企業級決策指標和事項建設項目方案投標方案（技術方案）投標方案投標人名稱：****有限責任公司地址：****號二樓聯系人：****投標日期：****序號評審項目是否完全響應投標人填寫響應1響應22.具有良好的商業信譽和健全的財務響應3響應4.有依法繳納稅收和社會保障資金的響應響應響應響應響應響應響應二12序號評審計分模型填寫項目11指標12指標23指標3二項目21三項目3四項目4五項目5六項目6七項目7八項目8備注投標人按照《商務評審標準表》編制此表。投標人填寫指標值或報告說明聲明：本文內容信息來源于公開渠道，對文中內容的準確性、完整性、及時性或可靠性不作任何保證。本文內容僅供參考與學習交流使用，不構成相關領域的建議和依據.《一份好的投標文件，至少讓你成功了一半。》 7 8 8 1.3建設目標 1.7進度目標 22013年企業級決策指標和事項項目設計 2.1總體概述 2.3數據質量管理 2.4性能和指標目標 2.4.3系統可用性 2.5安全功能設計 2.6技術標準及規范遵從 2.6.1企業架構(EA)遵從 204 214 216 2163.1實施策略 2163.2實施步驟 216 219 220 236 244 3.5系統部署 2483.6系統實施重點、難點 2493.6.1數據質量保證 2503.6.2應用生命周期管理 3.7場地及環境準備要求 252 257 260 261 4.2項目組織架構 261 262 4.3項目團隊及成員 4.3.1項目團隊 2644.4項目質量控制 265 265 2674.4.4有效的執行保障團隊 2714.4.6質量保證 4.5項目進度管理 2914.6項目里程碑及最終成果 4.7項目需求版本管理 293 293 294 2964.7.4分子公司下屬單位需求開發流程 4.8信息管理 2984.9項目溝通協調 299 299 4.10項目風險管理 303 4.11系統的驗收 4.11.2驗收標準 4.12交付文檔 316 5.2培訓計劃 5.3我方提供的培訓 5.3.1高級培訓 3185.3.3初級培訓 319 320 6.1概述 6.2決策支持系統2013年企業級決策指標和事項建設項目項目技術承諾 322 第7頁共325頁公司2012年10月11日會議決定，在目前綜合計劃管理系統的基礎上，開展“企業級決策支持系統”建設，作為信息化建設“6+1”工程中“1”的內容。專項工作組召開了四次會議，研究提出決策支持系統建設方案構想。12月6日會議研究了企業級決策支持系統建設事宜，要求搭建好這個信息化平臺，各專業口的數據充實進去，加強應用，支持決策。公司領導進一步在2013年工作會議上的講話明確要求在企業級決策支持系統及綜合計劃管理等8個方面重點突破，著力構建先進管理體系。為有效推進該項工作，2013年2月18日，公司正式成立了企業級決策支持系統及綜合計劃管理委員會(以下簡稱“委員會”),確認計劃發展部為牽頭部門。委員會至今共召開了三次會議，明確了公司企業級決策支持系統建設的總體思路。在委員會的總體指導下，計劃發展部牽頭，戰略部、信息部和相關部門配合，針對公司企業級決策支持系統建設開展了研究和論證，并要求完成綜合計劃、全面預算、組織績效、固定資產投資計劃、小型基建項目投資決策、市場交易計劃管理、融資計劃管理等7項企業級決策事項和利潤總額、經濟增加值、售電量等16項公司決策關鍵指標應用的分析設計及實施。除此以外，公司企業級決策支持系統及綜合計劃管理委員會還提出：2014年底前，再完成20項左右決策事項的階段性業務梳理和系統實施工作，并基于試點建設成果，逐步開展實時分析、模擬預測等方面的系統功能優化，企業級決策支持體系管理機制運轉良好，領導決策業務的科學化管理初見成效，2015年底前，全面完成企業級決策指標/事項的業務梳理和系統實施工作，實現企業級決策支持業務的科學化管理，決策支持系統功能完善、數據全面、實用性高，能夠為領導層決策提供技術支撐，公司的決策能力和管理水平得到全面提升。同時，隨著決策支持系統建設的不斷深入和業務管理的不斷精細化，業務部門在系統應用過程中提出了大量新的決策分析需求，如購電分析、西電東送分析、用電檢查綜合分析等，要求數據中心繼續深化業務分析應用，擴展分析主題，拓展應用范圍，為業務管理提供決策分析支持。因此，在開展2013年企業級決策指標和事項建設的同時，還需要對未來兩年待建設的企業級決策指標和事項以及業務部門新增的決策分析需求進行分析、設計，為未來兩年的系統建設提供工作指引。1.2現狀分析南方電網數據中心總體邏輯架構劃分為：數據源層、數據獲取層、數據存儲層、分析應用層、數據訪問層以及完整的支撐體系。邏輯架構圖如下：南網總部用戶分省公司用戶系統管理員數據訪問層分省公司下屬單位用戶南網總部用戶分省公司用戶系統管理員數據訪問層分析應用層共性業務應共性業務應財務主題營銷主題生產主題部門/地市公指部門/地市公指標管理互動平臺倉倉數據存儲層市市數據存儲層市市數據倉庫廣東電網市州電回廣東電網數據標準管理數據標準管理運維管理安全管理運維管理安全管理數據質量管理元數據管理廣東電網數據交換區西電網改據交換區文件抽取方式(原有業務系統)數據直抽方式(一文件抽取方式(原有業務系統)數據直抽方式數據直抽方式圖1.2-1數據中心邏輯架構圖理分布實施。系統自下而上分為：數據源層、數據獲取層、數據存儲層、應用層和訪問層。系統目前已實現企業報表、即席查詢、多維分析和管理駕駛艙等應用服務，元數據子系統、運維平臺，數據質量管理等系統支撐平臺。第10頁共325頁按照邏輯數據模型分主題存放源系統數據，支持各類分析應用。數據集市按照應用特點分為共性商業智能分析數據集市、數據挖掘/預測數據●訪問控制層南方電網數據中心項目，于2010年4月啟動，至今數據中心已建立網、省兩

