（计算机应用技术专业论文）电力辅助决策分析系统的研究与应用.pdf

摘要 在计算机系统在电力企业得到广泛应用的今天，企业领导者们遗憾地认识 到这样一种现象：建设一个计算机系统的高投入与系统运行后的低产出极不成 比例。现在企业普遍采用的管理信息系统( m i s ) 共同存在的特点就是：需要网 络支持，需要较多硬件投入，软件维护工作量大。建设了成体系的网络结构， 大量前台机，工作站及高档次计算中心，高速采集并大量存储各种数据。而得 到的应用无非是各神账单、文件、报表等等。因此对企业重大决策产生影响的 分析数据、统计工作仍需人工完成。决策支持系统( d s s ) 概念的提出，正是针 对上述弊端提出的企业级整体解决方案，在较为完备的网络环境下，在原始数 据较为充分的基础上，提高各种资源( 包括软件、硬件、网络、数据) 的利用 率，将数据有效地筛选、整理、加工，形成决策依据，简化从原始数据收集到 决策依据形成的过程，替代繁琐人工，使计算机系统实现与其代价相符的价值。 本文从系统工程的角度全面系统地论述了构建决策支持系统的理论与技 术，并详细阐述了与决策支持系统紧密相关的三类技术一一数据仓库( d a t a w a r e h o u s e ) 、联机分析处理( o l a p ) 、数据挖掘( d a t am i n i n g ) 的理论及具体 使用。本文的主要特点是从工程设计的角度，用系统工程的思维方式，结合电 力系统的具体需求，论述了构建电力辅助决策分析系统的整个过程，包括建立 b s 和c s 相结合的分布式系统架构，设计m i c r o s o f t 数据仓库环境，选用h y p e r i o n p e r f o r m a n c es u i t e 商务智能平台开发o l a p 应用，提出一套统计挖掘方法论并开 发出以统计分析为数据分析手段的数据挖掘工具。 文中所讨论的系统经过调试可以正常、稳定的工作，能够满足电力企业分 析决策的需要。对于从事决策支持相关工作的科研人员，本文具有一定的参考 价值。对于电力企业的决策研究人员或决策者，本文也提出了建设性的意见。 关键词：决策支持系统，数据仓库，0 l a p ，数据挖掘，统计学 a b s t r a c t n o w a d a y s ，c o m p u t e rs y s t e m i su s e dw i d e l yi nl o t so fe l e c t r i cp o w e re n t e r p r i s e s b u tt h ee n t e r p r i s e sl e a d e r sh a v ef o u n dt h ed i s p r o p o r t i o nb e t w e e n t h eh i g hi n v e s t m e n t a n dl o wr e v e n u eo fb u i l d i n gac o m p u t e rs y s t e mr e g r e t f u l l y c o r p o r a t i o n sa p p l y m a n a g e m e n ti n f o r m a t i o ns y s t e m ( m i s ) w h o s er e q u i r e m e n t sa r en e t w o r k ，h a r d w a r e a n ds o f t w a r em a i n t e n a n c e m a n ys y s t e m so fn e t w o r k ，c l i e n tm a c h i n e s ，w o r k s t a t i o n s a n dh i g h g r a d ec o m p u t i n gc e n t e r sa r ei n t r o d u c e dt og a t h e ra l ls o r t so fd a t ar a p i d l y a n ds t o r et h e ml a r g e l y , b u tj u s tt og e ta l lk i n d so fb i l l s ，f i l e s ，r e p o r t i n gf o r m sa n ds o o n s o ，i ti sn e c e s s a r yt om a k ea n a l y s i sa n d s t a t i s t i c sb y m a n p o w e r t om a k e i m p o r t a n t d e c i s i o n d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ( d s s ) i st h ev e r ye n t e r p r i s es o l u t i o nt oc o n q u e r t h ed i s a d v a n t a g e sm e n t i o n e da b o v e u n d e rt h ep r e c o n d i t i o nt h a tn e t w o r ki sc o m p l e t e a n dd a t ai s e