive的电力设备状态信息数据仓库的系统架构和海量状态数据存储结构,采用Hadoop 分布式文件系统（HDFS）对数据进行分布式存储管理,MapReduce作为海量数据查询分析     

商业智能及其在电力营销中的应用设计

商业智能是决策支持系统发展的新阶段。讨论了商业智能的概念和核心技术,包括数据仓库、联机分析处理和数据挖掘,并根据电力行业信息化的现状探讨了商业智能在电力营销工作中的应用和实施。电力行业商业智能可提高电力企业的风险控制能力和经营决策能力,具有广阔的应用前景。     

火力发电厂数据仓库的设计与实施

针对火电厂信息管理系统难于满足电力生产决策分析的问题,提出在现有管理信息系统基础上进行数据仓库的建设,介绍火电厂数据仓库的系统结构,说明数据仓库的实施原则,并详细介绍各个可实施的数据主题,结合凝汽器主题讨论数据仓库系统的实施步骤。     

SAP商务智能系统在电力企业信息化建设中的应用

介绍SAP商务智能系统概况,针对ERP系统运行中存在的问题,提出采用数据仓库、联机分析处理、数据挖掘三大核心技术构建企业级SAP商务智能系统,最终将信息清晰展现给决策者。