随着中国在国际地位的提高,当前中国前所未有地走进世界舞台中心,能源治理成为中国积极参与全球治理的重要途径。在中国做出共同构建绿色低碳的全球能源治理格局、提高非化石能源消费比重、减少碳排放等重大承诺后,如何充分、合理的利用电能成了工作的重中之重。电力行业蕴含着大量的数据资源,据统计,电力大数据主要来源于电力生产和电能使用的发电、输电、变电、配电、用电和调度各个环节,可大致分为三类:一是电网运行和设备检测或监测数据;二是电力企业营销数据,如交易电价、售电量、用电客户等方面数据;三是电力企业管理数据。通过对海量数据的分析,电力公司可以搭建不同类型用户的用电特性模型和参数。从而能够为电力企业的策略制定提供参考,有效地促进电网发电和负载之间的平衡。本文旨在设计和实现面向电力行业的在线商业智能系统。应用高维数据展示、自动化生成页面技术以及数据分析预测手段,形成一套从数据清理到定制化布局最后再自动生成页面的流程服务。相较于之前的商业智能平台,本系统具有处理复杂数据的能力、交互友好且自动化程度高的界面,更重要的是本系统能够一键自动生成页面,相较其他商业智能平台,更加轻量、方便。这些特性对非计算机专业人士而言,是十分友好且具有实际意义的。为了实现本系统,先对市面上已有的商业智能平台进行了相关调研,分析各个平台的优缺点,明确本平台的功能特性和其技术可行性。然后再分析了系统关键的技术问题。为了降低本系统的入门门槛,减轻使用人员的操作负担,本系统能够支持自动化生成网站脚本,生成的脚本能够运行在多种客户端上;为了使数据预测更加精准,本系统先对原始的电网数据进行了大量的预处理,来清除一些脏数据和无用数据。并基于Lasso回归、Ridge回归、kernel-ridge回归这三种模型,做了大量实验来分析各个模型的适用场景,并根据各种模型的偏差程度来进行推荐。