電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)技術(shù)解決方案

龍建雄

(北京聯(lián)合大學(xué) 應(yīng)用科技學(xué)院，北京 102200)

電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)技術(shù)解決方案

龍建雄

(北京聯(lián)合大學(xué) 應(yīng)用科技學(xué)院，北京 102200)

隨著電力企業(yè)信息化建設(shè)的飛速發(fā)展，信息集成和決策支持成為了重要的應(yīng)用領(lǐng)域。在電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)技術(shù)應(yīng)用中，結(jié)合電力營(yíng)銷信息集成平臺(tái)，建立了一個(gè)面向業(yè)務(wù)主題的決策支持系統(tǒng)。根據(jù)電力營(yíng)銷業(yè)務(wù)的需求，解決了決策支持系統(tǒng)的工具集成，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了決策支持的綜合算法。通過(guò)實(shí)例應(yīng)用，可以靈活地進(jìn)行報(bào)表處理和預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)分析。

電力營(yíng)銷;決策支持系統(tǒng);數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù);聯(lián)機(jī)分析處理;信息集成平臺(tái)

1 引言

電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)(Decision Support System-DSS)的實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)在功能上是獨(dú)立于營(yíng)銷MIS的，但其決策行為又依賴于電力營(yíng)銷信息庫(kù)或信息系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)，它彌補(bǔ)了管理信息系統(tǒng)的功能不足，是電力營(yíng)銷管理信息系統(tǒng)的延伸，解決了管理信息系統(tǒng)不能解決的問(wèn)題。傳統(tǒng)業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)在輔助決策上存在著如下的問(wèn)題:

1) 需要業(yè)務(wù)人員大量地、隨意地訪問(wèn)和查詢營(yíng)銷信息數(shù)據(jù)，而這些查詢和報(bào)表格式往往是固定的，缺少變化的靈活性，不得不求助于IT部門。IT部門整天忙于滿足這些不斷變化的查詢數(shù)據(jù)和產(chǎn)生報(bào)表的需求，還不能滿足業(yè)務(wù)人員的隨機(jī)請(qǐng)求。

2) 輔助決策信息涉及許多部門的數(shù)據(jù)，而不同系統(tǒng)的數(shù)據(jù)難以集成。

3) 輔助決策信息涉及大量的歷史數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的管理信息系統(tǒng)訪問(wèn)數(shù)據(jù)的能力不足，它對(duì)大量數(shù)據(jù)的訪問(wèn)性能明顯下降。

這些缺陷決定了決策支持系統(tǒng)建立的必要性，其目標(biāo)是為了制定管理決策相應(yīng)的支持信息，它與基于事務(wù)處理的管理信息系統(tǒng)快速響應(yīng)需求不同。電力營(yíng)銷管理信息系統(tǒng)處理的是操作性數(shù)據(jù)，而決策支持系統(tǒng)通常處理的是信息性數(shù)據(jù)。這些區(qū)別決定了系統(tǒng)綜合開(kāi)發(fā)的要求。企業(yè)需要快速準(zhǔn)確、能適應(yīng)需求多變的決策支持解決方案，而決策支持系統(tǒng)靠充分利用、發(fā)掘其現(xiàn)有數(shù)據(jù)，做出正確及時(shí)的決策，通過(guò)向用戶提供靈活報(bào)表、隨機(jī)查詢、OLAP(在線分析處理)和數(shù)據(jù)挖掘的功能，幫助電力局從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)規(guī)律，預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)，并且輔助其做出正確的決策，指導(dǎo)組織的發(fā)展方向。

2 電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)(DSS Architecture)

決策支持系統(tǒng)由三層體系組成:事務(wù)處理環(huán)境、聯(lián)機(jī)分析環(huán)境(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境)和決策支持系統(tǒng)前端工具。如圖1。

圖1 決策支持系統(tǒng)三層體系組成圖

2.1 事務(wù)處理環(huán)境

事務(wù)處理環(huán)境以企業(yè)在線事務(wù)處理(OLTP)為核心，提供即時(shí)、精確、可靠地完成事務(wù)的計(jì)算環(huán)境，如用電營(yíng)銷業(yè)務(wù)、生產(chǎn)系統(tǒng)、配網(wǎng)系統(tǒng)、財(cái)務(wù)系統(tǒng)等。事務(wù)處理環(huán)境為企業(yè)積累了大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，成為聯(lián)機(jī)分析環(huán)境數(shù)據(jù)來(lái)源的基礎(chǔ)。

