基于數(shù)據(jù)倉庫和聚類挖掘的熱計量分析.pdf

1、隨著城市集中供熱系統(tǒng)的普及，出現(xiàn)一些和供熱質(zhì)量密切相關(guān)的問題，如供熱溫度偏低或偏高、用戶偷水盜熱、熱計量表質(zhì)量問題造成讀數(shù)異常等現(xiàn)象。對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫，要從龐大的記錄中獲取有效決策信息是費時而繁瑣的。數(shù)據(jù)倉庫是用于決策的數(shù)據(jù)存儲技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘是用于發(fā)現(xiàn)有趣知識的技術(shù)。在尤其是金融、證券、銷售等行業(yè)，很多企業(yè)都建有自己的數(shù)據(jù)倉庫并從中獲得收益?；谝陨弦蛩?，論文采用濟南普賽技術(shù)有限公司和濟南熱力公司合作的項目——供暖計量平臺中的熱計量數(shù)據(jù)

2、作為研究對象，以研究用戶采暖情況及其異常原因為目的，論文提出系統(tǒng)化解決方案，對系統(tǒng)每個模塊都進行理論性和實踐性研究。
　　首先，論文確定課題研究意義后，對數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)進行了理論性方案研究，確定了其應用于集中供熱領(lǐng)域的可行性方案。根據(jù)研究內(nèi)容提出系統(tǒng)方案設(shè)計架構(gòu);確定研究主題、粒度，選用建模工具PowerDesigner進行星型架構(gòu)邏輯、物理模型設(shè)計。
　　然后，基于SQLSERVER的SSIS組件數(shù)據(jù)抽取速度的高效

3、性能，論文采用該組件對源數(shù)據(jù)實現(xiàn)抽取、轉(zhuǎn)換、加載操作，實現(xiàn)時間維度表、地理維度表和事實表不同的數(shù)據(jù)抽取方案設(shè)計，將源數(shù)據(jù)庫中組織性差、分散的數(shù)據(jù)加載到統(tǒng)一的數(shù)據(jù)倉庫中。針對ETL過程中的技術(shù)瓶頸聚合組件，進行并行化方案的理論研究和優(yōu)化設(shè)計;使用SSAS組件將關(guān)系數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成多維數(shù)據(jù)存儲模式;利用EXCEL的透視表功能實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)OLAP分析結(jié)果展示，利用MDX多維查詢語言的方式展示多維分析效果;
　　最后，比較K-Means

4、和EM聚類挖掘算法對同一典型用戶熱計量數(shù)據(jù)的聚類挖掘結(jié)果，對性能更為穩(wěn)定的EM算法挖掘結(jié)果進行采暖異常情況分析，從分類關(guān)系圖、分類剖面圖、分類特征、分類對比四種視圖觀察數(shù)據(jù)結(jié)果，獲得最后的異常情況決策信息。
　　數(shù)據(jù)倉庫并不是新興技術(shù)，在很多企業(yè)已經(jīng)都有著實際中的應用和成功案例，因此將企業(yè)中的熱計量數(shù)據(jù)用于搭建數(shù)據(jù)倉庫平臺，具有重要的戰(zhàn)略價值，企業(yè)可以用更加節(jié)省人力物力財力、更加科學的方式獲取更為有效的節(jié)能減排、打擊不法盜熱等決策