n o u g h ，d s sc a ni m p r o v et h ea v a i l a b i l i t y o fa l lr e s o u r c e si n c l u d i n g s o f t w a r e ，h a r d w a r e ，n e t w o r ka n dd a t a w 油i t , d e c i s i o n m a k i n gi n f o r m a t i o nc a l lf o r m t h r o u g he f f e c t i v ed a t af i l t e r i n g ，d a t ac l e a t i n ga n dd a t ap r o c e s s i n g i ts h o r t e n st h e p r o c e s sf r o mc o l l e c t i n gd a t a t om a k i n gd e c i s i o n ，r e p l a c i n gt r i v i a lm a n u a lw o r ka n d m a k i n gc o m p u t e rs y s t e mw o r t h y o f t h ec o s to f b u i l d i n gi t s e l f t h i st h e s i sl o o k e di n t ot h et h e o r ya n dt e c h n o l o g yo fb u i l d i n gad s s i n c l u d i n g t h r e ec o r r e l a t i v e t e c h n o l o g i e s ，w h i c h a r ed a t a w a r e h o u s e ，o n l i n ea n a l y t i c a l p r o c e s s i n g ( o l a p ) ，a n dd a t am i n i n g ，c o m p r e h e n s i v e l ya n ds y s t e m i c a l l y f r o mt h e v i e wo fe n g i n e e r i n gd e s i g n ，w i t ht h em e t h o do fs y s t e m se n g i n e e r i n ga n ds p e c i f i c r e q u i r e m e n to f e l e c t r i cp o w e r e n t e r p r i s e s ，t h et h e s i sd i s c u s s e dt h ew h o l ep r o c e s so f b u i l d i n g a na i d e d p o w e r d e c i s i o n a n a l y s i ss y s t e mi n c l u d i n gc o n s t r u c t i n g a d i s t r i b u t i v ef r a m e w o r kw h i c hi sac o m b i n a t i o no fb sa n dc s ，d e s i g n i n gm i c r o s o f t d a t aw a r e h o u s e e n v i r o n m e n t , d e v e l o p i n g o l a p a p p l i c a t i o n o n h y p e r i o n p e r f o r m a n c es u i t eb u s i n e s si n t e l l i g e n c ep l a t f o r m ，i n t r o d u c i n ga m e t h o d o l o g y o fd a t a m i n i n gb y s t a t i s t i c a lm e t h o da n da l s od e v e l o p i n gt h ec o r r e s p o n d i n gd a t a m i n i n g t 0 0 1 t h es y s t e ms t u d i e d b yt h e t h e s i sc a nw o r kn o r m a l l ya n d s t e a d i l yt h r o u g h d e b u g g i n ga n dc a nm e e tt h e d e m a n do fe l e c t r i c p o w e re n t e r p r i s e sb a s i c a l l y t o h r e s e a r c h e r sw h ow o r kf o rd s s ，t h i st h e s i sc a nb ear e f e r e n c e t od e c i s i o n m a k e ro r e m p l o y e e sw h ow o r kf o rd e c i s i o n