電力能源實時數據倉庫系統研究與實現.pdf

1、本文以溫州市某皮革有限公司能源計量數據實時監(jiān)控系統為研究背景,根據公司決策層的需求,分析和設計了適合公司決策支持的數據倉庫邏輯模型和物理模型結構,對數據抽取、轉換、裝載和數據清洗等技術進行了具體的應用研究,并結合數據挖掘算法對電力能源負荷分別進行了戰(zhàn)略預測和戰(zhàn)術預測的實際應用研究,最后在上述研究基礎上設計并實現了可滿足實際決策應用的實時數據倉庫系統和ETL工具。本文的主要研究內容如下:
　　1、分析了電力能源實時數據倉庫系統需求,

2、設計了電力能源實時數據倉庫系統架構;并根據業(yè)務需求,確立了電力能源實時數據倉庫的兩大主題結構:即電能消耗主題和工業(yè)能源消耗主題;并為兩個主題設計了邏輯模型結構和物理模型結構。
　　2、針對電力能源負荷預測設計了兩種預測方式:即電力能源負荷戰(zhàn)略預測和電力能源負荷戰(zhàn)術預測。其中電力能源負荷戰(zhàn)略預測主要面向中長期電能負荷預測,該預測主要針對企業(yè)的決策層;而電力能源負荷戰(zhàn)術預測主要面向短期電能負荷預測,該預測主要針對企業(yè)生產一線的管理者。

3、戰(zhàn)略預測主要分為兩種預測算法,分別是KNN預測算法和DWKNN預測算法,實驗數據表明DWKNN預測算法預測效果要好于KNN預測算法;戰(zhàn)術預測主要使用二次指數平滑預測法進行電能負荷預測,該算法經試驗數據對比結果誤差較小,達到實際應用標準。
　　3、基于上述研究,開發(fā)并實現了電力能源實時數據倉庫系統,該系統主要包括: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、電能負荷預測分析模塊、報表和圖形展示模塊。經測試系統運行