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电力大数据在经营管理中的应用电子书

大数据给电力行业的发展带来了机遇和挑战,本书利用电力经营管理中的大数据应用案例,结合相关理论,帮助读者了解电力经营管理领域的大数据应用现状及前沿技术,实用性强。本书内容分为8章,包括:供电企业经营管理现状、电力大数据简介、电力大数据在人财物领域的应用、电力大数据在规划计划领域的应用、电力大数据在运维检修领域的应用、电力大数据在电力营销领域的应用、电力大数据在辅助决策领域的应用、供电企业大数据应用趋势展望。

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作       者:谢桦,张沛

出  版  社:电子工业出版社

出版时间:2024-07-01

字       数:10.9万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 计算机理论与教程

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大数据给电力行业发展带来了机遇和挑战。本书利用电力经营管理中大数据应用案例,结合相关理论,帮助读者了解电力经营管理领域大数据应用现状及前沿技术,应用性强。内容分为八章,包括:供电企业经营管理现状、电力大数据的数据资源、电力大数据在人财物领域的应用、电力大数据在规划计划领域的应用、电力大数据在运维检修领域的应用、电力大数据在电力营销领域的应用、电力大数据在辅助决策领域的应用、供电企业大数据应用趋势展望。 本书可供企业经营和管理的科技人员、大数据相关技术的研发人员以及高等学校相关专业师生参考阅读。<br/>【作者】<br/>谢桦:现为北京交通大学副教授,博士,近年来主要研究方向为新能源发电预测与消纳、大数据应用、储能规划与控制,获得省级科技步奖2项,授权发明专利10项,发表论文60多篇。2004.7-至今 北京交通大学,电气工程学院,新能源研究所,副教授、 教授2012.1-2013.2 美国密歇根理工大学访问学者1997.4-2004.7 华北电力大学 电力系,讲师 研究方向:电力系统分析和稳定控制;新能源技术及其应用。讲授本科生的主要课程:电路、电力系统远程监控技术、风电场系统分析;研究生课程:计算机控制理论等。 获奖情况: 2021年, 河南省科学技术步奖二等奖2010年,牵引变电所安全监控及综合自动化系统 部级二等奖<br/>
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内容简介

前言

第1章 供电企业经营管理现状

1.1 供电企业经营管理特点

1.2 供电企业经营管理情况

1.3 供电企业面临的主要挑战

本章参考资料

第2章 电力大数据简介

2.1 电力大数据的数据特征

2.2 电力大数据的数据资源

2.3 电力大数据平台建设

2.4 电力大数据价值提升方向

本章参考资料

第3章 电力大数据在人财物领域的应用

3.1 人员配置需求分析及预测

3.1.1 应用背景

3.1.2 实现设计

3.2 财务资金分析

3.2.1 应用背景

3.2.2 实现设计

3.3 资产一体化管理

3.3.1 应用背景

3.3.2 实现设计

3.4 电力物资供应链管理

3.4.1 应用背景

3.4.2 实现设计

本章参考资料

第4章 电力大数据在规划计划领域的应用

4.1 可再生能源发电规模预测

4.1.1 应用背景

4.1.2 实现设计

4.2 线路状态预测

4.2.1 应用背景

4.2.2 实现设计

4.3 电网线损监测

4.3.1 应用背景

4.3.2 实现设计

4.4 配电网规划设计

4.4.1 应用背景

4.4.2 实现设计

4.5 综合计划与预算监测

4.5.1 应用背景

4.5.2 实现设计

本章参考资料

第5章 电力大数据在运维检修领域的应用

5.1 设备状态评估

5.1.1 应用背景

5.1.2 实现设计

5.2 特高压管控

5.2.1 应用背景

5.2.2 实现设计

5.3 主动运维

5.3.1 应用背景

5.3.2 实现设计

5.4 故障抢修

5.4.1 应用背景

5.4.2 实现设计

5.5 保电应急

5.5.1 应用背景

5.5.2 实现设计

本章参考资料

第6章 电力大数据在电力营销领域的应用

6.1 立体化服务渠道建设

6.1.1 应用背景

6.1.2 实现设计

6.2 供电服务模式搭建

6.2.1 应用背景

6.2.2 实现设计

6.3 智能用电服务

6.3.1 应用背景

6.3.2 实现设计

6.4 服务触点管理

6.4.1 应用背景

6.4.2 实现设计

本章参考资料

第7章 电力大数据在辅助决策领域的应用

7.1 营配调贯通一体化应用

7.1.1 应用背景

7.1.2 实现设计

7.2 用电量预测与负荷特性分析

7.2.1 应用背景

7.2.2 实现设计

7.3 配电网故障恢复策略设计

7.3.1 应用背景

7.3.2 实现设计

7.4 综合能源系统运行风险评估

7.4.1 应用背景

7.4.2 实现设计

本章参考资料

第8章 供电企业大数据应用趋势展望

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