《數據中心ETL規范》

《數據中心存儲模型設計規范》

《數據中心存儲模型管理規范》

《數據中心數據質量管理規范》

《數據中心元數據管理規范》

《數據中心安全管理規范》

《數據中心運維管理規范》等規范并在實施和運維的過程中，逐步完善各業務域的設計和開發方案，其中涉及的數據中心項目方案，包括如下：

《數據中心軟硬件部署與配置方案》個《數據中心存儲與備份方案》個《數據中心ODS模型》

《數據中心ODS模型的維護和管理方案》

《數據中心數據倉庫模型》

《數據中心數據倉庫模型的維護和管理方案》

《數據中心數據集市模型設計》

《數據中心數據集市模型的維護和管理方案》

《數據中心ETL方案》

《數據中心BI系統設計方案》

《數據中心數據質量管理功能設計方案》

《數據中心系統三級應用總體架構設計說明書》

《數據中心系統ETL調度功能擴展與完善》

《數據中心系統安全功能提升設計與實施方案》

《數據中心系統前端功能擴展與提升設計方案》

《數據中心系統元數據管理子系統設計與實施方案》等。為實現數據中心滿足網一省一地三級應用的目標要求，需要在原系統上實現整合網-省-地三級的數據安全集成和門戶訪問集成方面提出集成方案和解決思路。南網數據中心是公司“十二五”信息化規劃中“6+1”工程的重要組成部分，目前已經初步建成了橫向集成、縱向貫通、全網統一的分析平臺，實現了全網核心業務明細數據的大集中，具備了大數據集的存儲和分析能力，系統通過多次完善與優化，已經具備企業級決策指標和事項的技術支撐能力。依據系統的架構分層描述客服、安全監察管理、綜合管理等業務系統，形成營銷管理、生產管理、財務管理、物資管理、人力資源管理、基建管理、綜合計劃等多個主題域。數據獲取層，作為源系統和數據中心之間的橋梁，主要由分省公司ETL處理區、分省公司數據交換區和南方電網數據中心交換區構成。目前已實現了數據接口文件壓縮FTP傳輸抽取、數據庫直連直抽、ESB服務獲取、電子文檔手工導入等數據抽取方式，具備了穩定、高效率、多元的數據獲取能力，已接入系統的接口上萬，具體情況如下表：直抽營銷011000000人力00000002002數據存儲層，分為ODS、DW、DM三層，以及面向多維的OLAP庫，總紀錄數約900億條，總存儲規模達40TB,其中營銷域約780億條記錄；財務域約14億條記錄；生產域接約5億條記錄；人力域約0.5億條記錄；物資域約100億條記錄；基建域和計劃域正在準備加載數據。2013年6月和7月份系統運維數據質量報告顯示系統數據項健康水平優秀，已滿足系統分析數據質量要求。月份廣東電網電局電局性性性準確性ETL服務層運行穩定，ETL總作業數30173個，日均在線作業達19000,日均數據處理量15G,月數據處理量約450G,約20億條記錄，系統累計處理數據取、應用鏈接等，完善的分析框架，實現了EVA、電費回收分析、居民階梯電價營銷122201201人力10102018深化應用務域管理報表、主題分析、供全過程的決策支持足總部、各分省公司及其下屬單位新的分析應用需平南網數據中心建設從2010年4月正式啟動，經歷了平臺建設與快速應用、功能擴展與提升、深化應用等建設演進階段，下一步進行企業級決策指標和事項建設，各個建設階段簡述如下：系統平臺建設與快速應用階段，以建設基于企業級數據倉庫的生產經營決策分析系統(EDW&BI),同時滿足總部、各分省公司及其下屬單位的決策分析應用圍目標，完成系統實施指導規范，建立了網省兩級統一數據交換，建立了企業級數據倉庫(EDW),形成公司統一的數據視圖，建設決策支持系統(BI),完成生產、營銷、人力等業務域快速應用，為公司總部、各分省公司及其下屬單位的管理決策、戰略決策提供支持。系統功能擴展與提升建設階段，根據南方電網數據中心實施規劃，該階段完成數據中心三級應用方案設計，并實現物資管理，基建工程業務域的綜合分析應用；第16頁共325頁同時需要在原開發系統上進行前端用戶體驗的提升開發，完善和提升系統的安全功能，優化ETL調度功能和現有系統中模型等其他方面的性能以及完善和提升現有元數據功能。深化應用建設階段，建設目標是完成深化應用功能建設，包括承接數據中心深化應用建設的需求分析及設計成果完成相關決策分析應用的建設和改造，完成各業務域管理報表、主題分析、高級分析等操作決策層深化應用功能的建設。完成基礎企業級決策指標和事項建設階段，這是系統本階段的建設目標，完成企業級決策指標和事項功能建設，構建企業級決策支持體系，著力為公司和董事會的決策內容提供全過程的決策支持。進一步完善業務分析架構，深化專題應用，進一步滿足總部、各分省公司及其下屬單位新的分析應用需求，輔助提升業務管理水平。1.3建設目標本項目目標：完成公司5個企業級決策事項及15個關鍵決策指標應用的需求分析、設計和實施。本項目的工作內容包括：2013年企業級決策支持事項的需求分析、設計與系統實施1)開展2013年企業級決策支持事項的需求分析，包括5項企業級決策事項(綜合計劃、全面預算、組織績效、固定資產投資計劃、融資計劃管理)、15項領導決策關鍵指標(利潤總額、經濟增加值、資產負債率、客戶滿意度、客戶平均停電時間、西電東送電量、固定資產報廢凈值率、綜合線損率、主營業務收入、安全風險管理體系評級、單位可控供電成本、固定資產投資規模、信息化水平評級、全員勞動生產率、萬元固定資產售電量);2)針對以上決策分析事項，開展業務場景詳細設計，包括數據模型設計、分第17頁共325頁析算法設計、界面設計以及系統實施；3)完成項目的測試、部署和上線運行工作；4)開展對南方電網公司總部和各分子公司管理人員、操作人員等各級用戶的1.5應用范圍本項目的組織范圍為公司總部、超高壓輸電公司、調峰調頻發電公司、廣東電網、廣西電網、云南電網、貴州電網、海南電網、廣州供電局、深圳供電局及其下本項目在2013年完成5個企業級決策事項及15個關鍵決策指標應用的需求分析、設計和實施。1.6建設原則系統規劃、設計和建設要以管理集中、數據集中、處理集中為原則，統一規劃、統一標準、統一設備、統一開發與應用。用科學的方法進行系統規劃、設計和開發，避免盲目性和隨意性；選擇技術先進、具有一定代表水平并且成熟的技術方法和產品來建設南方電網數據中心。系統設計建設應采用高可靠的產品和技術，充分考慮系統的應變能力、容錯能力和糾錯能力，確保系統運行穩定、安全可靠；系統開發要面向最終用戶，使用戶對系統易于接受、易于掌握、易于操作，系統功能要實用性強、可用性好，確保系統能長期、穩定、高效地使用。4.前瞻性、可擴展性原則系統規劃、設計應具一定的前導和超前意識，確保系統在較長時期內先進和穩固，同時，還應具有良好的擴展性和升級能力，使系統能夠在面臨業務擴展、數據1.7進度目標決策支持系統2013年企業級決策指標和事項建設進度目標如下：1.在項目合同生效之日起7個月內完成2013年企業級決策支持事項的需求分2.系統上線試運行3個月后完成試運行驗收。1.8建設思路決策支持系統2013年企業級決策指標和事項建設項目，建設思路如下：1.9建設要點某公司根據長期的項目建設經驗，認為數據中心深化1)需求頻繁變更，項目范圍被隨意擴大，導致項目的成本費用增加、開發周2)缺乏明確的部門或人來真正對需求負責，造成業務需求缺乏規劃，需求的3)受專業領域所限，技術人員和業務人員在溝通上存在著一些障礙，雙方都用自己的方式和專業術語進行交流，使最終開發人員理解的需求與業務人4)開發人員將興趣點更多放在技術產品和程序編碼上，對需求分析工作的關第20頁共325頁注度和精力投入不足，在拿到一些尚未描述清晰具體的需求后，草草投入程序開發，對不明之處以自己的理解來代替，同樣造成了實際系統與用戶5)業務人員對項目初期的需求確認缺乏足夠重視，往往等到系統上線后才提出各種問題，嚴重影響了項目的實施效果。為避規需求風險，某公司建議通過如下幾點進行有效控制：求分析中期與業務人員保持充分的溝通、需求分析后期交付業務人員確認2)在與業務人員的溝通中注意講求溝通技巧，對業務人員提出的變更需求盡量通過各種方式給予巧妙地引導，通過向業務人員推薦其他可行的方案來對即將發生的需求變更進行轉化3)與業務人員一起對變更的需求建立優先級，采取分批方式逐步實現，并注意確保核心模塊的相對穩定；4)需求確定后，要建立明確的需求基線，并敦促業務人員要對需求確認這個環節的工作給予高度重視，以正式文件形式發送至業務部門簽署確認意見；5)建立項目需求變更管理流程，由開發人員和需求人員共同組成需求評審組，對變更需求進行嚴格評審，同時要使所有人員清楚變更的代價會有多大；6)需求分析人員加入到開發團隊，密切跟進開發工作，如開發的軟件產品有出現偏離需求的傾向及時提醒并要求其糾正。3.進度控制風險軟件進度控制不好的直接后果將導致工期的延長，成本的增加，導致甲乙雙方的直接經濟損失。以下是某公司對于南網數據中心項目進度風險的幾項應對措施：1)鎖定需求，避免無休止的變更每一個項目都需要在開展之前鎖定需求，不這樣做必將會導致項目失敗。