m a k i n go fe l e c t r i cp o w e re n t e r p r i s e s ，t h i st h e s i s g i v e s ac o n s t r u c t i v ei d e a ， k e yw o r d s ：d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ，d a t aw a r e h o u s e ，o l a p , d a t am i n i n g ， s t a t i s t i c s i i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名： 厄磊 日期：妒够年争月二_ d 日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或 扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：丕鑫导师签名： 日期：渺年月2 - - 0 曰 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 第一章引言 1 ，1 电力辅助决策分析系统的背景及研究意义 信息化建设是电网现代化的必由之路，中国南方电网有限责任公司在2 0 0 3 年的安全生产工作会议上明确提出了加大科技投入、提高技术装备水平，以信 息化带动电网现代化的指导思想，要求在“统一规划、统一标准、统一组织开 发”的原则下，稳步推进信息化的建设，为公司生产经营提供数字化的管理和 决策手段。 这些年来，电力系统内部陆续建成了一些管理信息系统，办公自动化( o a ) 系统，各个供电局自己的生产m i s ，各个发电厂自己的m i s ，整个电力集团目 前建设的几个大的管理信息系统有：电力营销管理信息系统、安全生产管理信 息系统、电力技术监督管理信息系统、调度信息管理系统，还将建设电力信息 港、电力e r p 等许多管理信息系统。以上各个信息系统之间的信息通信、资源 共享显得越来越频繁。 随着厂网分开，全国大统的电力划分成一些大的发电实体公司和一些大 的电网公司，逐步走向市场化。各公司之间如何共享资源，把历史的数据变为 有用的决策信息，将成为摆在各个公司面前的问题，处理不好会影响到公司自 身的迸一步发展。 为了解决以上问题，提高电力系统的管理决策水平，使电力集团公司向世 界一流的电力生产、电力运营企业迈进，从技术上指导建立高效、科学的决策 支持系统，有必要建立一整套标准构架的决策支持系统，使它们开发成本更小， 更容易扩展，资源充分共享，运行更高效，加速电力信息化进程。 借助此次电力技术监督系统的刚刚建设运行的机会，本文提出了建立以技 术监督管理为对象的辅助决策分析系统。用信息化改造传统的电力技术监督模 式，建立质量、标准、计量三位一体的技术监督决策体系，更好的为电力的安 全稳定发电、供电服务。 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 1 2 国内外发展动向 决策支持系统作为一种新兴的信息技术，为国内外各大中企业提供了各种 决策信息以及商业问题的解决方案，今天，管理所面临的外部环境正在发生迅 速变化。商业及其本身的环境也比以往更加复杂，而且这神复杂性日益增加。 这些都对现代企业的管理决策带来了新的挑战。 在国外，针对特定领域的应用的人们开发了许多专用的挖掘分析应用，包 括生物医学、金融、电信、零售业等，这些实践将数据分析技术与特定领域知 识结合在一起，提供了满足特定任务的成熟的决策支持解决方案。更多企业为 了加强业务人员的业务水平，建立了所谓的“商业智能部门”( b u s i n e s si n t e l l i g e m u n i t ，简称为b i u ) 。所谓b i u ，由精通业务同时又熟悉信息分析技术的高级分 析人员组成，这些分析人员可以凭借自己的行业知识和经验进行各种动态分析， 及时快速地掌握业务发展动向，并为各级业务主管提供决策支持。 b 1 l i 的主要职能包括： 1 、在数据仓库的开发和管理过程中注意和i t 部门保持联系和沟通； 2 、使用各种统计分析手段帮助理解和观察业务； 3 、提供业务人员所关心的各种业务分析； 4 、与主要决策者协同工作，制定商业智能的短期、中期和长期开发计划； 5 、评估商业智能带来的业务价值。 在国内，商业智能( b i ) 技术在9 0 年代中后期进入我国，而真正实旌应该 在1 9 9 8 年左右。到2 0 0 0 年初期，许多大型企业开始大规模建立数据仓库，规 模最大的像中国银行和中国移动等，其投资量几乎占到全球b i 投资的三分之一。 有很多国内企业最初对于数据仓库的期望值非常高，但最终的结果可能与他们 的期望值相差很远，以致开发出了b i 系统却不会用。b i 是一个非常复杂的需要 长期投入的项目，对于企业的c i o 来说，实施b i 的两个最大的难题就是：投资 大、效益无法量化。因此，从实施的角度看，做b i 项目首先必须有一个清晰的 目标，因为b i 与一般的管理类项目有本质的区别，如果最初没有一个清晰的目 标，那么这个项目永远都做不完。 据报道，有关部门曾对国内外知名软件公司及其推荐的5 0 多户典型商业企 业进行的调研表明，目前我国商业决策信息化应用状况总体上还处于起步阶段， 在三个方面还存在着制约因素。 