2.2 聯(lián)機(jī)分析環(huán)境(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境)

聯(lián)機(jī)分析環(huán)境以在線分析處理(OLAP)為核心，提供自主查詢、多維分析、數(shù)據(jù)挖掘的計(jì)算環(huán)境，常稱為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境。它主要由存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)(主要是RDBMS)、OLAP服務(wù)器、基于 Web的應(yīng)用服務(wù)器和各種實(shí)施工具組成。主要工具有:

1) 建模工具:此類工具用于定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的模式和視圖、描述數(shù)據(jù)源、定義數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與數(shù)據(jù)源的對(duì)應(yīng)關(guān)系，如ERWin，PowerDesigner等工具。

2) 數(shù)據(jù)抽取與清洗工具:對(duì)多種數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)類型加工，并可按照數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)的分布，特點(diǎn)是能自動(dòng)進(jìn)行抽取、轉(zhuǎn)換和綜合，將數(shù)據(jù)載入數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，并且在具體操作時(shí)與元數(shù)據(jù)緊密結(jié)合。但由于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)來(lái)源于不同的應(yīng)用，而不同的應(yīng)用中可能有許多操作不一致的地方，比如同名義、異名同義、單位不同、字長(zhǎng)不同等，因此數(shù)據(jù)的規(guī)范化與校驗(yàn)對(duì)于保證數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的可信度非常重要，通過(guò)清洗工具排除這些臟數(shù)據(jù)。

3) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理工具:在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中，有一種數(shù)據(jù)非常重要，那就是元數(shù)據(jù)，它存儲(chǔ)了建立、使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的所有必要信息，因此一般是通過(guò)管理元數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行操作。

4) OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)引擎:包括基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP引擎(ROLAP)，它是基于關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP分析技術(shù);另一種是基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP引擎(MOLAP)，它是基于多維數(shù)據(jù)庫(kù)的OLAP分析技術(shù)，主要采用以多維數(shù)據(jù)庫(kù)為核心。

2.3 決策支持系統(tǒng)前端工具

對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和信息綜合，如分片和分塊、向下細(xì)化和向上綜合的分析，挖掘數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)系，并將結(jié)果用可視化方式顯示出來(lái)，主要由查詢和報(bào)表工具、在線分析處理工具和數(shù)據(jù)挖掘工具組成。前端工具通常有:

1) 查詢和報(bào)表工具(Q＆R Tools)。

2) 在線分析處理工具(OLAP Tools)，將關(guān)系的或直接的文件數(shù)據(jù)重組為便于數(shù)據(jù)分析的多維數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，它將數(shù)據(jù)沿著“坐標(biāo)軸”進(jìn)行存儲(chǔ)，沿著他們的商業(yè)軸線方便地分析數(shù)據(jù)，被普遍稱為“旋轉(zhuǎn)和切片(Slice＆Dice)”和“鉆取(Drill)”。利用OLAP工具，可以分析和深入研究數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)，看到異常情況，并得到重要細(xì)節(jié)的信息。

3) 數(shù)據(jù)挖掘工具(Data Mining Tools)，也叫數(shù)據(jù)開(kāi)采，是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的和隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取我們事先不知道的但又是潛在、有用的信息和知識(shí)。

3 電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)應(yīng)用框架

通過(guò)信息集成平臺(tái)(BIP-Business Integration Platform)［1］構(gòu)建營(yíng)銷系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，其架構(gòu)為:數(shù)據(jù)采集層、信息整合層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層、信息交互層，如圖2所示。

它包括關(guān)系庫(kù)、數(shù)據(jù)文件等各類數(shù)據(jù)集，其目的是建立一種體系化的數(shù)據(jù)存貯環(huán)境，通過(guò)數(shù)據(jù)提煉獲得信息，經(jīng)加工處理產(chǎn)生決策知識(shí)。

上述架構(gòu)表達(dá)了用電數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整體邏輯模型，蘊(yùn)涵了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的各個(gè)環(huán)節(jié)和組件。如:

圖2 電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)應(yīng)用框架

1) 源數(shù)據(jù):源數(shù)據(jù)是指用電部門已有的各類數(shù)據(jù)，如用戶、電價(jià)、電量、電費(fèi)回收等歷史數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)都可以加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里去。

