信息化系統(tǒng)下的營銷管理的論文
一、設置需量反應的家庭能源管理系統(tǒng)
需量反應被美國能源部（DepartmentofEnergy,DOE）定義為“終端用戶從正常消費模式中改變電力使用，以響應隨時間改變的電價，或在高零售市場價格或系統(tǒng)可靠度損害時，抑低電力使用的補助”。也即，用戶為反應一些信息（如價格或緊急事件通知），會將負載（或電力需求）反饋給系統(tǒng)；或有能力抵制消費的電力用戶，當市場每小時電價升高時會降低消費，從而使價格下降；或當獨立調度機構因緊急情況要求電力用戶卸載或降低負載時，電力用戶予以配合卸載或降低消費，以避免遭遇到實施分區(qū)輪流停電的狀況。需量反應的家庭能源管理系統(tǒng)是電力營銷管理信息化系統(tǒng)的重要組成，其大致分為以智能插座為主的感測節(jié)點（前端）、整合與傳送用電信息、耗能信息和控制命令的RaspberryPi嵌入式通訊服務器（中端）、GoogleSpreadsheet的云端耗能數據庫（后端）、控制供電來源的智能供電系統(tǒng)與實現(xiàn)DR-based家庭能源管理功能的監(jiān)測控制端。首先，每個智能插座會將電器消耗電流信息，通過XBee無線傳輸模塊傳送到RaspberryPi，并將數據處理后，送往云端耗能數據庫儲存，其中RaspberryPi嵌入式通訊服務器，可供使用者通過計算機、手機、平板等設備瀏覽家庭能源管理網頁，監(jiān)視各個電器耗能信息、當前狀態(tài)，以及進行遠程家電控制。智能供電系統(tǒng)依控制指令切換市電與蓄電池等供電來源，該供電來源未來可加入太陽能發(fā)電或是其它的再生能源。
二、推動智能型讀表系統(tǒng)的應用
高壓用戶時間電價模式可區(qū)分為高峰、半高峰、離峰時間等不同的供電成本，分別制定不同費率；高峰時間電價較高，離峰時間電價較低，以鼓勵用戶調整作業(yè)時間、更新設備或增設負載管理設備等，以轉移高峰時間用電于離峰時間使用。運轉中的智能電表，可隨時以計算機執(zhí)行遠程遙控讀電表，獲得的數據存入電費開票系統(tǒng)，并可遠方執(zhí)行電表程序更新，以節(jié)省人工往返的費用。通過智能電表的導入進行用電進行信息雙向溝通，能更充分掌握客戶端的發(fā)電與用電信息。意大利最大的電力公司Enel率先開始更換舊電表，將大部分的家庭舊電表以智能型電表取代，這一方面可防止竊電，另一方面對于欠費的用戶，可以快速斷電。智能通訊技術采用需視通訊范圍以及各地區(qū)環(huán)境差異而不同，用戶類型及通訊方式包含寫字樓、傳統(tǒng)公寓、別墅等混合型態(tài)住宅區(qū)，規(guī)劃局域網絡可采用PLC、Zigbee、WiFi等通訊技術；測試功能包含定期讀表、隨選讀表、時間同步、停電偵測、負載曲線、異常回報等及遙控下載時間電價程序等功能。
智能電表應使用不同的通訊技術測試及系統(tǒng)構建，采用有線及無線兩種通訊技術，分別為電力線通訊（powerlinecommunication,PLC）、Zigbee及Wifi等。電力線通訊所使用的頻帶主要分為兩種，分別為NPL（NarrowbandPLC）及BPL（BroadbandPLC），以提升電力線網絡傳輸速度。NPL走低頻進行傳輸，頻率為3到148KHz；而BPL走高頻進行傳輸，頻率為2到20MHz，要有效且快速的傳輸電力線網絡信號，未來頻帶的選擇是很重要的課題。智能電表根據通訊范圍可分為三種通訊界面，這可將電表資料暫存于集中器（concentration）上，加上階層式通訊中繼技術可解決在實際布建智能電表時信號衰減問題。四、信息化資料的處理系統(tǒng)有效的營銷管理信息化系統(tǒng)不僅需要廣泛的收集供需兩方面的資料，而且還需要借助于信息處理系統(tǒng)來解讀這些資料。由于現(xiàn)今計算機信息的迅速發(fā)展，加上硬盤空間不斷的增加，大量的資料或者信息都以電子方式儲存于計算機當中，數據庫的概念也因應產生。所謂的數據庫便是能夠自動的查詢、新增以及修改的數據集，而數據集的模式也分為許多種，最廣為人知的變是表格式的數據集；數據集或者數據庫為了方便的管理，通常會制定出適用的編碼法則，以便于搜尋、查詢以及分類等的動作，而編碼的定義則是由需求者自行去決定，常見的便是數據庫索引的部分，如條形碼等都可以做為搜尋的數據。在電子數據以及數據庫發(fā)達的背景之下，許多企業(yè)便將數據以電子化儲存的方式來取代以往紙本的作業(yè)模式，而這些眾多的數據庫當中，許多的信息是隱藏在其中。因此，數據探勘的概念就是從一個數據集或者數據庫中，搜尋出有用的信息，并且利用各種的分析工具來解釋其內涵，發(fā)掘出數據庫中的價值，并提拱給決策者作為一個參考。
三、結語
總而言之，其實數據探勘是屬于知識發(fā)掘過程（KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD）當中的一個最重要的步驟。數據探勘在執(zhí)行上一般有下列幾個主要程序：問題確認，即找出要解決的問題，分析問題種類并確認；資料準備、選取，即尋找問題相關數據，摘取有用的信息；數據處理，即進行數據的偵錯處理，篩選數據樣本；數據簡化與轉換，即將龐大的數據作簡化以及轉化；選取適當的算法，即依據數據的性質選用適合的算法；模式驗證與評估，即對于結果進行驗證與評估；知識獲取。
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