2 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 从企业方面看，首先，观念落后是制约决策信息化的首要因素，相当多的 企业决策者对企业决策信息化认识不够，投入不足，支持不力；其次，企业对 实施信息化工作缺乏总体规划，前期的系统咨询论证不充分，导致后期软件子 系统繁多，体系混乱，难以兼容，造成新的“信息孤岛”；第三，企业目前人才 匾缺，特别是既熟悉管理又懂计算机的复合型人才严重缺乏；还有，部分国有 大型企业刚刚脱困甚至尚未脱困，缺乏必要的资金，部分企业对怎样选择软件 感到迷茫，缺乏评价软件公司的能力，这些问题严重制约了企业决策信息化的 发展。 从软件公司方面看，由于我国软件产业发展时间较短，公司规模偏小，经 验积累不够，目前国内一些软件厂商提供的软件功能尚不够完备，系统间集成 能力稍差，产品开发工程化较弱，对企业的普适性尚待提高。在实施管理软件 的过程中，有的软件公司为抢占市场，过于迁就企业提出的不合理要求，在程 序设计过程中固化了企业原有的落后流程。国外管理软件则存在本地化不够的 问题，其软件不完全符合中国的制度和文化，费用高昂，售后服务不够及时， 一般企业很难承受。 从社会环境方面看，各级政府和有关部门对企业管理落后的严重性认识不 足，对利用信息技术改善企业管理的巨大作用了解不够，观念普遍大大落后于 企业的探索和实践。社会中介服务机构不健全，以企业管理诊断和重组为特长 的咨询机构太少，软件市场的无序竞争问题也亟待解决。此外，在技术、资金、 通讯基础设施建设和复合型人才教育培训等方面，政策的支持不够。因此，商 业决策信息化仍然任重而道远。 就电力本身而言，由于“厂网分开”、“竞价上网”等政策的出台，国内电 力企业更多地关注电力营销的合理实施所带来的效益，开始逐渐地研究并实施 电力营销决策支持系统。但对于电力系统技术监督方面还没有意识到决策支持 对其带来的好处，本文就这点展开研究和讨论，相信能给电力部门有所启发。 1 3 本文的主要工作 本文以电力辅助决策分析系统为题进行了系统调研、系统设计、软件编程、 数据模型设计、数据挖掘过程设计等工作。本文主要围绕以下几点开展工作： 1 、采用m i c r o s o f t 数据仓库方案构架系统数据仓库环境并使用m i c r o s 曲 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 a n a l y s i ss e r v i c e 工具进行多维数据集建模。 2 、建立了以b s 和c s 相结合的分布式系统架构。 3 、采用h y p e r i o n p e r f o r m a n c e s u i t e 商务智能平台实现系统的o l a p 应用， 并使用其脚本来开发系统的w e b 展现。 4 、采用s p s s 进行数据分析，提出了套统计挖掘方法论并用v i s u a lb a s i c 对s p s s 进行二次开发，实现了更为灵活的前端客户机展现。 5 、对电力企业的决策过程进行了详细的调研，并对统计学进行了研究后， 选取合适的统计方法用于电力企业相关的统计分析。 1 4 本文的组织结构 全文共分为八章： 第一章“引言”，简要介绍了本文的主旨。 第二章“决策支持系统概述”，重点分析了决策支持系统产生的技术背景和 它的概念、组件、特点和发展方向。 第三章“系统总体设计”，详细介绍了本系统的总体设计架构和模块组成。 第四章“数据仓库环境的构建”，主要论述了数据仓库的概念和主要的技术 特点以及构架本系统数据仓库环境的实现方法和数据建模方法。 第五章“o l a p 分析系统的实现”，主要论述了o l a p 的概念和主要的技术 特点以及o l a p 分析系统的具体实现方法。 第六章“数据挖掘工具的实现”，主要论述了数据挖掘的概念和主要的技术 特点以及一个统计挖掘工具的具体实现方法。 第七章“统计方法的应用”，论述了系统如何使用统计学方法来实现数据挖 掘和数据分析任务，其中详细阐述了系统用到的几种统计学分析方法。 第八章“总结”，对全文做出总结，并指出本研究课题的不足之处。 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 第二章决策支持系统概述 决策支持系统作为一门新兴的信息技术，能够为企业提供各种决策信息支 持以及许多商业问题的解决方案，从而减轻管理者从事低层次信息处理和分析 的负担，使得他们专注于最需要决策智慧和经验的工作，从而提高决策的质量 和效率。 2 1 决策支持系统的起源 2 0 世纪5 0 年代，电子计算机找到了它的商业用途。第一个高效处理数据的 大规模系统是美国人口调查局在1 9 5 1 年使用的u n i v a c1 计算机系统。据报道， 如果当时没有计算机，美国1 9 5 0 年人口调查数据报表到下一个1 0 年人口调查 开始时也无法完成。 2 0 世纪5 0 年代中期，些大公司对于其本身重复性的事务工作已开始采用 计算机，例如处理公司的发薪业务。众所周知，该项活动属于自动数据处理， 这个术语早先指电子机械穿孔卡处理或称为电子数据处理( e d p ) 。随着计算机 的广泛应用并且人工成为历史遗物，这些术语简称为数据处理( d p ) 。