在項目開發的過程中，多多少少都會發生一些范圍變更，一定要嚴格控制這些變更，對這些變更有一個應對方案，把變更范圍控制在可控范圍內，不然便會出現很多并發第21頁共325頁癥，導致進度表滯后和成本的增加。2)識別關鍵路徑軟件開發工作環節頗多，各項工作多如牛毛，識別軟件開發工作中的關鍵點，抓住重點，形成關鍵路徑，在制定計劃、進度跟蹤的時候密切關注關鍵點按時完成，避免分散過多經歷到一些重要程度較低的工作上，這樣可以更大程度保證軟件進度能如期完成。3)確保進度表的有效執行有效的進度表檢查工具糟糕的執行會給項目帶來在成本和時間兩方面上的失敗，這會最終導致整個項目的失敗。很多失敗的項目開發的教訓揭示了能夠充分地描述項目進度的檢查工具簡直太重要了。我得到的最寶貴的經驗是要抓住項目開發過程中的關鍵環節，密切注意進展情況，一旦出現問題，應該馬上能拿出切實可行的措施。當出現可能嚴重影響進度表滯后時，就應該根據現階段狀況重新評價需求分析結果、工數估算、設計結果等。切勿匆忙采取頭痛醫頭、腳痛醫腳的措施，致使進度表滯后更嚴重。4)及時檢查和調整進度表重新檢查進度表項目進度表的一個很重要的前提是項目估算，項目估算最大的基礎是基于經驗值，而軟件工程的經驗值反映的只是業界的常規實踐，并不能夠反映每一個團隊。因此，在項目估算時應該以自己團隊歷史經驗值為基礎，讓項目團隊中的每一個成員參與估算，這樣才能夠保證項目計劃的可行性，從而避免出現系統設計與編碼實現都超出進度表的計劃估算。5)平衡進度與成本、質量之間的關系在各種項目目標中進行平衡進度控制的目標與成本控制的目標和質量控制的目標是對立統一的關系。項目進度、質量和成本構成一個相互制約的三角關系，需要去平衡。如果經過評估確定項目進度確實已無法控制，就應當下定決心以犧牲軟件功能范圍、工作成果范圍、成本預算、進度計劃或軟件質量中的某一項目標為代價，來保住項目最重要的目標達成，最終確定一個最合適的解決方案。指望不采取糾正和干預措施，進度失控會自行消失的想法是不現實的。因此，如果這些項目參數超出項目目標的限制范圍，就必須馬上采取糾正措施；如果發現6)完善的獎罰制度7)與配套項目組加強溝通為此，一個優秀項目必須有一支相對穩定、維持適度(較低))流失率的隊伍，1)樹立企業與員工是合作伙伴關系的理念2)建立基于研發人員工作特點的績效考評體系和薪酬體系第23頁共325頁針對研發人員的工作特點，采取對項目的單獨評價。也就是說對研發人員的績效評價，可分為兩部分：一部分是與研發項目無關的傳統考核，如崗位職責的完成情況，遵守規章制度的情況，對企業的態度等，這一部分的考核可安排在平時；一部分是研發人員所參與的項目的考核，考核項目的完成情況，參與程度等，這可在一個項目周期內，針對階段性的目標進行考核，最后對最終結果進行考核，以此來確定研發人員在短期內和項目周期內的績效。根據兩部分績效考核的結果確定的報酬，也可分為兩部分：一部分是傳統的相對固定工資部分，固定時間發放；一部分是針對項目的完成情況，在項目周期內分階段預支，項目完成后再統一結算。這樣研發人員的成果也有體現，對他們的積極性有激勵作用。另外，相對固定工資部分應有競爭性，應不低于同一人才市場上的平均水平。研發人員追求對專業知識的探索，追求提升自身所具有的知識資本以及高層次的自我超越和自我完善。因此，建立合理有效的培訓機制，為其提供受教育和提升自身技能的學習機會，滿足研發人員的學習發展需求，使其不必跳槽到其他企業也能不斷獲得新知識，從而減少了流失的可能性。4)協助研發人員進行職業生涯管理開展職業生涯管理，可以使研發人員清楚地看到自己在組織中的發展道路，而不至于為自己目前所處的地位和未來的發展感到迷茫，從而有助于降低研發人員的流失率。某公司為員工規劃了研發、測試、管理等通道，各類通道分五級，員工可根據自己的興趣、能力考評相應級別和崗位，為員工的發展提供了空間。5)做好人才儲備工作這一工作有利于保證項目不會因某些關鍵人員的流失而中斷項目進度，在關鍵崗位設置A、B角，并做好人才儲備。要做好這項工作，一方面要強化人才的儲備和技術培訓，使某項關鍵技術不會只被一兩人獨占；另一方面，同一尖端技術崗位至少要有兩至三人同時攻關。即使有幾名技術人員流失，也不會對項目產生太大影響。對于非關鍵崗位，可采取設立后備人員的培養計劃，讓替補人員提前熟悉將來的工作，一旦發生這些崗第24頁共325頁位人員的流失，候選人能在最短的時間內勝任工作，從而降低了由于員工空缺而造成的損失。6)重視運用工作團隊建立工作分擔機制項目開發通過運用工作團隊來完成，整個項目的運作過程是團隊中每一成員共同努力的結果。通過這一機制的建立，可以有效降低因人員流失而導致關鍵技術泄露的風險，因為每個成員都不可能單獨完成整個項目和掌握全部技術，所以，即使某個員工跳槽到其他企業，也會因缺乏這樣的團隊而難以對企業構成真正威脅。7)合同約束合同約束即在員工進入企業之前，采用契約的形式規定員工對企業的義務，約束其行為，目的是為了防范由于員工流失而給企業帶來損害。如企業可以與研發人員事先簽訂"競業禁止"協定，要求員工在離開企業后的一段時間內不得從事與本企業有競爭關系的工作。企業還可以在合同中規定如果員工離開企業，需要繼續為本企業保守商業秘密、技術秘密等，同時規定相應的補償措施。在這一方面，企業應十分重視運用已在軟件項目開發和建設的過程中，戰略管理技術因素是一個非常重要的因素。項目組一定要本著項目的實際要求，選用合適、成熟的技術，千萬不要無視項目的實際情況而選用一些雖然先進但并非項目所必須且自己又不熟悉的技術。如果項目所要求的技術項目成員不具備或掌握不夠，則需要重點關注該風險因素。某公司在應對技術風險的措施有：1)對于項目所必須的技術，在技術應用之前，針對相關人員開展好技術培訓2)建議項目技術選型確定之后，不要輕易更換，否則會導致項目進度拖延，甚至導致項目失敗；3)堅持“實用的技術就是最好的技術”的原則，不隨便把“新技術”引進到項目組，“新技術”不但帶來學習成本，同時還可能導致與項目現有技術方第25頁共325頁案水火不容，任何新技術的引進需要項目組評審。為了確保系統建設的順利進行，整個建設過程需要遵守CMMI和ISO質量管理的相關要求，具體來說有如下點：1.合理的項目組織架構和成員為本項目專門成立由項目經理、系統專家、開發專家等組成的項目組及各相關的組織機構，并將為此項目作全方位的技術支持服務。并為本項目專門設立項目總負責人和項目總監，配備經驗豐富的開發人員和實施人員。根據本次項目的要求，需要充分考慮與南方電網業務部門和第三方監理公司的配合，具體分工界面詳見第五章。在ISO9000認證和CMMI質量管理理論指導下，通過三位一體的管理體系、先進完整的管理理念、強大的支撐工具平臺和有效的執行保障團隊使項目的質量得3.項目的風險管理項目的風險管理在項目的建設中十分重要，可以從技術上、業務上和管理上進軟件能力成熟度模型CMMI把軟件過程從無序到有序的進化過程分成有序的五個等級，形成一個逐步升級的平臺。其中每個等級的過程能力將作為達到下一更高等級的基礎，成熟度不斷升級的過程也就是其過程能力逐步積累的過程。所以，從軟件過程成熟度模型導出的改進策略，將對軟件過程不斷改進的歷程提供一份“引導圖”。它指導軟件開發項目組不斷識別出其軟件過程的缺陷，引導開發項目組在各個等級“做什么”上改進。某公司CMMI管理思想在整個項目組范圍集中精力對過程進行不斷的優化，采用新技術、新方法。為了預防缺陷出現，利用已測量的有關軟件過程有效性的數據，將識別最佳軟件工程實踐的技術創新，并推廣到整個項目組。所有系統都要分析缺陷，確定其原因，并且認真評價其軟件過程，以防止已知類型的缺陷再次出現，同時將經驗教訓告知其它項目，在全項目組范圍內共享。南方電網數據中心項目管理通過鑒定項目組當前的過程成熟度來選擇過程改進策略，識別少數對軟件質量和過程改進最關鍵的問題，通過關注并完成這些有限的活動，項目組可以平穩的改進其軟件過程，獲得持續的軟件過程能力增長；并用于識別一個項目組在進度要求和預算內構造出高質量軟件所面臨的風險，評估結果用于挑選合格的生產方并監控其生產過程。CMMI管理思想將用于南方電網數據中心軟件過程評估，針對的是項目組自身內部軟件過程的改進問題，目的在于發現缺陷、提出改進的方向。在評估中，項目組人員以CMMI模型為指導，調查、鑒別軟件過程中的問題，完成項目分析功能需求。采用螺旋式模型從深度和廣度拓展數據中心的應用開發，挖掘更豐富的數據價值。1.10遵循標準本公司在項目建設過程中，嚴格遵照南網要求，所提供的設計成果皆引用國際標準、國家標準、電力行業標準、工信部部頒制定的最新標準。如果這些標準的內容有矛盾時，按照最高標準的條款執行或按雙方協商同意的標準或條款執行。遵循南方電網的相關標準和規劃，包括但不限于：1.《南方電網“十二五”信息化規劃》2.《南方電網基本數據集標準》3.《南方電網數據模型規范》4.《南方電網企業信息模型》5.《南方電網信息分類與編碼規范》6.《南方電網信息安全保障體系》7.《南方電網數據中心數據接口單元》8.《南方電網數據中心數據交換規范》9.《南方電網數據中心數據質量管理規范》10.《南方電網數據中心元數據管理規范》11.