摘要：【目的】电力企业的客户缴费数据量大,缴费信息与账务信息是否准确,人力排查成本高,为此提出开发设计基于图像识别技术的电力缴费智能核查系统,提高工作效率。【方法】将图像识别、神经网络技术应用于电力企业电费核查业务场景,采用机器视觉代替人眼对客户的缴费信息进行核查,对不同类型缴费转账凭证的内容进行识别,实现收费数据和转账数据的比对,确保电费账务的准确性。【结果】试验结果验证了神经网络识别图像信息的可行性。【结论】与传统人工核查相比,该方法能够有效减少人工核查工作量,提高电费核查的工作效率和准确性,适用于企业核查场景。

摘要：针对目前用户侧电力大数据挖掘技术存在数据挖掘准确率、训练集分类精度、数据挖掘效率较低的问题提出了基于泛在电力物联网的用户侧电力大数据关键技术。在泛在电力物联网中,确定正常电力大数据与异常数据之间的关系,计算异常电力大数据特征,加权处理电力大数据,完成电力大数据特征提取,采用数据概率理论结合电力大数据预处理方法,将泛在电力物联网应用到数据挖掘算法中,设计用户侧电力大数据挖掘算法,通过分析电力大数据现状、预处理电力大数据、数据挖掘以及评估挖掘结果,设计用户侧电力大数据挖掘流程,实现用户侧电力大数据的挖掘。实验结果表明,基于泛在电力物联网的用户侧电力大数据挖掘准确率及训练集分类精度较高,且能够有效提高数据挖掘的效率,具有更好的挖掘性能。

摘要：为了利用海量的电网客户数据对用电客户的用电行为进行分析和预测,在大数据的背景下,引入数据挖掘技术,设计了电网客户用电行为分析系统。根据客户的用电数据建立了用电客户细分及客户信用等级的分类标准。在数据挖掘方面,通过K-means算法对用电客户进行客户细分,利用ID3决策树算法对客户的信用度进行分类。最后以某电力客服中心具体数据进行测试,结果有效的反应各分类下的客户用电行为,系统满足设计要求。

摘要：针对传统数据库迁移存在耗费时间较长等问题,提出基于组件技术的Oracle数据库持续迁移方法研究。根据Oracle数据库结构,分析基于组件技术迁移原理。在本地数据库服务器上分别建立迁移目标用户和迁移中间表用户,以此作迁移准备。通过导出/导入、冷备份和热备份三种标准对Oracle数据库进行备份处理。利用组件技术在Oracle l10g之前导出实用程序,将连接数据库实例传送到客户程序中,之后将传送最终内容输入磁盘,进行单线程操作,将结果放入数据泵进行处理。根据迁移流程,设计具体迁移步骤。实验结果表明,提出方法进行Oracle数据库持续迁移时耗时最短为10 s,为大数据稳定传输奠定基础。

摘要：针对整合Oracle数据库异构资源,改善联邦数据库、中间件以及数据仓库三种资源整合方法性能较差的问题,研究一种基于改进ORM的Oracle数据库异构资源整合方法。该方法分为三部分:首先利用改进的ORM技术访问多源异构Oracle数据库,从中抽取数据资源,然后对数据资源进行预处理,包括清洗、降维和加载等,最后利用KNN算法对处理好的数据资源进行分类整合。结果表明:与联邦数据库、中间件以及数据仓库三种资源整合方法相比,应用本方法,访问集成所耗费的平均时间更短,集成命中率更高。由此可证,本整合方法能在更短的时间内整合出更为全面、准确的资源,整合性能更好。

摘要：阐述采用新型单片机和DSP两者优势兼有的数字信号控制器dspic33f,实现管理终端设计与研发。利用其数字处理优势将谐波分析引入终端,采用电压无功补偿方式优化电网运行状态和性能进而提高电能质量,同时实现产品无线升级维护功能。