后来，当 数据处理的术语包括组织的所有计算机应用时，为描述通常业务事件的重复处 理及其相关数据的记载，人们便创造了事务处理这一术语。 一些经理人很快发现适当处理的事务处理数据具有潜在的决策价值，他们 向其单位的数据处理人员询问有关从存储于计算机的数据中获取的信息。当时， 直接存取存储设备和联机终端的使用尚不普遍，更谈不上带有查询软件的数据 库了。因此没有任何简便方法按要求获得单个数据元素。满足这一要求的唯一 方法是产生大量包含于单个数据元素相关的报告，信息报告系统( 球s ) 由此而 产生。 基于纸的信息报告系统在新世纪已经落伍了，这些报告显示出计算机含有 大量有用的管理数据。随着即时访问数据时刻的到来，管理信息系统( m i s ) 应 运而生。致力于开发m i s 的人表示，决策数据并不需要来自厚厚的报告。 2 0 世纪7 0 年代，可帮助做出特定类型决策的更适中的信息系统产生了，这 些信息系统被称为决策支持系统( d s s - - d e c i s i o ns u p p o r ts y s t e m ) 。决策支持 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 系统在2 0 世纪8 0 年代进一步演化，以便对其所包含的数据提供更方便的最终 用户存取。 2 0 世纪9 0 年代，国外企业界出现一个术语商业智能( b d ，它包含了 决策支持系统同时也是决策支持系统的演化，早先也被称为经理信息系统 ( e i s ) 。从技术层面上讲，它是数据仓库、o l a p 和数据挖掘等技术的综合应用， 后面的章节将分别详细介绍这些技术。 2 2 决策支持系统的概念 尽管目前还没有普遍接受的决策支持系统的定义，人们对它的理解还存在 着差异，但是这些看法有很多共同之处，比如d s s 是支持而不是代替决策者： d s s 主要是支持上层管理的半结构化决策问题；d s s 是交互的计算机系统；具 有适用的人机交互界面等。 所以一般来讲决策支持系统是以管理科学、计算机科学、行为控制论为基 础，以计算机技术、人工智能技术、经济数学方法和信息技术为手段，主要面 对半结构化的决策问题，支持中高级决策者的决策活动的种人机交互系统。 它能为决策者迅速而准确地提供决策需要的数据、信息和背景材料，帮助决策 者明确目标，建立和修改模型，提供备选方案，评价和优选各种方案，通过人 机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力支持。 2 。3 决策支持系统的组件 一个决策支持系统通常包括如下典型的组件，如图2 1 所示。 从结构上来看，d s s 是帮助决策者利用数据、模型、方法、知识推理等去 解决非结构化决策人机交互系统，它的理想框架主要由会话系统( 人机接口) 、 数据库、模型库、方法库和知识库及其管理系统组成。 1 、模型库：d s s 的模型库( m b ) 及其模型库管理系统是d s s 的核心，也 是d s s 区别于m i s 系统的重要特征。d s s 的模型的建立通常是随d s s 解决问 题的要求而定的，不同的企业不同层次的决策需求是不一样，一般情况下包括： 投资模型、筹资决策模型、成本分析模型、利润分析模型等。 2 、数据库：数据库管理系统负责管理和维护d s s 中使用的各种数据，在模 6 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 图2 - i 决策支持系统组件图 型运行的过程中所使用的数据，按其数据内容分类，分别建立数据仓库文件。 运行的结果所产生的各种决策信息，常以报表或图形形式存放在数据库中，并 增加时间维度来实现数据库的动态连续性。通过数据库管理系统有效地实现与 模型库、方法库、知识库与用户接口部件方便、快捷的联结，实现数据的有效 输出，以达到为各种决策服务的目的。 3 、方法库：方法库及其管理系统是在存储和管理各种数值方法和非数值方 法。包括方法的描述、存储、删除等问题。比如会计决策支持系统常用的方法 有：预测方法( 时序分析法、结构性分析法、回归预测法等) 、统计分析法( 回 归分析、主成份分析法等) 、优化方法( 线性规划法、非线性规划法、动态规划 法、网络计划法等) 及数学方法等。 4 、知识库：知识库及其管理系统是以相关领域专家的经验为基础，形成一 系列与决策有关的知识信息，最终表示成知识工程，通过知识获取设备形成一 定内容的知识库。并结合一些事实规则及运用人工智能等有关原理，通过建立 推理机制来实现知识的表达与运用。 5 、人机接i d ：交互式人机对话接口是实现用户和系统之间的对话，通过对 话以各种形式输入有关信息，包括数据，模型，公式，经验，判断等，通过推 理和运算充分发挥决策者的智蕙和创造力，充分利用系统提供的定量算法，做 出正确的决策。 7 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 2 4 决策支持系统的特点 通过上述的分析我们可以看出决策支持系统是在传统的m i s 基础上发展起 来的，同时又有许多不同于传统的管理信息系统( m i s ) 的特点。我们通过以下 对比分析来认识d s s 的特点，如表2 - 1 。 