2) 數(shù)據(jù)加載轉(zhuǎn)換:眾多加載工具將各種源數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中去。

3) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)引擎:完全并行處理、速度快、容量大，不需要數(shù)據(jù)重組，管理簡(jiǎn)單。用電部門的所有資料都可以按主題存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里。

4) OLAP服務(wù)器:同時(shí)包括多維數(shù)據(jù)庫(kù) MOLAP和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)ROLAP服務(wù)器，使得其性能和功能達(dá)到最佳。建立用電多維數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)多維數(shù)據(jù)分析。

5) 數(shù)據(jù)挖掘工具:向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供一整套數(shù)據(jù)挖掘解決方案，多種統(tǒng)計(jì)函數(shù)，包括數(shù)據(jù)聚集、分類、抽取、采樣等功能;挖掘算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、規(guī)則遞規(guī)、決策樹(shù)、機(jī)器自學(xué)習(xí)等，主要用來(lái)作數(shù)據(jù)評(píng)估和預(yù)測(cè)分析。

6) Web服務(wù)器:實(shí)現(xiàn)網(wǎng)上報(bào)表、網(wǎng)上分析和網(wǎng)上決策，使數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)與Web技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來(lái)，建立Web服務(wù)器。

7) 前臺(tái)業(yè)務(wù)智能工具:基于 WEB方式，集數(shù)據(jù)查詢、分析、圖表和報(bào)表生成的業(yè)務(wù)智能工具，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、分割、旋轉(zhuǎn)的可視化前端分析工具。

4 系統(tǒng)平臺(tái)工具集成

在系統(tǒng)工具集成的配置上，首先是支持主流的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品和決策報(bào)表產(chǎn)品，同時(shí)也支持多種硬件平臺(tái)和系統(tǒng)軟件平臺(tái)。考慮系統(tǒng)總統(tǒng)設(shè)計(jì)容量和負(fù)載能力，如選用Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品，在此基礎(chǔ)上集成 Oracle數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的平臺(tái)產(chǎn)品;考慮采用WEB遠(yuǎn)程管理技術(shù)和用戶WEB方式的自定制報(bào)表功能的要求，選用Actuate公司的決策報(bào)表工具，以此作為一種集成的技術(shù)解決方案(如表1所示)。對(duì)于其他數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)平臺(tái)產(chǎn)品，其構(gòu)建決策支持系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)過(guò)程相同。

4.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

1) Oracle Warehouse Builder:它與 Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)的 ETL功能相結(jié)合，能夠?qū)崿F(xiàn)設(shè)計(jì)、部署并管理企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)中心和電子商務(wù)智能應(yīng)用。

2) Oracle Discoverer Administrator:它可以將相關(guān)信息分組在文件夾中，并給這些商務(wù)區(qū)域和文件夾起一個(gè)有意義的名字，來(lái)創(chuàng)建和維護(hù) Discoverer終端用戶層中數(shù)據(jù)的面向商務(wù)的視圖。

3) Oracle Clickstream Intelligence Builder:提供基礎(chǔ)性的元數(shù)據(jù)，這種元數(shù)據(jù)正式描述了 Clickstream Intelligence數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的定義，例如轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)庫(kù)模式對(duì)象。它能夠加載到任何 Oracle Warehouse Builder信息庫(kù)中去。

4) Oracle OLAP Server:它充分集成到關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中，所有的數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)都在 Oracle中存儲(chǔ)和管理，提供卓越的可伸縮性、強(qiáng)健的管理環(huán)境，以及具有行業(yè)領(lǐng)先的可用性和安全。

5) Oracle Data Mining Tools:構(gòu)建高級(jí)的商務(wù)智能應(yīng)用程序，挖掘公司數(shù)據(jù)庫(kù)以發(fā)現(xiàn)新的見(jiàn)解，并且將見(jiàn)解集成到商務(wù)應(yīng)用程序中。

6) 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提取—轉(zhuǎn)換—加載 (ETL):對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，通常從各種事務(wù)系統(tǒng)和數(shù)據(jù)流中收集數(shù)據(jù)。來(lái)自于各種信息源的數(shù)據(jù)必須首先提取，然后轉(zhuǎn)換成單一的、一致性的視圖，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

4.2 決策報(bào)表工具

要實(shí)現(xiàn)輔助決策支持系統(tǒng)，其一套有效的分析處理工具是必不可少的，方案集成了Actuate公司產(chǎn)品，它作為輔助決策支持報(bào)表系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)分析和決策支持的報(bào)表功能。