《南方電網公司SOA框架規范》12.《南方電網公司SOA信息集成技術規范》22013年企業級決策指標和事項項目2.1總體概述根據南方電網數據中心實施規劃，南方電網數據中心總體架構設計是按照層次建立的，包括了數據源層、數據獲取層、數據存儲層、分析應用層、數據訪問層以及系統支撐體系。南網總部用戶數據訪問層分省公司用戶分省公司下屬單位用戶系統管理員支撐體系訪問門戶(瀏覽器、智能移動終端)分析應用層務應用基礎功能財務主題營銷主題生產主題部門/地市公司個性化應用指標管理互動平臺倉運維管理安全管理數據質量管理元數據管理數據標準管理數據存儲層運維管理安全管理數據質量管理元數據管理數據標準管理數據存儲層市市數據倉庫數據獲取層數據源層文件抽取方式(原有業務系統)文件抽取方式(原有業務系統)(一體化系統)文件抽取方式(原有業務系統)文件抽取方式(原有業務系統)(一體化系統)人力人力總體架構設計圖第30頁共325頁用層共性業務應用的功能擴展，同時在數據獲取層、數據存儲層補充必要的數據源和模型。企業決策指標和事項建設主要集中在數據中心的業務架構體系的戰略決策層，具體定位如下圖所示：自標：支排科學決策綜合指標管理主題分析營銷營銷生產生產生產硬件元數據管理網絡支撐體系安全管理本期主要建設為開展企業級決策支持系統建設第一階段的15個企業級決策項指標及5個企業級決策事項的需求分析、設計與系統實施，完成項目的測試、部署和上線運行工作，并開展對南方電網公司總部和各分子公司各級用戶的培訓工作，主要包括：1)5項企業級決策事項(綜合計劃、全面預算、組織績效、固定資產投資計劃、融資計劃管理);2)15項領導決策關鍵指標(利潤總額、經濟增加值、資產負債率、客戶滿意度、客戶平均停電時間、西電東送電量、固定資產報廢凈值率、綜合線損率、主營業務收入、安全風險管理體系評級、單位可控供電成本、固定資產投資規模、信息化水平評級、全員勞動生產率、萬元固定資產售電量);第31頁共325頁3)開展業務場景詳細設計，包括數據模型設計、分析算法設計、界面設計以及系統實施。2.22013企業級決策指標和事項功能建設某公司憑借多年電信行業的數據倉庫的設計及開發，積累了大量的數據分析方法和經驗。針對各個業務主題，通過對各種分析方法的綜合使用，組合不同類型的信息，滿足總部、各分省公司及其下屬單位的決策分析應用需管理駕駛艙包括電力營銷、財務等各種業務KPI指標的同比分析及變動趨勢分析等。Ⅲ營請管理蓄頁>財勞管理>管理駕望倉陳欠回收中2抄格通率：客戶額務閱意軍：購電均價443.40元/光時：售電量683.10億瓦時，售電收入374.02億售電均價641.43元/兆瓦時：600.00900.0040000350.00300.002500020002012-122013012013-022013-0320130445.00400035.0030.0025.002000?客戶停電(直供直管)●年累計總平均電時間：60.608.609小/戶年累計城市平均電次：30t,i次/戶口當年輕營狀況購電均價443.40元/挑瓦時：售電量583.10億瓦時，售電收入374.02億售電均價641.43元/兆瓦時；第32頁共325頁.1.1指標監控對指標設置正常波動范圍和異常波動范圍，提供對指標的實時監控功能。并對指標進行分類和重要級別劃分，將重點指標的異動情況通過短、彩信的方式通知相應分析人員和領導。根據我公司多年電信行業的數據倉庫的設計及開發經驗，結合南方電網數據中心項目，列舉適合指標監控的分析指標如下：營銷管理電費回收線損率盈利能力電網負荷人員結構根據實際業務邏輯制定指標異常告警規則，對指標進行實時異常監控，當指標出現異常時，系統進行告警，使用圖表或顏色標示出來，展示異常指標數據，并能鏈接到相關主題分析界面進行異常指標分析，找到引起異常的原因。根據我公司多年電信行業的數據倉庫的設計及開發經驗，結合南方電網數據中心項目，列舉適合異常指標告警的分析指標如下：營銷管理電量異常電費欠費償債能力電網負荷關鍵業績指標(KeyPerformanceIndicators)是一種可量化的、被事先認可的、用來反映組織目標實現程度的重要指標體系，是推動公司價值創造的驅動因素，第33頁共325頁是把企業的戰略目標分解為可運作的遠景目標的工具。通過把南方電網關心的業務財務等指標數據分解出來，進行分析和監控，能更好的指導企業實現組織目標。并能通過短信或e-mail等方式通知客戶。根據我公司多年電信行業的數據倉庫的設計及開發經驗，結合南方電網數據中心項目，列舉適合關鍵業績指標分析方法的分析指標如下：營銷管理營業收入電網負荷拉限電.1.4地圖展現分析方法使用地圖顯示各區域的指標數據信息，可以在空間維度上進行鉆取、探查，還可以方便地從圖形鉆取到表格，也可以從表格轉換到圖形。地圖展現分析法，又稱GIS分析系統，它可以對空間數據按地理坐標或空間位置進行各種處理，對數據進行有效管理以及研究各種空間實體的相互關系等。它把地理空間位置和相關屬性信息有機地結合在一起，根據實際需要圖文并茂地輸出給用戶，并借助其獨有的空間分析功能和可視化表達方式，提供各種輔助決策功能。還可以方便的在地圖和報表的展現中進行轉換。根據我公司多年電信行業的數據倉庫的設計及開發經驗，結合南方電網數據中心項目，列舉適合地圖展現分析方法的分析指標如下：營銷管理電費回收線損率盈利能力電網負荷第34頁共325頁報表功能是數據中心最基本的功能，也滿足了南方電網各層次數據分析人員和管理層的大部分要求，主要方法是：從ODS、數據倉庫或數據集市中讀取數據，并以圖形、表格的形式顯示出來，實現預定義和用戶自定義報表功能。使用報表生成/發布工具快速、便捷、自動地產生高質量的報表來反映業務管理信息，并以預定義的格式通過Web、Email或文件服務器發布給用戶。根據我公司多年電信行業的數據倉庫的設計及開發經驗，結合南方電網數據中心項目，列舉適合報表分析方法的業務指標如下：營銷管理營業收入分析營銷成本分析電網運行-負荷情況行業用電分析主要功能是通過自定義查詢條件，快速方便從數據倉庫或數據集市中訪問所需要的數據，并對查詢結果提供多種可選擇的展現方式。通過即席查詢可以得到在預先定義好的報表或者多維分析中無法提供的數據。具備一定的靈活性，使數據分析人員能按自己的要求把數據組織和展現出來，滿足個性化分析需求。數據分析人員通過簡單的拖拉操作，能組織個性化查詢條件，可以查看結果SQL的同時，能方便獲取自定義報表數據，即席查詢具有如下特點：>即席查詢應具有高度的開放性和集成性，并能訪問各種數據源的數據，訪問結果也能輸出到多種通用文件格式中。即席查詢應能集成到第35頁共325頁經營分析系統門戶中，為數據集市使用人員提供全面的信息分析服營銷管理欠費排名查詢客戶信用等級查詢自備發電機用戶查詢呼叫中心投訴處理查詢工程進度查詢負荷情況查詢設備生產查詢職工人數查詢勞動生產率查詢.4.1趨勢分析營銷管理電能與國民經濟的慣例對比分析營業收入分析負荷分析.4.2對比分析>絕對數比較>相對數比較1)結構相對數：將同一總體內的部分數值與全部數值對比求得比重，用以說明事物的性質、結構或質量。如：居民食品支出額占消費支出總額比重、產品合格率等。2)比例相對數：將同一總體內不同部分的數值對比，表明總體內各部分的比例關系，如：人口性別比例、投資與消費比例等。3)比較相對數：將同一時期兩個性質相同的指標數值對比，說明同類現象在不同空間條件下的數量對比關系。如：不同地區商品價格對比，不同行業、不同企業間某項指標對比等。4)強度相對數：將兩個性質不同但有一定聯系的總量指標對比，用以說明現象的強度、密度和普遍程度。如：人均國內生產總值用"元/人"表示，人口密度用"人/平方公里"表示；也有用百分數或千分數表示的，如：人口出生率用‰表示。5)計劃完成程度相對數：是某一時期實際完成數與計劃數對比，用以說明計劃完成程度。第37頁共325頁6)動態相對數：將同一現象在不同時期的指標數值對比，用以說明發展方向和變化的速度。如：發展速度、增長速度等。營銷管理電費回收分析呼叫中心服務質量分析資金存量資金流量網損分析行業用電分析.4.3結構占比分析營銷管理電費構成分析營業欠費情況分析固定資產分類及構成情況設備構成分析薪酬結構分析行業用電分析對指標進行排序，并可對排序后的前(后)幾名進行分析。營銷管理營業收入分析設備缺陷分析.4.5ABC分析法心項目，列舉適合ABC分析方法的分析指標如下：營銷管理資產分析電網保護設備分析電壓質量分析薪酬結構分析行業用電分析第39頁共325頁.4.6因素分析用來測定受多種因素影響的某種現象總變動中各個因素的影響的方向和影響程度的一種統計分析方法。把綜合性指標分解成各個原始因素，以便確定影響經濟效益的原因。因素分析就是要找出某個問題中可直接測量的、具有一定相關性的諸指標，如何受少數幾個在專業上有意義，踴可直接測量到，且相對獨立的因子支配的規律，從而可用諸指標的測定值來間接確定諸因子的狀態。因素分析的數學模型具體有：>初始因子模型>旋轉后的因子模型>因子得分模型.4.7主成份分析法利用降維的思想，把多指標轉化為少數幾個綜合指標的多元統計分析方法。