基于改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统.pdf

自动化技术与应用2024 年第 43 卷第 3 期行业应用与交流Industrial Applications and CommunicationsTechniques ofAutomation&Applications基于改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统安大炜,邵琳玲,向黎藜,谭元刚（国网重庆市电力公司营销服务中心，重庆 400023）摘要:为满足档案管理用户需求，实现不同营销档案管理信息分类，提出改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统。设计电能信息收编、客户缴费管理、营销报表管理及系统开发等子系统功能；利用改进的K-means方法定义系统算法，引入权重概念，将元素分配到和中心点距离最近的簇中，实现档案分类统计。仿真实验证明，该系统可实现不同营销档案的准确分类，减少响应延时，提高系统吞吐量，满足电力营销档案管理用户需求。关键词:改进K-means算法；电力营销；档案信息分类；分类权重中图分类号：TP311.13文献标识码:A文章编号:1003-7241(2024)03-0185-04Electric Power Marketing Archives Information ManagementSystem Based on Improved K-means AlgorithmAN Da-wei,SHAO Lin-ling,XIANG Li-li,TAN Yuan-gang(State Grid Chongqing Electric Power Company Marketing Service Center,Chongqing 400023 China)Abstract:In order to meet the needs of file management users and realize the classification of different marketing file management informa-tion,a power marketing file information management system based on improved K-means algorithm is proposed.It designs sub-system functions such as electric energy information collection,customer payment management,marketing report managementand system development.The improved K-means method is used to define the system algorithm,the concept of weight is intro-duced,and the elements are allocated to the cluster closest to the center point to achieve file classification and statistics.Simula-tion experiments prove that the system can realize the accurate classification of different marketing files,reduce the response de-lay,improve the system throughput,and meet the needs of power marketing file management users.Keywords:improving K-means algorithm;power marketing;file information classification;classification weight收稿日期:2022-06-15DOI:10.20033/j.1003-7241.（2024）03-0185-04.1引言经济的飞速发展使得电力行业取得长足发展1。随着电力用户数量迅猛增长，电力营销档案出现海量用户信息，需转变营销模式对档案信息进行管理，为企业决策提供合理依据。现有电力营销档案主要由人工管理和归纳，无法有效规范业务与客户信息，充分使用营销系统数据，不能保证档案信息的完整性与时效性。且随着全球化竞争的日趋激烈，常规的档案信息管理已经无法满足企业良好的运转需求。