信息化系统下的营销管理的论文

时间:2020-06-19 12:25:30 营销管理 我要投稿

信息化系统下的营销管理的论文

  一、设置需量反应的家庭能源管理系统

信息化系统下的营销管理的论文

  需量反应被美国能源部(DepartmentofEnergy,DOE)定义为“终端用户从正常消费模式中改变电力使用,以响应随时间改变的电价,或在高零售市场价格或系统可靠度损害时,抑低电力使用的补助”。也即,用户为反应一些信息(如价格或紧急事件通知),会将负载(或电力需求)反馈给系统;或有能力抵制消费的电力用户,当市场每小时电价升高时会降低消费,从而使价格下降;或当独立调度机构因紧急情况要求电力用户卸载或降低负载时,电力用户予以配合卸载或降低消费,以避免遭遇到实施分区轮流停电的状况。需量反应的家庭能源管理系统是电力营销管理信息化系统的重要组成,其大致分为以智能插座为主的感测节点(前端)、整合与传送用电信息、耗能信息和控制命令的RaspberryPi嵌入式通讯服务器(中端)、GoogleSpreadsheet的云端耗能数据库(后端)、控制供电来源的智能供电系统与实现DR-based家庭能源管理功能的监测控制端。首先,每个智能插座会将电器消耗电流信息,通过XBee无线传输模块传送到RaspberryPi,并将数据处理后,送往云端耗能数据库储存,其中RaspberryPi嵌入式通讯服务器,可供使用者通过计算机、手机、平板等设备浏览家庭能源管理网页,监视各个电器耗能信息、当前状态,以及进行远程家电控制。智能供电系统依控制指令切换市电与蓄电池等供电来源,该供电来源未来可加入太阳能发电或是其它的再生能源。

  二、推动智能型读表系统的应用

  高压用户时间电价模式可区分为高峰、半高峰、离峰时间等不同的供电成本,分别制定不同费率;高峰时间电价较高,离峰时间电价较低,以鼓励用户调整作业时间、更新设备或增设负载管理设备等,以转移高峰时间用电于离峰时间使用。运转中的智能电表,可随时以计算机执行远程遥控读电表,获得的数据存入电费开票系统,并可远方执行电表程序更新,以节省人工往返的费用。通过智能电表的导入进行用电进行信息双向沟通,能更充分掌握客户端的发电与用电信息。意大利最大的电力公司Enel率先开始更换旧电表,将大部分的家庭旧电表以智能型电表取代,这一方面可防止窃电,另一方面对于欠费的用户,可以快速断电。智能通讯技术采用需视通讯范围以及各地区环境差异而不同,用户类型及通讯方式包含写字楼、传统公寓、别墅等混合型态住宅区,规划局域网络可采用PLC、Zigbee、WiFi等通讯技术;测试功能包含定期读表、随选读表、时间同步、停电侦测、负载曲线、异常回报等及遥控下载时间电价程序等功能。

  智能电表应使用不同的通讯技术测试及系统构建,采用有线及无线两种通讯技术,分别为电力线通讯(powerlinecommunication,PLC)、Zigbee及Wifi等。电力线通讯所使用的频带主要分为两种,分别为NPL(NarrowbandPLC)及BPL(BroadbandPLC),以提升电力线网络传输速度。NPL走低频进行传输,频率为3到148KHz;而BPL走高频进行传输,频率为2到20MHz,要有效且快速的传输电力线网络信号,未来频带的选择是很重要的课题。智能电表根据通讯范围可分为三种通讯界面,这可将电表资料暂存于集中器(concentration)上,加上阶层式通讯中继技术可解决在实际布建智能电表时信号衰减问题。四、信息化资料的处理系统有效的营销管理信息化系统不仅需要广泛的收集供需两方面的资料,而且还需要借助于信息处理系统来解读这些资料。由于现今计算机信息的迅速发展,加上硬盘空间不断的增加,大量的资料或者信息都以电子方式储存于计算机当中,数据库的概念也因应产生。所谓的数据库便是能够自动的查询、新增以及修改的数据集,而数据集的模式也分为许多种,最广为人知的变是表格式的数据集;数据集或者数据库为了方便的管理,通常会制定出适用的编码法则,以便于搜寻、查询以及分类等的动作,而编码的定义则是由需求者自行去决定,常见的便是数据库索引的'部分,如条形码等都可以做为搜寻的数据。在电子数据以及数据库发达的背景之下,许多企业便将数据以电子化储存的方式来取代以往纸本的作业模式,而这些众多的数据库当中,许多的信息是隐藏在其中。因此,数据探勘的概念就是从一个数据集或者数据库中,搜寻出有用的信息,并且利用各种的分析工具来解释其内涵,发掘出数据库中的价值,并提拱给决策者作为一个参考。

  三、结语

  总而言之,其实数据探勘是属于知识发掘过程(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)当中的一个最重要的步骤。数据探勘在执行上一般有下列几个主要程序:问题确认,即找出要解决的问题,分析问题种类并确认;资料准备、选取,即寻找问题相关数据,摘取有用的信息;数据处理,即进行数据的侦错处理,筛选数据样本;数据简化与转换,即将庞大的数据作简化以及转化;选取适当的算法,即依据数据的性质选用适合的算法;模式验证与评估,即对于结果进行验证与评估;知识获取。

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