主成分實際上就是由原變量X1~Xm線性組合出來的m個互不相關、且未丟失任何信息的新變量，也稱為綜合變量。多指標的主成分分析常被用來尋找判斷某種事物或現象的綜合指標，并給綜合指標所蘊藏的信息以恰當解釋，以便更深刻地揭示事物內在的規律。.4.8層次分析法將決策中有關的元素分解成目標、準則、方案等層次，將主觀判斷用數量形式表達和處理，在此基礎之上進行定性和定量分析的決策方法。層次分析法是一種定性與定量分析相結合的多因素決策分析方法。這種方法將決策者的經驗判斷給于數量化，在目標因素結構復雜且缺乏必要數據的情況下使用更為方便，因而在實踐中得到廣泛應用。層次分析的四個基本步驟：第40頁共325頁1、在確定決策的目標后，對影響目標決策的因素進行分類，建立一個多層次結構；2、比較同一層次中各因素關于上一層次的同一個因素的相對重要性，構造成對比較矩陣；3、通過計算，檢驗成對比較矩陣的一致性，必要時對成對比較矩陣進行修改，以達到可以接受的一致性；4、在符合一致性檢驗的前提下，計算與成對比較矩陣最大特征值相對應的特征向量，確定每個因素對上一層次該因素的權重；計算各因素對于系統目標的總排序權重并決策。構造和使用模型評估無標號樣本，或評估給定樣本可能具有的屬性值或值區>定性分析法主要包括：調查分析法和判斷分析法等。>定量分析法主要包括：趨勢預測分析法、因果預測分析法、季節預測分析法、購買力指數法。根據我公司多年電信行業的數據倉庫的設計及開發經驗，結合南方電網數據中心項目，列舉適合預測分析方法的分析指標如下：營銷管理電量預測負荷特性預測負荷曲線預測購電量、購電成本預測第41頁共325頁能效管理措施實施預測可持續增長率趨勢類，傳統的分類方法是按各種因素的特點或影響效果分為四大第二步分析時間序列。時間序列中的每一時第三步求時間序列的長期趨勢(T)季節變動(s)和不規則變動(I)的值，并選定近似的數學模式來代表它們。對于數學模式中的諸未知參數，使用合適的技術方法求出其值。第四步利用時間序列資料求出長期趨勢、季節變動和不規則變動的數學模型后，就可以利用它來預測未來的長期趨勢值T和季節變動值s,在可能的情況下預測不規則變動值I。然后用以下模式計算出未來的時間序列的預測值Y:如果不規則變動的預測值難以求得，就只求長期趨勢和季節變動的預測值，以兩者相乘之積或相加之和為時間序列的預測值。如果經濟現象本身沒有季節變動或不需預測分季分月的資料，則長期趨勢的預測值就是時間序列的預測值，即T=Y。但要注意這個預測值只反映現象未來的發展趨勢，即使很準確的趨勢線在按時間順序的觀察方面所起的作用，本質上也只是一個平均數的作用，實際值將圍繞著它上下波動。.4模糊綜合評判法(即：隸屬度函數):確定這種函數關系(隸屬度函數)有很多種方法，第43頁共325頁例如，F統計方法，各種類型的F分布等。當然，也可以請有經驗的評標專家進行評價，直接給出評價值。權重。可控因素。多個樣本均數的兩兩比較。多個實驗組與一個對照組均數間兩兩比較，若目的是減小第Ⅱ類錯誤，最好選用最小顯著差法(LSD法);若目的是減小第I類錯誤，最好選用新復極差法，前者查t界值表，后者查q'界值表。.6回歸分析分析現象之間相關的具體形式，確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系，確定其因果關系，并用數學模型來表現其具體關系。回歸分析預測法，是在分析市場現象自變量和因變量之間相關關系的基礎上，建立變量之間的回歸方程，并將回歸方程作為預測模型，根據自變量在預測期的數量變化來預測因變量關系大多表現為相關關系，因此，回歸分析預測法是一種重要的市場預測方法，當我們在對市場現象未來發展狀況和水平進行預測時，如果能將影響市場預測對象的主要因素找到，并且能夠取得其數量資料，就可以采用回歸分析預測法進行預測。它是一種具體的、行之有效的、實用價值很高的常用市場預測方法。明確預測的具體目標，也就確定了因變量。如預測具體目標是下一年度的銷售量，那么銷售量Y就是因變量。通過市場調查和查閱資料，尋找與預測目標的相關影響因素，即自變量，并從中選依據自變量和因變量的歷史統計資料進行計算，在此基礎上建立回歸分析方程，即回歸分析預測模型。回歸分析是對具有因果關系的影響因素(自變量)和預測對象(因變量)所進行的數理統計分析處理。只有當變量與因變量確實存在某種關系時，建立的回歸方程才有意義。因此，作為自變量的因素與作為因變量的預測對象是否有關，相關程度如何，以及判斷這種相關程度的把握性多大，就成為進行回歸分析必須要解決的問題。進行相關分析，一般要求出相關關系，以相關系數的大小來判斷自變量和因變量的相關的程度。第四步檢驗回歸預測模型，計算預測誤差回歸預測模型是否可用于實際預測，取決于對回歸預測模型的檢驗和對預測誤差的計算。回歸方程只有通過各種檢驗，且預測誤差較小，才能將回歸方程作為預測模型進行預測。第五步計算并確定預測值利用回歸預測模型計算預測值，并對預測值進行綜合分析，確定最后的預測值。應用回歸預測法時應首先確定變量之間是否存在相關關系。如果變量之間不存在相關關系，對這些變量應用回歸預測法就會得出錯誤的結果。1)用定性分析判斷現象之間的依存關系；2)避免回歸預測的任意外推；3)應用合適的數據資料。基于訓練樣本集合的基礎上進行的，訓練樣本是經過領域專家標識的，能夠反映真實領域的一般規律。基于樣本學習的基礎上訓練得到模型，從而應用到沒有標號的真實數據集合。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析的目標就是在相似的基礎上收集數據來分類。聚類分析計算方法主要有如下幾種：分裂法(partitioningmethods)、層次的方法(grid-basedmethods)、基于模型的方法(model-1、分裂法又稱劃分方法(PAM:PArtitioningmethod)首先創建k個劃分，k為要創建的劃分個數；然后利用一個循環定位技術通過將對象從一個劃分移到另一個劃分來幫助改善劃分質量。2、層次法(hierarchicalmethod)創建一個層次以分解給定的數據集。該方法可以分為自上而下(分解)和自下而上(合并)兩種操作方式。為彌補分解與合并的不足，層次合并經常要與其它聚類方法相結合，3、基于密度的方法，根據密度完成對象的聚類。它根據對象周圍的密度4、基于網格的方法，首先將對象空間劃分為有限個單元以構成網格結構；然后利用網格結構完成聚類。5、基于模型的方法，它假設每個聚類的模型并發現適合相應模型的數用二叉樹形圖來表示處理邏輯，是一種展示類似在什么條件下會得到什么決策樹(decisiontree)一般都是自上而下的來生成的。每個決策或事件(即自然狀態)都可能引出兩個或多個事件，導致不同的結果，把這種決策分支畫成圖形很像一棵樹的枝干，故稱決策樹。決策樹就是將決策過程各個階段之間的結構繪制成一張箭線圖，我們可以第47頁共325頁選擇方案選擇方案效果概率重要性E?3→P23→W23-權衡決定問題A?的分割。從根到葉子節點都有一條路徑，這條路徑就是一條“規則”。決策樹可以是二叉的，也可以是多叉的。對每個節點的衡量：1)通過該節點的記錄數3)對葉子節點正確分類的比例達到的結果(收益值或損失值)。這樣樹形圖由左向右，由簡到繁展開，組成一個樹狀網絡圖。.10人工神經網絡是模仿動物神經網絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數學模型。這種網絡依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經網絡的以下幾個突出的優點使它近年來引起人們的極大關注：5)能夠同時處理定量、定性知識。人工神經網絡的以下幾個突出的優點使它近年來引起人們的極大關注：1)可以充分逼近任意復雜的非線性關系；5)能夠同時處理定量、定性知識。.11貝葉斯分類基于貝葉斯定理，預測類成員關系的可能性。決策的分類有很多種，如果按環境劃分，決策可以分為確定型、不確定型和風險型三大類，其中風險型決策是最常見的類型。風險型決策的主要特點是具有狀態發生的不確定性。決策者面臨著幾種可能的狀態和相應的后果，且對這些狀態和后果得不到充分可靠的有關未來環境的信息，只能依據“過去的信息或經驗”去預測每種狀態和后果可能出現的概率，在這種情況下，決策者根據確定的決策函數計算出項目在不同狀態下的函數值，然后再結合概率求出相應的期望值，此值就是對未來可能出現的平均狀況的估計，決策者可以依此期望值的大小做出決策行為。常見的決策函數主要有成本函數、收益函數、效用函數。前面兩種函數是從貨幣因素考慮的，而后者是從非貨幣因素考慮的。這種以期望值為標準的分析法是決策者在處理風險型問題時常常使用的方法，貝葉斯決策法是最常見的以期望為標準的分析方法。它是在不完全情報下，對部分未知的狀態用主觀概率估計，然后用貝葉斯公式對發生概率進行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最優決策。.12關聯規則分析發現大規模數據集中項集之間有趣的關聯或相關關系。