电力营销系统是一个涵盖了电力销售全流程的复杂体系，包括业扩报装、电能计算、营业计费、用电管理与线损管理等核心业务。为保障电力系统的高效运转，营销系统需要处理从管理信息系统、SCADA系统、地理信息系统等多源数据，这些数据量庞大、类型繁多，并且往往伴随噪声、缺失和错误。在这样的背景下，数据挖掘技术应运而生，成为提升电力企业经济效益、优化营销策略、提高用户信用评价准确性、促进故障诊断和系统运行状态分析的重要手段。
数据挖掘技术，是指在大数据中自动寻找隐藏的信息和知识的过程。它与计算机科学紧密相连，依托于统计学、人工智能、模式识别、数据库技术、并行计算与机器学习等学科。数据挖掘的目的在于从海量数据中提取有用信息，支持管理者做出更明智的决策。它的方法多样，包括但不限于关联规则、分类、时间序列挖掘、聚类分析、Web挖掘和空间挖掘等。
在电力营销系统中，数据挖掘技术尤其注重以下几点：
1. 关联规则的应用：在电力营销系统中，关联规则技术能够发现不同数据项间的关联性，例如购电合同与用户需求之间的关系。通过关联规则的分析，可以实现对营销策略的优化，从而提升电力企业的经济效益和运作效率。
2. 时间序列挖掘：电力需求存在一定的周期性波动，时间序列挖掘技术能够根据历史负荷数据预测未来电力需求，对于负荷管理和经济调度具有重要意义。常见的方法有神经网络和小波神经元网络，后者在收敛速度和预测精度方面表现更优。
3. 序列挖掘与故障诊断：故障是电力系统中最需及时处理的问题，通过时间窗序列挖掘算法，对警报信息进行处理，可以有效指导故障定位和诊断，增强电力系统的稳定性和可靠性。
4. 用户信用评价：用户信用评价是电力营销系统中的一个重要环节，通过聚类分析法的用户信用评价算法，对用户分组，并制定相应的信用等级，有助于电力企业制定更为精准的营销策略。
5. 数据挖掘技术的发展展望：随着技术的进步，数据挖掘技术在电力营销系统中的应用前景广阔。未来的发展将更多地依赖于对现有数据及历史数据的综合性分析，以更好地挖掘数据特征和规律，为决策提供更为科学的参考。
数据挖掘技术在电力营销系统中的应用极大地提高了数据分析能力，优化了营销策略，加强了用户信用管理，增强了系统故障预测与诊断能力。这一技术的广泛应用和发展，为电力营销系统的不间断发展提供了强有力的支撑，并将不断推动电力企业在管理创新和技术创新上的进步。