1) Actuate iServer:它與Web和電子商務(wù)環(huán)境融為一體，可個(gè)性化定制，隨時(shí)隨地提供報(bào)告，為企業(yè)級(jí)提供強(qiáng)大的安全性和可管理性。

2) Actuate Portal:它提供開(kāi)放式數(shù)據(jù)源連接性，與J2EE和.NET相互集成，支持外部報(bào)告處理工具的開(kāi)放式服務(wù)器，可個(gè)性化定制和分析功能。

3) e.Report Designer:它是系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)工具，支持訪問(wèn)、使用、管理和更新數(shù)據(jù)，是一種面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)應(yīng)用程序。

4) Actuate Query:它是一種簡(jiǎn)便、直觀并基于Web的查詢工具，能夠滿足所有在不同的計(jì)算復(fù)雜性條件下最終用戶的要求。

5) Actuate e.Analysis:它以互動(dòng)方式對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為用戶提供一種基于瀏覽器且功能強(qiáng)大的互動(dòng)式分析工具。

6) Actuate e.Spreadsheet Designer:它是提供一個(gè)已用的報(bào)告開(kāi)發(fā)環(huán)境，用于創(chuàng)建靈活、可定制且基于Excel電子數(shù)據(jù)表的報(bào)告。

5 系統(tǒng)實(shí)施過(guò)程

決策支持系統(tǒng)存在多種需求:自主查詢、報(bào)表、OLAP分析、數(shù)據(jù)挖掘等，實(shí)際上，大約20%需要自主查詢，20%需要?jiǎng)?chuàng)建報(bào)表，10%需要 OLAP分析和數(shù)據(jù)挖掘，50%需要閱讀報(bào)表。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的建立也是一個(gè)長(zhǎng)期復(fù)雜的過(guò)程，需要不斷循環(huán)反饋，從而不斷增長(zhǎng)完善，建議以兩個(gè)階段來(lái)逐步建立決策支持系統(tǒng):

1) 自主查詢、靈活報(bào)表、泛化的OLAP分析。

2) 基于某一主題、深層次的OLAP分析和數(shù)據(jù)挖掘。

5.1 應(yīng)用的開(kāi)發(fā)［2］

應(yīng)用的開(kāi)發(fā)的主要任務(wù)是明確業(yè)務(wù)的界限，對(duì)不同的業(yè)務(wù)人員根據(jù)其權(quán)限定義相應(yīng)的業(yè)務(wù)主題。主題建好以后，至于具體的查詢、分析和報(bào)表可以不去理會(huì)，因?yàn)橥瓿蛇@些功能已非常容易，可由業(yè)務(wù)人員自己盡情發(fā)揮。

例如:電力營(yíng)銷業(yè)務(wù)中的重要主題包括客戶主題分析、業(yè)擴(kuò)主題分析、售電量主題分析、平均電價(jià)主題分析、應(yīng)收電費(fèi)主題分析、欠費(fèi)主題分析、躉售電主題分析、抄表主題分析、經(jīng)營(yíng)主題分析、線損分析、利率調(diào)整電費(fèi)分析、分時(shí)電費(fèi)分析。

在Actuate iServer中建立一個(gè) Encyclopedia報(bào)表共享環(huán)境，利用決策報(bào)表設(shè)計(jì)工具，讓部分授權(quán)用戶在WEB環(huán)境下自己定義分析主題和內(nèi)容，使授權(quán)用戶不需管理員在C/S狀態(tài)下就能夠隨意選擇任何主題進(jìn)行快速分析。

利用Report Designer工具:在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中可以靈活定義新的主題、屬性和分析手段，滿足系統(tǒng)的不斷擴(kuò)充需求，靈活定制報(bào)表模版。

利用數(shù)據(jù)抽取工具:在因業(yè)務(wù)系統(tǒng)變更或主題變更發(fā)生數(shù)據(jù)源改變時(shí)，調(diào)整數(shù)據(jù)抽取方法。

5.2 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用的開(kāi)發(fā)

利用Oracle Mining Tools/Actuate Analysis實(shí)現(xiàn)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘開(kāi)發(fā)，其主要任務(wù)是對(duì)定義的目標(biāo)建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)模型或預(yù)測(cè)模型，利用這些模型去挖掘所需要的結(jié)果。數(shù)據(jù)挖掘工具提供可視化圖形界面。

