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文檔簡介
1、本文以溫州市某皮革有限公司能源計量數(shù)據(jù)實時監(jiān)控系統(tǒng)為研究背景,根據(jù)公司決策層的需求,分析和設(shè)計了適合公司決策支持的數(shù)據(jù)倉庫邏輯模型和物理模型結(jié)構(gòu),對數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換、裝載和數(shù)據(jù)清洗等技術(shù)進(jìn)行了具體的應(yīng)用研究,并結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法對電力能源負(fù)荷分別進(jìn)行了戰(zhàn)略預(yù)測和戰(zhàn)術(shù)預(yù)測的實際應(yīng)用研究,最后在上述研究基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)了可滿足實際決策應(yīng)用的實時數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)和ETL工具。本文的主要研究內(nèi)容如下:
1、分析了電力能源實時數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)需求,
2、設(shè)計了電力能源實時數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)架構(gòu);并根據(jù)業(yè)務(wù)需求,確立了電力能源實時數(shù)據(jù)倉庫的兩大主題結(jié)構(gòu):即電能消耗主題和工業(yè)能源消耗主題;并為兩個主題設(shè)計了邏輯模型結(jié)構(gòu)和物理模型結(jié)構(gòu)。
2、針對電力能源負(fù)荷預(yù)測設(shè)計了兩種預(yù)測方式:即電力能源負(fù)荷戰(zhàn)略預(yù)測和電力能源負(fù)荷戰(zhàn)術(shù)預(yù)測。其中電力能源負(fù)荷戰(zhàn)略預(yù)測主要面向中長期電能負(fù)荷預(yù)測,該預(yù)測主要針對企業(yè)的決策層;而電力能源負(fù)荷戰(zhàn)術(shù)預(yù)測主要面向短期電能負(fù)荷預(yù)測,該預(yù)測主要針對企業(yè)生產(chǎn)一線的管理者。
3、戰(zhàn)略預(yù)測主要分為兩種預(yù)測算法,分別是KNN預(yù)測算法和DWKNN預(yù)測算法,實驗數(shù)據(jù)表明DWKNN預(yù)測算法預(yù)測效果要好于KNN預(yù)測算法;戰(zhàn)術(shù)預(yù)測主要使用二次指數(shù)平滑預(yù)測法進(jìn)行電能負(fù)荷預(yù)測,該算法經(jīng)試驗數(shù)據(jù)對比結(jié)果誤差較小,達(dá)到實際應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。
3、基于上述研究,開發(fā)并實現(xiàn)了電力能源實時數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括:用戶登錄及連接配置模塊、ETL工具模塊、能源計量多維度分析模塊、電能負(fù)荷預(yù)測分析模塊、報表和圖形展示模塊。經(jīng)測試系統(tǒng)運(yùn)行
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