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正版新书]电力营销大数据的研究及应用李作锋//李斌978751239532
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前言
章 电力营销大数据时代思考
1.1 引言
1.2 用电信息采集系统
1.3 电力大数据的应用前景
1.4 大数据在电力营销业务中的应用前景
第2章 数据源建设――大数据应用的铺路石
2.1 “发输配用”数据中心建设
2.2 “脏数据”类型及数据清洗
第3章 用电特性分析――大数据应用的显微镜
3.1 用户用电特性分析
3.2 用户负荷气象模型
3.3 行业电量气象模型
3.4 行业电量节假日和周末模型
第4章 电力负荷预测――大数据应用的急先锋
4.1 基于传统方法的负荷预测
4.2 基于用电大数据的短期负荷预测
4.3 基于用电大数据的母线短期负荷预测
4.4 基于用电大数据的中长期负荷/电量预测
第5章 电网规划运行――大数据实践的试金石
5.1 配电变压器状态实时监测
5.2 地区公用配电变压器负荷特性分析
5.3 配电变压器重、过载风险预警
5.4 台区线损分析
第6章 电力客户服务――大数据实践的点睛笔
6.1 全社会电力用户档案搜索引擎
6.2 客户服务风险管理
6.3 客户信用评价模型
6.4 客户异常用电/窃电分析
6.5 客户用电优化建议书
第7章 用电大数据的扩展应用――民生风向标
7.1 居民住房分析
7.2 居民消费水平指数分析
7.3 家庭绿色能效管理
第8章 用电大数据的扩展应用――经济睛雨表
8.1 江苏宏观经济发展分析
8.2 用电量趋势看经济发展
8.3 用电量看产业结构变化
8.4 用电量看行业景气度
第9章 电力营销大数据技术平台――大数据处理分析的金刚钻
9.1 电力营销大数据平台关键技术概述
9.2 电力营销大数据平台建设思路
9.3 电力营销大数据平台关键技术
参考文献
国网江苏省电力公司是国家电网公司系统规模优选的省级电网公司之一,现辖13个市、51个县(市)公司及20余个科研、检修、施工等单位,服务全省3686万电力客户。公司现有职工约3.9万人,农电工约4.3万人。拥有35千伏及以上变电站2900余座、输电线路8.5万公里,电网发输电规模超过英国、意大利等国家。电压合格率、电网抵御风险的能力达到靠前优选水平。当前,江苏电网已进入特高压、大电网、高负荷时代
随着信息化时代的迅 速 发 展, 全 球 数 据 量 正 在 爆 炸 式 地 增
长, 2011 年全球数据量已经达到 1 .8ZB, 2014 年 全 球 数 据 量 达
到了 4 .1ZB, 而且大数 据 摩 尔 定 律 指 出, 全 球 数 据 量 平 均 每 两
年翻一番。 物联网技术的发展, 移动终端、 数字传感器等数字
信号设备的大范围应用, 都产生了海量的数据信息。 大数据时
代已然到来, 率先展开 大 数 据 相 关 研 究 的 是 互 联 网、 信 息 通 信
行业。 对传统行业而言, 大数据也同样具有深远的研究意义和
光明的应用前景。 IBM 利用 4PB 的气候、 环境历史数据, 设计
风电机组的选址模型, 从 而 提 高 风 电 机 组 发 电 效 率, 延 长 风 电
机组的使用 寿 命。 国 网 江 苏 省 电 力 公 司 以 大 型 火 电 厂 的 历 史
运行大数据为基础, 进 行 了 火 电 机 组 节 能 减 排、 绿 色 运 行 的 研
究工作。
江苏电力营销信 息 化 的 建 设 和 发 展, 积 累 了 海 量 的 电 量、
负荷和营销数据, 自 2006 年以来, 数据累计达 200TB; 江 苏 用
电信息采集系统的建成 与 完 善, 推 动 江 苏 电 力 营 销 信 息 化 进 程
走向了一个更高的起点。 截至 2016 年 6 月, 用电信息采集系统
已接入 3302 万余居民用户、 452 万余工商业用户、 49 万余配电变
压器、 27 万余专用变压器, 采集成功率达 99% 以上。 2013 年 12
月, 国网江苏省电力公司重大科技项目“ 基于全覆盖实时采集的
江苏省全社会用电信息大数据智能分析和管理系统研究及应用”
立项, 使得负荷预测、 配电变压器重过载预测、 企业产能利用率
等研 究 成 果 得 到 了 应 用。 本 书 就 是 基 于 这 些 研 究 成 果 编 撰
而成。
本书共九章, 包括数据源建设、 用电特性分析、 电力负荷预
测、 电网规划运行、 电力客户服务、 电力看民生、 电力看经济、 大
数据平台 关 键 技 术 八 大 专 题, 分 析 数 据 来 源 于 江 苏 电 力 营 销 系
统、 营配一体化系统、 省地县一体化电量系统、 气象信息系统等,
应用场景都基于电力营销业务, 因此研究成果具备较高的应用价
值。 本书适合从事电力大数据研究的研究人员、 生产运行人员、
营销业务人员学习参考。
电力大数据的研究才刚刚起步, 加之编者水平有限, 书中内
容难免存在谬误和疏漏, 敬请广大读者提出宝贵意见, 促进本书
的进一步完善。
编者
靠前本阐述电力营销大数据研究成果的书籍
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