5.3 Web應(yīng)用的開(kāi)發(fā)

利用 Actuate Query和Actuate Portal開(kāi)發(fā) WEB應(yīng)用，包括定制主頁(yè)面、客戶化 Web界面、管理查詢用戶、實(shí)現(xiàn)用電資料的網(wǎng)上查詢和分析。

5.4 系統(tǒng)的功能設(shè)計(jì)

1) 標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)計(jì)報(bào)表生成:從客戶服務(wù)層及營(yíng)銷業(yè)務(wù)層提取合成客戶的原始信息及加工處理信息，利用報(bào)表設(shè)計(jì)工具形成自助報(bào)表。

2) 綜合查詢:新裝、增容與變更用電情況，電費(fèi)應(yīng)收、實(shí)收和欠費(fèi)情況，電價(jià)執(zhí)行情況和均價(jià)水平，客戶的電量、電費(fèi)和電價(jià)情況，供用電合同的簽約和執(zhí)行情況，電能計(jì)量管理情況，查詢違約用電、竊電處理情況以及線損情況等。根據(jù)各種可行條件的組合，瀏覽查詢客戶服務(wù)、營(yíng)銷業(yè)務(wù)和工作質(zhì)量情況。

3) 綜合分析:在報(bào)表設(shè)計(jì)工具中，定義分析主題的信息屬性。在報(bào)表分析工具中，利用主題內(nèi)容的信息，通過(guò)挖掘、鉆探、切片、旋轉(zhuǎn)等手段實(shí)現(xiàn)綜合分析內(nèi)容。其主題包括有:銷售分析主題;市場(chǎng)分析主題;新裝、增容與變更用電分析。

4) 需求預(yù)測(cè):在報(bào)表設(shè)計(jì)工具中，定義預(yù)測(cè)主題的數(shù)學(xué)模型。在報(bào)表分析工具中，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)內(nèi)容。利用系統(tǒng)中的歷史資料，預(yù)測(cè)分析，對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正校核。將數(shù)學(xué)模型求得的預(yù)測(cè)值與已發(fā)生的實(shí)際情況進(jìn)行比較，并予以修正。如:地區(qū)用電預(yù)測(cè)、地區(qū)行業(yè)用電預(yù)測(cè)、自發(fā)自用電量預(yù)測(cè)、大用戶用電預(yù)測(cè)、用電變化預(yù)測(cè)。

5) 營(yíng)銷能力分析:根據(jù)供電質(zhì)量、服務(wù)和電價(jià)水平，分析營(yíng)銷能力對(duì)客戶需求的適應(yīng)程度，提出改進(jìn)的意見(jiàn)。

6) 營(yíng)銷策略評(píng)估:建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行營(yíng)銷策略的可行性評(píng)估。

7) 營(yíng)銷效果評(píng)估:根據(jù)各項(xiàng)營(yíng)銷措施的執(zhí)行情況，定性和定量分析產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。

8) 客戶分析:客戶調(diào)查分析;客戶信用評(píng)估;客戶查詢、咨詢情況分析;客戶投訴分析。

6 一個(gè)決策算法應(yīng)用實(shí)例的實(shí)現(xiàn)

在決策算法中，有眾多的數(shù)學(xué)方法，關(guān)鍵是結(jié)合應(yīng)用主題建立一個(gè)實(shí)用、有效的數(shù)學(xué)方法，并將算法用腳本語(yǔ)言填寫(xiě)到報(bào)表公式中。主要算法有［3-4］:

6.1 預(yù)測(cè)算法

回歸法、指數(shù)平滑法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。

6.2 分類分析與聚類分析算法

用聚類算法，它可以幫助市場(chǎng)人員發(fā)現(xiàn)顧客群中所存在的不同特征的組群，并可以利用購(gòu)買模式來(lái)描述這些不同特征的顧客組群，如線損和故障分析、客戶分類等。下面根據(jù)一個(gè)實(shí)例，采用聚類算法實(shí)現(xiàn)一個(gè)異常用電用戶的分析過(guò)程。

聚類分析的主要依據(jù)是把相似的樣本歸為一類，而把差異大的樣本區(qū)分開(kāi)來(lái)。在由m個(gè)變量組成為m維的空間中，可以用多種方法定義樣本之間的相似性和差異性統(tǒng)計(jì)量。