表2 - 1d s s 与m i s 特点比较 比较内容d s sm i s 完成任务管理目标，半结构化问题日常业务，结构化问题 追求目标壤满意、可行的方案 噩大化、最优化的方案 设计思想灵活开放、按用户所需 稳定静态、以日常管理为中心 处理技术人的经验、判断力、创造力系统性、客观性、最优化 驱动方式模型驱动、用户驱动 数据驱动 操作方式人机交互多，强调人的作用 自动化处理 信息需求强调决策者个性需求 体现全局整体的需求 1 、d s s 是一个解决方案。 d s s 不是种通用的产品，而是一个解决方案。每个企业都要结合自身的 状况、明确待解决的管理困难，然后进行决策支持系统的分析、设计、开发和 实施，以真正满足企业管理决策的需要。 2 、先进的管理思想是d s s 的灵魂。 一个成功的d s s 应用，应该融合了优秀的管理思想，能给企业提供分析和 解决商业问题的有效的方法论。d s s 中所包含的计算机软硬件技术，则是将这 种管理思想和方法论具体表现出来，从而让d s s 的用户在使用过程中能够贯彻 这种管理思想、实践这种方法论。组织整体的管理绩效因此而得到提高。这从 另一个角度说明，企业必须首先整合自己的管理思路，提高管理意识，明确通 过d s s 将实现的管理目标，才能开始d s s 的实施。 3 、d s s 的实施存在很高的风险， d s s 的实施是复杂的，因为它不仅仅是搜索、处理和分发信息的信息系统， 而且还可能显著地改变组织运作的方式。d s s 应用系统的成功最终取决于企业 的使用效果，让管理者感受到投资带来的回报。因此，d s s 的实施除技术之外 还包含着诸多人为因素。每个企业的情况都是不同的，所以要做到具体问题具 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 体分析。这些人为的、组织的不确定性造成了d s s 应用实施的高风险。据国外 统计，大约6 0 7 0 的d s s 项目都没有取得良好效果。 2 5 决策支持系统的发展方向 目前，大多数d s s 仍停留在一个查询系统或者报表系统，d s s 的设计和实 现缺乏可操作、可实施的技术、方法和工具，随着信息技术和管理思想的不断 发展，d s s 正在向智能化、群体和行为导向等方面发展。 1 、智能化d s s 。8 0 年代知识工程( k e ) ，人工智能( a i ) 和专家系统( e s ) 的兴起，为处理不确定性领域的问题提供了技术保证，使d s s 朝着智能化方向 前进了一步，形成了今天的d s s 的结构，确定了d s s 在技术上要研究的问题。 2 、群体d s s ( g d s s ) 。群体决策比个体决策更合理，更科学。但是由于群 体成员之间存在价值观念等方面的差异，也带来了一些新的问题。从技术上讲， 个体d s s 是g d s s 的基础，但要增加一个接口操作环境，支持群体成员更好的 相互作用。 3 、行为导向d s s 。由于d s s 是利用各种信息处理技术迎合决策者的需求， 扩大他们的决策能力，是属于业务导向型的d s s 。而行为导向( b e h a v i o r o r i e n t e d ) 的d s s 是从一个全新的角度即行为科学角度来研究对决策者过程的支持，其主 要研究对象是人，而不是以计算机为基础的处理系统，主要是利用对决策行为 的引导来支持决策，而不仅仅用信息支持决策的。这将会为人类最终解决决策 问题开辟一条道路，但其研究范围和技术手段已超出今天的信息系统的范围。 9 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 第三章系统总体设计 本系统作为支撑电力技术监督工作的核心系统，目标是建立一个技术监督 的专家系统，根据各专业监督部门和管理者的要求，及时提供各类统计分析报 表，为领导宏观管理与决策提供及时、准确的信息支持。但由于专家系统是建 立在大量的数据和大量的经验库的基础上的，所以，电力技术监督专家系统的 建立需要一个相对时间较长的过程，而现在的电力辅助决策分析系统仅仅是专 家系统的前身，承担了对电力设备数据的挖掘和o l a p 分析功能，通过前端展示 工具，直观地对设备数据进行挖掘分析，为电力技术监督、设备故障处理和设 备故障预警等提供强有力的手段，因此，无论是在系统构架还是在具体实现细 节上，都应当从设计、实施和升级等各个方面综合考虑。 3 1 系统设计原则 1 、系统应简单易用，面向最终用户。 系统面对的最主要的用户是决策者、各部门的业务人员，而非计算机专业 人员，因此系统应该简单易用，使最终用户能够自主地获得所需信息，而不必 过多地考虑底层数据结构的细节。同时应充分考虑到各类用户不同的需求，提 供全方位的服务。 2 、系统应具有充分的灵活性。 电力技术监督业务种类较多，业务量大，因此除日常业务中的固定报表外， 还经常有许多从基层采集来的实时数据需要及时组成各种统计报表。基于这一 现状，在系统的设计时就应考虑其灵活性。主要包括：对多数据源的支持；用 户自主的数据查询；灵活的数据分析：随意的报表制作；系统良好的开放性等。 3 、系统应具各良好的安全性。 在电力技术监督业务数据中有许多是敏感的关键信息，信息安全问题必须 予以足够的重视。因此，系统应具备良好的安全机制，能够对系统的安全性进 行严密的管理。 4 、系统应具备良好的伸缩性。 