數據倉庫等商業(yè)智能技術在供電企業(yè)的應用

2013-11-25 10:06:12 電力信息化　點擊量：評論 (0)

摘要供電企業(yè)的信息化建設經過近幾年的發(fā)展，已經初具規(guī)模。然而，我們同時也正在逐步陷入數據爆炸、信息匱乏的局面。因此，本文引入了以數據倉庫、OLAP（聯機分析處理）和數據挖掘為主要構件的商業(yè)智能，作者

，較少地涉及到業(yè)務數據庫，因此，同樣的操作BI要比綜合查詢軟件的查詢速度快許多。

2.2.1.3. 數據倉庫的數據定制更靈活，更及時

構建和維護數據倉庫，是針對某一主題進行數據定制的過程，是對數據倉庫工具的使用，不需要很高的專業(yè)知識。一般由使用單位的信息化工作人員來完成，甚至有些決策者自己來完成。因此分析數據的構成可以根據企業(yè)需要隨需而變，隨企業(yè)的發(fā)展隨時而變。綜合查詢軟件一般由開發(fā)商完成，應變的能力非常有限。

2.2.1.4. OLAP的分析功能更強大，并可以實現多維分析

采用OLAP系統(tǒng)能處理與應用有關的任何邏輯分析和統(tǒng)計分析。用戶無需編程就可以定義新的專門計算，將其作為分析的一部分。并且用戶可以在OLAP平臺上進行數據分析，也可以連接到其他外部分析工具上，如時間序列分析工具、成本分配工具等等。而綜合查詢系統(tǒng)地分析計算和分析手段在軟件開發(fā)階段設計完成，之后基本上不能改變，功能有限，在靈活性和分析能力上，遠不能與OLAP相比。另外， OLAP提供對數據分析的多維視圖和分析，方便決策者從多個角度的來分析和了解企業(yè)的情況。事實上，多維分析是分析企業(yè)數據最有效的方法。

2.2.1.5. 可進一步進行數據挖掘

采用BI技術可以在構建數據倉庫后，進一步應用數據挖掘技術，深層次地分析數據，顯示出BI的智能魅力。而綜合查詢軟件不具有這樣的功能。

2.2.2. 電網運行和設備管理方面

我們可以運用數據倉庫技術，將調度SCADA實時數據庫中的數據以及變電所智能監(jiān)控設備的實時數據等統(tǒng)一存儲起來，建立以電網系統(tǒng)運行數據中心，集中管理，統(tǒng)一對外發(fā)布系統(tǒng)運行的當前和歷史數據。既避免了SCADA系統(tǒng)中大量歷史數據資源的浪費；又解決了供電企業(yè)調度網與管理網實現隔離后，調度SCADA數據無法共享的問題。在此基礎上，運用OLAP和數據挖掘技術，就可以在電網運行分析、電網設備運行狀況監(jiān)測分析、故障輔助診斷等等方面大有作為了。

2.2.3. 地區(qū)用電的科學預測、電力市場分析方面，

供電企業(yè)信息化在營銷和調度自動化方面積累了大量的數據。這些數據為在電力市場分析、電力負荷預測上進行數據分析和數據挖掘提供了基礎。分析某一地區(qū)在一段時間內的電量變化情況和原因；進行負荷預測；從運行數據中發(fā)現趨勢和異常，并分析這一趨勢和異常；如何開拓電力市場等等。就數據挖掘技術現在的發(fā)展水平和企業(yè)的數據條件，還不能圓滿地實現這些功能。但是目前一些供電企業(yè)已經在這些方面做了一些嘗試，并獲得了成果，相信數據挖掘技術將會有很好的應用前景。

2.2.4. 客戶服務系