電力經營管理分析與輔助決策系統方案論文
一、電力經營管理分析與輔助決策系統的實現方案
1.系統的核心支撐
電力經營管理分析與輔助決策系統以數據倉庫為核心技術。數據倉庫作為決策支持系統和聯機分析應用數據源的結構化數據環境，可以應用到電力的經營管理上，從電力企業海量積累的數據中進行綜合的整理分析，近一步的挖掘隱藏信息，而且數據倉庫所分析的信息并不只是當前電力企業中所收集到的信息，而是從過去的某一時間到現在的所有數據信息。所以，通過數據倉庫可以幫助決策者把握以后的發展趨勢，起到一個輔助決策的作用，有利于電力經營管理分析與輔助決策系統的建設。
2.系統的架構組成
數據倉庫是作用是將信息歸納處理，并提供給決策人員。它主要由以下幾部分組成。第一是數據源，它是數據倉庫系統的基礎。一般包括電力企業內部處理信息和外部收集信息。內部信息包括數據庫管理員所管理的業務數據、處理之后的數據以及公司內各類文檔數據資料，而外部信息則包括正常的法律法規、市場收集到信息以及其他電力企業的信息等.。第二是數據的存儲與管理，它是整個數據系統的核心。數據倉庫的關鍵所在就是對數據進行存儲和處理。面對電力企業的海量數據，他可以進行快速的抽取清理，高效的整合，按照一定的要求進行重組，從而確定出系統的物理存儲結構，進行建設。第三是OLAP服務器，主要是對海量的數據進行高效的重組。通過它，系統可以對所需要分析的數據進行有效的集成，按不同的模型重組，方便最終的決策者進行全方位、多角度的分析，并研究其接下來的發展趨勢。最后是前端工具，包括各種數據分析、數據查詢、數據挖掘等應用開發工具。
3.系統的技術支持
通過數據倉庫來實現電力經營管理分析與輔助決策系統必須要有以下的技術支持。首先是ETL技術。通過它將分散的數據文件或數據庫等不同數據源的數據進行抽取，然后進行初步的處理，最后加載到數據倉庫中，為以后的聯機分析處理以及數據挖掘操作提供基礎。其次是聯機分析處理（OLAP），它具有很強的分析功能、形象的數據操作過程和可視化的分析結果等特點決定了它可以輔助決策。通過可以共享多維的信息，對一個或多個多維數據集可以進行聯機數據訪問和分析，創建出數據透視表或圖來總結數據，使用戶或者決策者可以多角度的去觀察數據。最后是數據挖掘（Datamining），數據挖掘指的是對海量的數據進行深入的分析，比如情報檢索、模式識等，從而發現其中隱藏于數據中特殊規律的過程。這就可以為決策者推算數據之后的發展趨勢提供數據支持。
4.方案的實現價值
�。�1）通過整合管理不同數據平臺的數據，可以滿足系統以后的詳細分析，可以促進數據的標準化。
�。�2）解決了原來數據分散、不易進行統計分析等問題，為電力企業的數據整合提供便利。
�。�3）通過該系統，可以充分分析數據，利用數據，進行深入的挖據，從而提高客戶的洞察力和高層決策者的監督力度，方便決策，進而提高電力企業在同行業中的競爭力。
二、電力經營管理分析與輔助決策系統的應用方案
1.方便查詢數據
對于電力的經營管理決策者而言，及時的了解數據的最新發展動態，掌握業務情況，做出正確決策非常重要。通過電力經營管理分析與輔助決策系統，使得對數據庫以及SQL語言不了解的人也可以進行詳細的數據統計分析，只要他們按照規定的業務邏輯就可以完成操作，而且可以以各種可視化的形式查看結果。
2.對數據進行OLAP分析
電力企業通過該系統可以對工作中某一個具體問題進行單獨的OLAP分析，節省時間，高效率操作。電力企業的工作人員可以從該系統中獲取所收集到相關數據，進行OLAP分析，具體可以通過餅狀圖、柱狀圖、折線圖等多種形勢呈現出來，通過多方位的觀察數據和分析，從而得到真實可靠的結論。
3.實時監控、預測
通過該系統，電力企業可以對企業的電費銷售進行實時的監控，對廣大的用戶群生活用電量，甚至是實時銀行的收費情況等都能有一個好的統計。另外，該系統可以對電力企業中的業務系統中積累的數據進行深入的分析，比如電壓合格率的浮動變化、電價的增加對用電量的影響，供電的可靠性等，從而對隱藏在數據中的規律進行科學的推測，對未來一段時間內的售電量、公司售電收入以及客戶的增減進行一個大膽的預測，幫助對企業在近期做一些調整。
三、結語
隨著科學技術的發展和我國的電力企業體制改革的不斷深化，電力企業的網絡化、信息化、計算機化建設已經有了一定的成就，接著就是高級領導層對現狀進行分析后提出的決策支持。本文利用數據倉庫技術對海量的數據進行整合處理，為電力經營管理分析與輔助決策系統的建設提工供技術支撐，從而方便高層對電力的經營管理提出決策指示。該系統的建設旨在幫助電力企業提高電力經營管理水平，面對如今的局勢能夠做出正確的決策，從而實現健康快速的發展。
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