为有效解决上述问题，相关专家给出了一些较好的研究成果，杜琳琳2“互联网+政务服务”环境下档案管理系统与政务服务平台协同设计，能准确获取档案管理数据。黄巧芳3提出火电EPC总承包项目档案管理实践。利用EPC总承包模式解决档案管理安全问题，强化监督策略，为档案安全管理工作提供可行参考。Cha M H4提出了一种高性能元数据档案管理系统，为管理分布式文件系统中的Excel元数据提供了基础。但上述三种方法无法对营销档案管理信息进行分类管理，且处理时间较长。为此，本文基于改进K-means算法设计一种电力营销档案信息管理系统。结合档案管理需要，设置系统硬件结构，引入K-means算法使营销档案信息得到有效分类管理。改善了企业自身业务管理水平，同时提高对客户的服务能力。2基于改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统2.1系统硬件事件驱动就是在持续管理过程中，作出决策的一种方式，是随当前时间点出现的事件。在事件驱动的基础上，建立档案信息管理系统，其中包括电能信息收编子系统、客户缴费管理子系统、营销报表管理子系统和系统开发子系统，具体内容如下。（1）电能信息收编子系统运用虚函数机制收集电能信息数据，其中包括客户185行业应用与交流Industrial Applications and Communications自动化技术与应用2024 年第 43 卷第 3 期Techniques ofAutomation&Applications信息、核算结果、历史记录，电能数据、过程数据、变更档案等，为完成电能信息档案采集与整理，采用型号TMS320C32处理器，通过该处理器对数据采集与转换，以满足电力营销档案信息管理系统的存储容量、计算速度等方面的要求，该处理器具有程序加载方式灵活的优点，并包含空等待和低功耗两种电源管理方式，是一种数字信号处理器。并在上述内容的基础上，将电能信息档案按照以下内容进行整理。图1系统硬件设计框架图增加：添加新的分类表，定义分类名称，并创建分类实体表，将其储存在系统中。分类表名称使用D-CLA-SSIFY+流水号5-6，从1开始递增。图2分类表增加程序图删除：删除现有的分类表。分配给文件类型的分类表将不会被删除。修改：修改已定义好的分类表信息，只能修改名称、备注等内容。查询：对于不同档案进行自定义查询，支持模糊检索7-8、高级检索等多种形式。排序：能够对显示的数据灵活排序，直接点击表格即可实现排序。组卷：将零散缴费用户档案根据一定规则进行自动组卷，同时可实现字段信息同步。（2）客户缴费管理子系统根据不同政策以及地方规定收取基础电费、电量损耗电费、力率电费，并对客户缴纳的不同用电量或用电费信息进行分类归档，对归档后的档案进行管理，分为打回、补录和查重。（3）营销报表管理子系统营销业务数据有多种类型，包括客户数据、业务扩展数据、计量数据、计费参数、计量值信息、电费、会计数据和财务结算。对于此类数据为档案管理者与使用者提供两种查询手段：普通检索和高级检索。（4）系统开发子系统为方便管理电力营销档案，对系统进行开发，将该系统与附近银行网络进行远程连接，扩展系统的功能接口，开发实时计量电费程序，集中抄核电表系统远程端，以达到方便、灵活及智能化管理。以及开发和使用营销资源的客户档案：专门编制、鉴定、销毁和统计分析。还可以使用事件控制的编程模型，实时掌握营销客户的档案信息，对档案信息进行监控。考虑到电力营销档案信息数据的处理需求，主存储器采用AT24c64d芯片。该芯片具有两个接口，可以同时进行数据编程，不需要额外的编程电压。在系统工作状态下，只需要2.7 V3.6 V的电压来支持其工作。AT45DB642存储芯片框图如图3所示。图3AT45DB642存储芯片框图为了控制存储单元中的信号传输信道，使用sgmn84782来控制信号传输信道。该芯片具有低电流关断功能，具有4个独立的功能-通道数据选择器。2.2系统软件在系统硬件设计的基础上，对系统软件进行设计，电力营销档案信息管理系统在开发过程中，必须从客户端与服务端两方面完成环境部署，基于事件驱动模式，利用浏览器将客户端和服务端进行互连。（1）客户端客户端利用ASP.NET方式实现编码开发，主要开发环境如表1所示。表1系统客户端开发环境表名称操作系统平台开发环境浏览器数量1211配置需求Windows 8Visual Studio 2010NET Framework 4.0Internet Explorer 8.0186自动化技术与应用2024 年第 43 卷第 3 期行业应用与交流Industrial Applications and CommunicationsTechniques ofAutomation&Applications（2）服务器端表2服务器端系统开发环境表名称操作系统数据库管理系统Web服务器数量121配置需求Windows Server 2018SQL Server 2018IIS 7.0服务器端利用PC机作为服务器9，按照SQL Server 2018数据库管理系统进行设置。