近年来随着电力体制的深化改革,对信息和数据的管理要求也逐步完善,因此需要先进的技术支持。传统的数据和信息的管理已经不能满足如今电力企业的需求,以至于重要的数据和信息没有得到充分的利用,不能给决策者提供可靠的决策支持。在分析了电力企业营销的需求的基础上,本文综合应用了数据仓库技术和决策支持理论构建了电力营销的决策支持系统。首先介绍了数据仓库技术和决策支持系统的研究现状和基本理论;论述了数据仓库在决策支持系统中的应用。其次,分析了电力营销的数据仓库的模型,根据用户的需求,设计了数据仓库的整体结构。本文选择了对关联规则中的FP-Growth算法进行数据挖掘,该算法需要事先通过K-Means聚类法对数据进行概化,过程中避免了候选集的产生。然后对抽取2012年到2015年泰州供电局4年来的23个售电量样本进行数据挖掘,结果显示售电量与月份具有强关联规则。最后,本文以泰州市电力营销现状为基础,设计了电力营销决策支持系统的总体框架,包括数据转换聚合子系统、统计报表生成子系统、综合查询子系统和综合分析子系统。以购电和售电为例,给出了双墩变、古马变地区的电力营销四种子系统的实现方式。以泰州市经济发展为背景,考虑经济情况对电力销售的关联性,构建了电力营销决策支持系统框架。