用xik表示第i個(gè)樣本第k個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)，用xjk表示第j個(gè)樣本第 k個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)，用 dij表示第 i個(gè)樣本和第j個(gè)樣本之間的距離，我們采用歐幾里德距離，其定義公式如下:

依次求出任何兩個(gè)點(diǎn)的距離系數(shù) dij(i，j=l，2，…n)以后，則可形成一個(gè)距離矩陣:

它反映了單元的差異情況，在此基礎(chǔ)上就可以根據(jù)最短距離法或最長(zhǎng)距離法或中位線法等，進(jìn)行逐步歸類，最后形成一張聚類分析譜系圖。

設(shè)n個(gè)用戶，用戶平均電量為 x，容量 w為變量;第i個(gè)用戶在 t時(shí)間產(chǎn)生樣本指標(biāo)為:yti=xti/wti;第j個(gè)用戶在 t時(shí)間產(chǎn)生樣本指標(biāo)為:ytj=xtj/wtj;n個(gè)用戶中第i個(gè)與第j個(gè)組成的差異為:dtij={(yti－ytj)2/2}1/2。

在Actuate e.report Designer的編輯器中，將決策算法公式編輯到數(shù)值計(jì)算公式中，并根據(jù)輸出要求制定圖表形式，操作截圖如圖3所示。

圖3 決策算法定制方法截圖

在獲取一定數(shù)量的用戶用電信息后，通過(guò)分析，確定了一個(gè)供電區(qū)某一用電用戶在異常線損和電量變化異常情況下，找到該用電用戶可能有偷電行為，及時(shí)將信息報(bào)告給用電檢查部門，以待處理。圖4為該處理過(guò)程。

7 結(jié)論

本文介紹了電力營(yíng)銷決策支持系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)方案。通過(guò)對(duì)電力營(yíng)銷的信息應(yīng)用，闡述了決策支持系統(tǒng)面向主題的功能設(shè)計(jì)和構(gòu)建系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。在構(gòu)建的系統(tǒng)中，結(jié)合電力營(yíng)銷業(yè)務(wù)信息集成平臺(tái)BIP實(shí)現(xiàn)了決策支持系統(tǒng)的整體結(jié)構(gòu)。應(yīng)該說(shuō)，隨著電力信息化建設(shè)的飛速發(fā)展，信息集成和決策支持將成為重要的應(yīng)用領(lǐng)域，越來(lái)越受到各方面的重視。

圖4 聚類分析處理過(guò)程

［1］ 龍建雄.SOA在電力營(yíng)銷系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2007，21(2):39－44.

［2］ 國(guó)家電力公司發(fā)輸電運(yùn)營(yíng)部.電力營(yíng)銷管理信息系統(tǒng)設(shè)計(jì)規(guī)范(試行)［M］.北京:中國(guó)電力出版社，2002.

［3］ 高洪深.決策支持系統(tǒng)(DSS)理論·方法·案例［M］.3版.北京:清華大學(xué)出版社，2005.

［4］ 陳文偉.決策支持系統(tǒng)及其開(kāi)發(fā)［M］.3版.北京:清華大學(xué)出版社，2008.

Technological Solution to the Electric Marketing Decision Support System

LONG Jian-xiong
(College of Applied Science ＆ Technology，Beijing Union University，Beijing 102200，China)

With the rapid development of information construction of electric power enterprise，information integration and decision support have become an important field of application.In the technology applications of electric marketing decision support system，a decision support system of business-oriented theme has been established by the electric marketing information integration platform.Under the electric marketing business requirements，the decision support system kits have been solved and a comprehensive algorithm for decision support has been achieved on the basis of these kits.By the practical applications，the analysis reports and the prediction evaluations for the electric marketing business can be processed flexibly with this system.

electric marketing;decision support system;data warehouse;on-line analysis process;information integration platform

F 407.61

A

1005-0310(2010)01-0036-06

2009－09－05

龍建雄(1959—)，男，湖南湘潭人，北京聯(lián)合大學(xué)應(yīng)用科技學(xué)院副教授，高工，碩士，從事計(jì)算機(jī)科學(xué)應(yīng)用技術(shù)，軟件工程與軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)和應(yīng)用開(kāi)發(fā)，企業(yè)信息集成和項(xiàng)目管理。

(責(zé)任編輯 彭丹宇)