電力能源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、本文以溫州市某皮革有限公司能源計(jì)量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)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(jì)了適合公司決策支持的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯模型和物理模型結(jié)構(gòu),對(duì)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(duì)電力能源負(fù)荷分別進(jìn)行了戰(zhàn)略預(yù)測(cè)和戰(zhàn)術(shù)預(yù)測(cè)的實(shí)際應(yīng)用研究,最后在上述研究基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了可滿(mǎn)足實(shí)際決策應(yīng)用的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)和ETL工具。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　1、分析了電力能源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)需求,

2、設(shè)計(jì)了電力能源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)架構(gòu);并根據(jù)業(yè)務(wù)需求,確立了電力能源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)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(gè)主題設(shè)計(jì)了邏輯模型結(jié)構(gòu)和物理模型結(jié)構(gòu)。
　　2、針對(duì)電力能源負(fù)荷預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)了兩種預(yù)測(cè)方式:即電力能源負(fù)荷戰(zhàn)略預(yù)測(cè)和電力能源負(fù)荷戰(zhàn)術(shù)預(yù)測(cè)。其中電力能源負(fù)荷戰(zhàn)略預(yù)測(cè)主要面向中長(zhǎng)期電能負(fù)荷預(yù)測(cè),該預(yù)測(cè)主要針對(duì)企業(yè)的決策層;而電力能源負(fù)荷戰(zhàn)術(shù)預(yù)測(cè)主要面向短期電能負(fù)荷預(yù)測(cè),該預(yù)測(cè)主要針對(duì)企業(yè)生產(chǎn)一線(xiàn)的管理者。

3、戰(zhàn)略預(yù)測(cè)主要分為兩種預(yù)測(cè)算法,分別是KNN預(yù)測(cè)算法和DWKNN預(yù)測(cè)算法,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明DWKNN預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)效果要好于KNN預(yù)測(cè)算法;戰(zhàn)術(shù)預(yù)測(cè)主要使用二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法進(jìn)行電能負(fù)荷預(yù)測(cè),該算法經(jīng)試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果誤差較小,達(dá)到實(shí)際應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)。
　　3、基于上述研究,開(kāi)發(fā)并實(shí)現(xiàn)了電力能源實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng),該系統(tǒng)主要包括:用戶(hù)登錄及連接配置模塊、ETL工具模塊、能源計(jì)量多維度分析模塊、電能負(fù)荷預(yù)測(cè)分析模塊、報(bào)表和圖形展示模塊。經(jīng)測(cè)試系統(tǒng)運(yùn)行