關聯規則是指通過對數據庫中的數據進行分析，從某一數據對象的信息來推斷另一數據對象的信息，尋找出重復出現概率很高的知識模式，常用一個帶有置信度因子的參數來描述這種不確定的關系。.13相似性分析將事務序列中相似的部分進行歸納總結，提煉體蘊含的相似性規律。.1差分自回歸移動平均模型(ARIMA)AverageModel,簡記ARIMA),是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年第50頁共325頁ARIMA模型的基本思想是：將預測對象隨時間推移而形成的數據序列視為一個隨機序列，用一定的數學模型來近似描述這個序列。這個模型一旦被識別后就可以從時間序列的過去值及現在值來預測未來值。(一)對序列的平穩性進行識別。(平穩性是指序列的統計特性(一般指序列的期望和方差)不隨時間的改變而變化的，即最后表達式中不含時間變量t)。一般來講，經濟運行的時間序列都不是平穩序列。(二)對非平穩序列進行平穩化處理。如果數據序列是非平穩的，并存在一定的增長或下降趨勢，則需要對數據進行差分處理。(三)根據時間序列模型的識別規則，建立相應的模型。若平穩序列的偏相關函數是截尾的，而自相關函數是拖尾的，可斷定序列適合AR模型(AR:若平穩序列的偏相關函數是拖尾的，而自相關函數是截尾的，則可斷定序列適合MA模型(MA:e(t)=1-ble(t-1)-b2e(t-2)-…-bqe(t-q));若平穩序列的偏相關函數和自相關函數均是拖尾的，則序列適合ARMA模型(即將AR和MA模型聯等起來)。該步驟使用的是matlab封裝好的函數調用完成。(四)進行參數估計，檢驗是否具有統計意義。(五)進行假設檢驗，診斷殘差序列是否為白噪聲。(六)利用已通過檢驗的模型進行預測分析。.2霍爾特-溫特斯模型(Holt-Winters)Holt-Winters模型的基本原理是把具有線性趨勢、季節和隨機波動的短期時間序列進行分解，并用指數平滑法分別對其長期趨勢、趨勢增量和季節變動進行估計。該方法不僅可同時處理具有趨勢和季節性變化的數據，還能適當地過濾掉隨機波動的影響。該模型分為加法模型和乘法模型，判定某個數據序列究竟適合乘法模型還是加法模型，可考查其趨勢變化持性及季節變化的波動幅度；其中，乘法模型適用于該模型適用于具有線性趨勢和乘法季節變化的序列，加法模型適用具有線性趨勢和加法季節變化的序列。根據數據的特點選擇了乘法Holt-Winters模型。下面介紹乘法Holt-Winters模型：經過平滑后的時間序列y:可以表示為：y+k=(a,+b,k)c?+k,其中，a表示截距；b表示趨勢；c為乘法模型的季節因子；t=1,2..T;k為向后平滑期數，k>0。a,b,c如下計算：a,β,Y為阻尼因子，在0~1之間；s表示季節的周期。預測值計算公式如下：灰色數列預測是通過數據處理的方法尋找數據間的規律，灰色模型不是利用時間序列數據直接建模，而是將序列數據作一次累加生成后，得到規律性較強的生成數列后再通過最小二乘法估計參數，建立微分方程，從而構建灰色模型。灰色模型適合用于比較平滑而且具有相對明確的規律性數據序列的預測，而且僅需要較少的數據樣本，已在年度電量預測中得到廣泛的應用。由于月度電量具有如下特點：同年多月具有明顯的季節周期性，多年同期呈逐步遞增的趨勢。直接將灰色模型用于電量預測不適合，本模型先用季節指數修正月度電量序列，得到相對平滑的數據序列后，再使用灰色模型進行電量預測。另外，為提高模型的預測準確性，使用了基于馬爾科夫過程確定預測月份誤差狀態的殘差修正法對灰色模型的預測結果進行修正，最終使用季節指數進行還原，得到所需要預測月份的電量。建模1)季節指數修正A.計算同期用電量均值同期用電量均值=同期用電量總和/期數；其中，“期”在此是指1月~12月B.計算月度用電量均值：月度用電量均值=總用電量/總月數C.計算季節指數季節指數=同期用電量均值/月度用電量均值，對于每個月份都有一個季節指數D.季節指數修整數據列季節指數修整數據=原始數據/對應月份的季節指數后續的灰色預測模型的輸入，即通過季節指數修整后的數據序列。2)構建灰色預測模型A.一階累加生成1-AGOB.計算數據矩陣B和數據向量YnC.通過最小二乘法估算參數a和u灰色模型是通過建立白化微分方程進行預測的，白化微分方程如下：,其中有a和u兩個參數，可以通過訓練得到近似值。數據矩陣B和數據向量Yn是已知的，可以通過下式估算參數a和uD.建立灰色預測模型，做累減還原將估算得到的參數a和u代入白化微分方程，可以得到x1(k+1)第53頁共325頁(k+1)=x°1)-“le-ak+箕，原始值，可以使用累減還原，最終得到電量的預測公式：這樣就可以得到每個月電量的預測值。4)利用殘差序列修正灰色模型A.計算灰色預測模型的誤差，構成殘差序列B.對殘差序列取絕對值，然后使用灰色模型預測殘差序列作為灰色預測模型的數據，然后使用與3)一致的步驟，計算得到殘差絕對值的預測序列5(k)|序列。C.使用馬爾科夫過程，確定修正的狀態S產生誤差一般有正、負和零誤差三種狀態，通過統計得到三種狀態之間相互轉換的概率，通過馬爾科夫鏈確定下一個月產生的誤差是哪一種狀態(概率最大的狀態)表示上一個為負誤差，下一個為正誤差的概率；P?1表示上一個為正誤差，下一個為負誤差的概率；P?2表示相鄰兩項都為負誤差的概率，其它類似，P中元素滿足對于第k正時，選擇概率較大的狀態。D.利用殘差預測序列修正原灰色模型預測結果使用殘差序列修正灰色模型的預測結果，修正后的月度電量預測公式這樣就得到使用殘差修正后的預測結果。5)季節指數還原將得到的月度預測值進行季節指數還原，神經網絡方法即通過大量神經元構成的網絡來實現自適應非線性動態系統，并使其具有分布存儲、聯想記憶、大規模并行處理、自學習、自組織、自適應等功能的方法。人工神經元網絡(ArtificialNeuralNetwork,ANN),是一種模擬人腦結構的學習器模型，是對人腦或生物神經網絡的抽象和建模，具有從環境學習的能力，以類似生物的交互方式適應環境。人工神經元網絡由若干相互連接的神經元組成，神經元具有簡單的運算能力，連接線具有權值，訓練過程通過調整權值使網絡的輸出盡可能擬合訓練數據。神經網絡常用于解決分類和回歸兩類問題。本次用的是前饋型的神經網絡。前饋是因網絡信息處理的方向是從輸入層到各隱層在到輸出層逐層進行而得第55頁共325頁理具有逐層傳遞進行的方向性，一般不存在反饋環路.利用matlab的函數newff建立一個可訓練的前饋型網絡還需要4個輸入參數，第一個是參數是一個Rx2的矩陣以定義R個輸入向量的最小值和最大值，既是訓了一個前饋型網絡了。其中minmax(data)是求出data的最大最小值；7指的是該網絡有7個隱含層；12是輸出層。將得到的數據集的一部分數據作為訓練數據集來訓練用newff構造的網絡即個不同的k值下訓練模型n次得到n個預測值。得到n個預測值，將得到的n個預測值與真實對比求出相對誤差百分比。3、然后再對相對誤差百分比的平均值和方差取平均得到一個數a,a越小說明模型4、最后取前三個a最小的k值對應的模型。按照以上四個步驟得到3個模型，這三個模型預測準確率是在k=3到k=12中電力彈性系數是一個國家或者地區在一定時期內全社會用電量平均增長率與同期國內生產總值即GDP平均增長率的比值。彈性系數可以表示為：k=d/g,其中第56頁共325頁例如，d是2005年到2010年電量的季度同比平均增長率；g就是2005年到2010年全社會GDP的季度同比平均增長率。同比增長率舉例：(2006Q1-2005Q1)/2005Q1,2005Q1表示2005年第一季度數據。未來季度電量的預測方法：Wn=WO*(1+B*K)n。Wn和WO是同一季度不同年份的電量，n是它們相隔的年份。例如：W2011Q1=W2010Q1*(1+B*K)1,B是預測的全社會GDP同期同比平均增長率。本模型考慮一、二月份用電的春節效應，介紹了兩種通過一、二月份用電量總和預測一、二月用電量的分段預測模型，并針對實際數據的分布情況提出一種有效確定分段預測模型參數的方法。進行預測的時候，先對一、二月兩個月的用電量總和進行預測，然后在得到兩個月用電量和的基礎上使用分段模型得出一、二月單個分段預測模型從是否考慮電量受春節影響呈逐漸變化趨勢，可以分為三角形模型(考慮漸變)和長方形模型(不考慮漸變)兩種。模型開發時考慮漸變模式，采用了三角形模型。個選擇較優參數，使用如下的算法算法1選擇最優<ty,t?>算法輸出：最對的h,以及對應的p值3:解方程得出每年的EM、Em,比值p?5:求出對應的pd,對/EM,EM?,….,EM/進行7:求出所有<t?,t?>對應的min(pd)mpd,min(SSD)mssD8:Fori=1to<t?,t?>對的個數m9:計算spd=mpd/pd,sSSD?=mSSD/SSD?,11:選擇對應score最高的<t,,t?>12:計算出<ty,t?>對應的待預測的年份的p值用以上方法得出模型的參數t1,t2和p值。第57頁共325頁