至此，通过客户端和服务端的设置，完成电力营销档案信息管理系统软件设计。3信息管理系统算法为提高分类统计效率，本文对传统K-means算法进行改进，调整其聚类规则，在计算距离时，引入权重w，分离过程中，将元素分配到加权与中心点最近的簇内，提高其效率和质量。K-means算法的核心思想是在n个档案集合中选出k个档案当作原始聚类中心点，结合剩余n-k个数据和此k个数据之间的距离，确定其应该属于哪类；再获取每类中数据平均值，重新定义聚类中心，重复上述步骤，直到目标函数收敛。上述过程使类之间的距离最大化，并确保类内的距离最小。选择训练样本x1,xm，并且，将样本xiRn训练为k个簇，实现过程如下：步骤一：在n个档案集合中任意抽取k个档案作为原始聚类中心1,2,kRn；步骤二：获取剩余数据和这k个档案之间的距离，明确所有目标所属种类：（1）步骤三：对于全部种类j，重新选择每类中心：（2）步骤四：如果标准测度函数出现收敛状况10，即簇内误差平方和最优解（最小值）时，则停止程序，反之回到步骤二。本文在上述K-means算法基础上进行改进，使评价函数fitness(A1,A2,An)拥有最小值。（3）（4）式中，Dist(xi,Ck)表示xi个档案与中心点Ck之间的距离。确定原始值Ck，再计算xi的值，同时结合xi的值对Ck进行优化，最终获得最佳聚类中心。减小数据中心距离，使其具备较优的收敛性能。（5）通过对K-means算法规则函数的改进，添加权重因子wk，经过加权处理后，计算出的样本被划分为最接近哪个样本的类别。（6）式中，k表示标准差。假设目标为ck时，k次后函数增值表示为k：（7）将上述算法引入到系统中可以实现档案的分类管理功能。4仿真实验数据分析为验证本文设计的系统的有效性，进行仿真实验，测试本文设计系统的性能，验证系统功能。实验数据选用某电网电力营销档案信息，并与文献2、文献3算法对档案分类性能进行比较。将档案信息分为三类，每类档案数量相同，三种方法的分类结果如下所示。图4文献2方法分类效果图图5文献3方法分类效果图通过对比图4、5、6能够看出，K-means算法与其他两种方法相比分类准确率更高，在对于没有统一规则且密度不均匀的档案数据时，更具管理可靠性。这是因为187行业应用与交流Industrial Applications and Communications自动化技术与应用2024 年第 43 卷第 3 期Techniques ofAutomation&Applications所提方法在计算距离时，引入权重概念，准确计算出样本与每一类中心的距离，提高分类精度，对于数据量大且不规则的样本具有更强的适用性。图6本文方法分类效果图此外，系统响应延迟也是评判系统性能的关键指标，针对处理效率要求较高的企业而言，响应延迟至关重要。利用压力测试工具LoadRunner进行仿真，设置相关参数，档案数量为800条，实验次数为7次，仿真结果如图7所示。图7不同方法系统延时对比图从图7中可以看出，三种算法延时普遍较低，但是所提方法在7次实验中表现最为稳定，且延时最小，其他两种方法起伏较大。这是因为所提方法利用事件驱动控制方式，使任务得到有效分配，避免任务堆积，提高系统响应灵敏度。最后，仿真实验对本文设计的系统吞吐量进行测试，采用Intel15-3230M双核处理器，配置为4 GB DDR内存，对CPU利用率频谱进行记录，结果如图8所示。图8系统吞吐量仿真效果图由图8可知，系统CPU使用率频谱显示没有出现异常情况，能够满足系统正常运行需求，所以吞吐量符合用户使用需求。这是因为所提方法基于事件驱动模式，利用浏览器将客户端和服务端进行互连，利用PC机作为服务器，通过K-means算法优化档案分类管理功能。5结束语为满足企业良好的运转需求，本文设计基于改进K-means算法的电力营销档案信息管理系统，利用事件驱动理论，建立档案信息管理系统，使系统功能更具层次性，利用浏览器将客户端和服务端进行互连，再引入改进的K-means算法，调整其聚类规则，提高系统对档案分类统计的准确度，减少响应延时，为电力客户营销服务提供技术保障。但是本文系统还有许多需要改进之处，未来的研究方向是完善电力营销客户档案信息管理体系，有利于营销业务的全过程监管，便于推进客户服务规范化与标准化，推动电力企业服务向更快、更好方向发展。参考文献:1 贾劲颂,赵林夕,张颖,等.泛在电力物联网背景下的电力工程档案管理要点思考J.档案与建设,2019,372(12):47-48.2 杜琳琳.“互联网+政务服务”环境下档案管理系统与政务服务平台协同设计J.中国档案,2020,558(4):59-61.3 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