目前系统主要是支撑电力技术监督的工作，但是考虑将来同样要为整个生 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 产管理系统、电力营销系统以及各o a 系统做决策分析方面的支持，保证系统具 有升级、扩充的能力，在系统的设计和实施中应充分考虑到用户数增加、数据 源增加以及对i n t r a n e t i n t e m e t 的支持等因素。 3 2 系统总体构架 一般决策支持系统的体系结构为三层体系，由事务处理环境、数据仓库环 境和决策支持系统前端工具组成。在本系统中将前端展现工具分为两层来达到 分布式的高性能的数据分析能力，如图3 1 。 前端展现层 图3 一l 系统总体构架图 整个系统的构架大体分为四层，每一层的具体功能如下： 第一层：事务处理环境。 事务处理环境以公司在线事务处理( o l t p ) 为核心，提供即时、精确、可靠 地完成事务的计算环境，在本系统中，事务处理系统主要指生产管理信息系统 的技术监督子系统，将来可能扩展至营销系统、运营系统、资源系统、0 a 系统、 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 财务系统等以完备整个电力辅助决策分析系统。事务处理环境为企业积累了大 量的基础数据，成为数据仓库环境的数据来源基础。 第二层：数据仓库环境。 以在线分析处t ! 里( o l a p ) 为核心，提供自主查询、多维分析、数据挖掘的计 算环境，常称为数据仓库环境。它主要由存储数据库( 主要是r d b m s ) 、o l a p 服务器和各种建立和实施工具组成。 第三层：d s s 应用层( 分析服务器) 。 本系统把数据分析分为o l a p 分析和挖掘分析两大类，d s s 应用层为数据 分析提供方法和工具，接受来自前端的分析任务，并传递分析结果给前端。此 层承担了传统的应用服务器的功能，是系统的核心层。 第四层：前端展现层。 有了d s s 应用层的强大支持，客户端采用w e b 方式和客户机方式实现。所 有装有浏览器的普通用户只需在网页上进行简单的点击操作，就可以看到具体 的联机分析结果和企业报表，丽装有客户端的专业分析员可以对数据做更加专 业的统计分析，更好地支持企业决策。所有o l a p 和统计分析任务由d s s 应用 层完成，这也是符合目前流行的瘦客户端应用的设计模式。 本系统采用m i c r o s o f t 公司提供的数据仓库方案构架后台数据仓库环境；采 用h y p e r i o np e r f o r m a n c es u i t e 商务智能平台为各级决策者提供o l a p 分析和直 观的w e b 展现；采用了s p s s 为专业人员提供统计挖掘分析工具，同时用v b 开 发前端交互界面。 3 3 系统模块分析与设计 电力辅助决策分析系统是以b s 和c s 相结合的基于数据仓库的b i 系统。 其中b r o w s e r 端为o l a p 分析子系统，主要表现了电力部门所关心的各类k p i 和电力技术监督工作等方面的人性化的展示效果：c l i e n t 端为统计挖掘子系统， 主要表现了采用统计分析方法分析电力设备的基础数据、运行数据、试验数据、 缺陷数据，发掘电力分析模型用于预测与评估。 3 3 1o l a p 分析子系统 本子系统主要包括技术监督管理分析、生产管理分析和项目管理分析三大 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 功能模块，采用表格、条形图、饼状图等展现方式对各类数据进行o l a p 操作， 为领导提供宏观统计结果。 1 、技术监督管理分析。 本模块实现对电力技术监督的核心设备以及涉及的相关k p i 进行查询、统 计、分析。其中包括： ( 1 ) 技术监督报表：完成各类报表的制作。 ( 2 ) 设备统计：完成对各单位发电、供电、计量设备的查询统计。 ( 3 ) 缺陷分析：完成对设备各种缺陷的查询统计。 ( 4 ) 故障分析：完成对设备各类故障的查询统计。 ( 5 ) 相关k p l 分析：完成对技术监督类关键指标的查询统计。 2 、生产管理分析。 本模块实现对电力生产管理涉及的生产管理工作以及相关数据进行查询、 统计、分析。其中包括： ( 1 ) 流程数据分析：完成对工作流执行状况的查询统计。 ( 2 ) 生产数据分析：完成对各类工作任务中数据的查询统计。 3 、项目管理分析。 本模块实现对电力设备预防性试验项目和各类临时项目( 包括基建项目、 临时检修项目等) 的完成情况进行查询、统计、分析。其中包括： ( 1 ) 项目执行分析：完成对各类项目执行情况的查询统计。 ( 2 ) 项目效益分析：完成对临时项目产生的效益情况的查询统计。 3 3 2 统计挖掘子系统 本子系统主要包括c o n n e c t 、m e t a d a t a 、r e s u l t s 、q u e r y f i l e s 和s p s s a n a l y s i s 五大功能模块。笔者主要负责s p s s a n a l y s i s 模块的设计和开发，并将其分为模 型研发和模型分析两个子功能块。其中模型研发通过本文所提出的统计挖掘过 程论，采用多种统计方法对前述模块分析压褥到的数据文件进行试探性数据分 析，虽后得到对专业分析人员和电力企业领导有价值的分析模型；模型分析通 过保存的模型对数据进行进一步的分析，进行预测和评估。 