建立分段模型根據春節時間情況和選擇的參數情況，建立分段模型。基于季節周期性的變權重組合模型綜合多個單項模型進行月度電量預測。1)季節周期：由于月度用電量呈現明顯的季節趨勢，模型的預測效果在同期有相似的表現。2)變權重：各月具有不同的特點，使用固定權重組合各單項權重顯然不太合理，本模型基于月度電量的季節周期性，對各月使用不同的單項模型權重，即所謂的變權重。建模1)使用測試集評估各單項模型的效果，并進行篩選通過某個指標過濾不滿足要求的單項模型。使用相對誤差絕對值的平均值評估模型的效果，將相對誤差絕對值平均值大于設定閾值的模型過濾，不作為組合模型的單項模型。2)計算每月各單項模型的權重，形成結構體數組單項模型的權重可通過相對誤差絕對值進行度量，設第i個月的第j個單項模型權重為w;,則其中，w為在第i個月第j個模型的權重，E,為第j個模型在第i個月預測的相對誤差，A,為第i個月的實際電量，P,是在第i個月第j個模型的預測3)計算往年同期權重由于同期(月份)具有相似的用電規律，在組合預測中對于未來月份權重的確定，主要考慮往年同期的情況。另外，由于我國最重要也是最長的假期一—春節，在陽歷上具有不同期性，使得多數常規模型不能很好地適應這一規律，第58頁共325頁因此在進行組合模型時需要考慮，計算往年同期權重時，將受春節影響的月份1、2月份進行單獨考慮。需給定一個數組，記錄每年春節的陽歷日期，如下所示：設Y和Ym分別表示預測月份所在的年份及同期m對應的年份，SFM和SFM分別是Y和Ym的春節月份，SFD和SFD,分別是Y和Y的元旦到對應春節陽歷A.1、2月份的往年同期權重，遵循“春節同期或者近期權重大”的原則往年同期m對于預測月份(1或2月份)的權重M,可通過如下公式計算：Mm=(mwm+1)*dwm其中，mwm是通過春節月份確定的權重，dwm是通過春節日期確定的權B.3~12月份的往年同期權重，遵循“近大遠小”的原則，計算公式如下：4)計算未來月份各單項模型的權重設m為第k個預測月份的往年同期月份，I為單項模型，則對于第k個預測月份，第j個單項模型的權重可由如下公式計算：將模型權重進行規范化處理使得對于第k個預測月份所有單項模型權重之和為1,具體如下公式所示。

