数据挖掘技术在电力行业中应用PPT

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数据可以是结构化，如关系数据库中的数据;也可以是非结构化的,如文本、图形和图像数据;发现知识的方法可以是数学的,也可以是非数学的;可以是演绎的,也可以是归纳的。发现的知识可以被用于信息管理,查询优化，决策支持和过程控制等,还可以用于数据自身的维护。
数据挖掘就是指从大量不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘是统计学、数据库技术、模式识别、机器学习、人工智能技术的交叉综合。
数据挖掘结果主要有以下几种应用方式:(1)增值应用系统、服务、功能模块或硬件;(2）创新、完善标准、规范或管理制度;(3）新市场和新业务拓展;(4)战略级辅助决策。
电网规划优化:不同的规划方案对电网的影响，得出可靠性、造价、负荷等各类因素的影响值，确定最佳规划。
检修策略:通过状态检修,判断接下来哪些设备可能发生故障?预测检修策略对设备绩效、成本等带来的影响。
投资计划:进行长短期的项目投资预测、项目成本预测、项目现金流预测,辅助投资计划优先级的制定。
用工配置:根据福利工资、检修成本、能力、任务要求,配置合适的人员。
预算超支:当项目决算超出预算目标时,财务主管和基建主管将收到警报。
采购计划:根据供应商信息,对各种类型的物资库存、需求、周期进行钻取,探查它们的库存情况以制定采购计划。
缺陷管理:一周内各天各区域的故障设备数量报告。
财务报表:定时生成,月度/季度财务报表，告知已经发生的财务情况。