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 第四章数据仓库环境的构建 4 1 数据仓库技术概论 在激烈的市场竞争中，信息对于企业的生存和发展起着至关重要的作用。 表达数据的信息随着时间和业务的发展而不断膨胀，因而有人惊叹道：当今的 时代是信息瀑炸的时代。同时数据分布在不同的系统平台上，具有多种存储形 式，作为领导和决策者如何从这样复杂的数据环境中得到有用的决策数据呢? 随着分布式结构的成熟，数据库技术的提高和数据处理技术的发展，数据仓库 ( d a t a w a r e h o u s e ) 应运而生。 4 1 1数据仓库的起源 在激烈的市场竞争中企业必须把业务经营同市场需求联系起来，在此基础 上做出科学、正确的决策，以求生存。为此，企业纷纷建立起自己的数据库系 统，由计算机管理代替手工操作，以此来收集、存储、管理业务操作数据，改 善办公环境，提高操作人员的工作效率。传统的数据库应用系统并不能很好地 支持决策，因为它是面向业务操作设计的，无论是查询、统计，还是生成报表， 其处理方式是对指定的数据进行简单的数字处理。虽然能简化具体操作人员的 劳动强度，但不能对这些数据所包含的内在信息进行提取，所以对于企业的中 高层领导来说并没有相应的决策支持系统。企业需要新的技术来弥补原有数据 库系统的不足，需要把已经广泛收集到的数据集成到数据仓库中，以从业务数 据中提取有用的信息，帮助他们在业务管理和发展上做出及时正确地判断。 数据仓库是计算机和数据应用发展到一定阶段的必然产物。如今，信息处 理部门的工作重点已不在于简单的数据收集。随着企业计算机应用的不断深入， 企业已经积累了大量的生产业务数据，企业内的各级人员都希望能够快速、交 互并方便有效地从这些大量杂乱无章的数据中获取有意义的信息，决策者希望 能够利用现有数据指导企业决策和发掘企业的竞争优势。由此我们可以看到数 据仓库的目的是为了建立一种体系化的数据存储环境，将分析决策所需的大量 数据从传统的操作环境中分离出来，使分散、不一致的操作数据转换成集成、 1 4 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 统一的信息。企业内不同单位、不同角色的成员都可以在此单一的环境之下， 通过运用其中的数据和信息，发现全新的视野和新的问题、新的分析与想法， 进而发展出制度化的决策系统，并获取更多的经营效益。要实现这个目的，必 须获得大量的历史数据和汇总数据。而且与联机事务处理( o l t p ) 系统不同， 用户不需要修改数据，而使用大量随机查询是基于联机分析处理( o l a p ) 的应 用，这样更推动了数据仓库技术的发展。 在各大数据库厂商纷纷宣布产品支持数据仓库，并提出一整套用以建立和 使用数据仓库的产品时，业界掀起了数据仓库热。比如i n f o r m i x ，o r a c l e ，s y b a g e ， 毋m ，m i c r o s o f t 等都提出了自己的数据仓库解决方案。那么对许多企业而言， 在建立或发展自己的信息系统时，就要做出选择。本文正是采用m i c r o s o f ts q l s e r v e r 轻量级数据仓库解决方案来构建电力辅助决策分析系统的，第六章将详细 介绍s q l s e r v e r 数据仓库解决方案。 4 1 2 数据仓库的概念 按照w - h h q l l l o n 这位数据仓库构造设计师的说法，“数据仓库是一个面向主 题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，支持管理部门的决策过程”。这个 简短又全面的定义指出了数据仓库的主要特征。四个关键词，面向主题的、集 成的、时变的、非易失的，将数据仓库与其他数据存储系统相区别。 1 、面向主题的。 操作型数据库的数据组织是面向事务处理任务，各个业务系统之间各自分 离，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。主题是一个抽象的概 念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，一个主题通常与多 个操作型信息系统相关。数据仓库围绕一些主题组织，关注决策者的数据建模 与分析，而不是集中与组织机构的日常操作和事务处理。因此，数据仓库排除 对于决策无用的数据，提供特定主题的简明视图。同时主题又是在较高层次上 将企业信息系统中的数据综合、归类并进行分析利用的抽象，同时它又是一个 完整、一致的数据描述，能完整、统一地刻画各个分析对象所涉及的企业的各 项数据，以及数据之间的联系。在企业数据分析环境下，它对应于企业中某一 宏观分析领域所涉及的分析对象。 2 、集成的。 电子科技大学硕士论文：电力辅助决策分析系统的研究与应用 面向事务处理的操作型数据库通常与某些特定的应用相关，数据库之间相 互独立，并且往往是异构的。而数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数 据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中 的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。通 常，构造数据仓库是