加權組合單項模型并進行預測組合模型的預測值可以通過對多個單項模型的加權得到。例如，對于第k個預測月份的組合預測值P,可由如下計算得到：第59頁共325頁公司企業級決策支持系統及綜合計劃管理委員會要求用三年時間建成覆蓋各主要業務領域的決策支持系統，其中分年度工作計劃中要求2013年底前，完成企劃，初步建立企業級決策支持系統工作機制，明確各專業部門職責，開展15項決策指標和5項決策事項的業務梳理和系統開發工作。根據綜合計劃決策事項需求，實現企業16個核心指標決策的全過程監控，可衡優化功能；通過綜合計劃平衡優化功能生成領導決策的企業16個指標的高中低綜合計劃綜合計劃編制、跟蹤分析、計劃調整責任部門計劃部協同部門相關部門性質按需年度綜合計劃計劃調整1、董事會2、管理委員會3、管理工作組第60頁共325頁結合南網綜合計劃業務，綜合計劃決策流程如下：豐豐中國南方電網網公司董事會策過管理委員會管理工作組專業部門是議流程說明：(1)公司各專業部門負責審核下屬單位上報的綜合計劃指標建議，并對所管理的指標和模型負責；(2)公司計劃部組織各專業部門共同開展平衡優化工作，提出推薦的平衡優化方案，編制形成16個決策指標方案建議。(3)管理工作組對16個決策指標方案進行討論并提出建議給管理委員會，管理委員會提出審核建議后提交董事會決策。(4)董事會決策16個指標后，各專業部門根據決策指標分解形成其它綜合計劃指標，上報管理委會決策后形成年度的綜合計劃。結合綜合計劃的各項分解指標以及場景，綜合計劃的各項功能設計方案如下：綜合計劃是以企業發展戰略和規劃為指導，在對市場、環境、發展、經營等形勢綜合分析的基礎上，對涉及企業生產經營的各個方面主要計劃指標進行綜合平衡和優化后形成的企業年度計劃目標和實施方案。綜合計劃管理則是從企業戰略和全局觸發，對未來一年企業各類計劃指標及其執行情況進行全方位的指揮、協調、控制和監督的過程。平衡優化是綜合計劃管理的重要環節，是綜合計劃合理指定的主第61頁共325頁要手段、貫徹落實的前提條件、執行完成的基礎標準。開展綜合計劃的難點在于平衡優化各個單位各個業務下的各項指標。這主要表現在：算量就更加龐大，在短期內難以人工反復平衡優化及調整；●綜合計劃的平衡優化需要分析指標間的關系、指標與項目的關系、項目與項目的關系，形成全局最優化方案，然而現有的平衡優化靠簡單的主觀經驗分析計劃中的各種聯系、實施平衡，缺乏客觀的理論支撐，優化目標和方向的人為干擾極大。通過分析指標間的關系，通過指標管理、模型管理，構建綜合計劃平衡優化的支撐功能，實現各業務部門平衡優化模型的構建，并最終實現綜合計劃平衡優化功能，如下所示：→→選擇優化模型選擇平衡優化方案資產負債串(%)2013原始怕：2013優化值：0.00十二五原始值：十二五優化值：0.00平均購電單價00元/4千瓦時調整相應指標值后進行測算2013原始值：2013優化值：0.00十二五原始值：利河總額(億元)2013優化值：0.00平均售電單價EQ\*jc3\*hps12\o\al(\s\up7(20%),00)調整弩濟增加的(億元)固定資產投資重置通過柱狀圖實現企業綜合計劃指標的執行情況監控，利潤總額可以月度、季度、年度、以及不同單位為緯度，將實際利潤與計劃利潤結合在一起展示和分析，得出計劃差異以及同比增長的百分比的情況。對企業核心指標包括價值創造、客戶服務、內部運營、企業成長決策的全過程監控，主要展示維度有指標名稱、計量單位、統計周期、本年計劃、本月計劃、本年累計、同比增長、累計同比增長、本月計劃完成率以及本年計劃完成率。面和間總酸按月份分析利潤總酸按單位分析精料事()精料事()本月同比增長(5%)長06)-總月月肉產負借率%月%月元月次月在界面上方顯示菜單，綜合計劃執行情況，包含菜單：執行情況分析、關注的問題。綜合計劃分解與細化，包含菜單：綜合計劃分解落實情況、綜合計劃安排、綜合計劃管理工作的目標和重點安排。計劃監控狀態選擇，可選