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电力营销大数据的研究及应用书籍详细信息

  • ISBN:9787512395329
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2016-9-1
  • 页数:204
  • 价格:80
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:暂无装帧
  • 开本:暂无开本
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分

内容简介:

《电力营销大数据的研究及应用》本书是第1本全面论述电力营销大数据的研究及应用的书籍,它从电力营销的实际业务出发,以电力营销的生产数据和电力用户的实时数据为基础,结合统计分析、关联分析、挖掘算法实现了用电特性分析、电力负荷预测、电网规划运行、电力客户服务、电力看经济、电力看民生等专题研究,并详细阐述了电力营销大数据的研究成果及其应用情况,具有较高的应用价值。

书籍目录:

第1章

电力营销大数据时代思考 1

1 .1 引言 1

1 .2 用电信息采集系统 2

1 .3 电力大数据的应用前景 5

1 .4 大数据在电力营销业务中的应用前景 8

第2章

数据源建设——大数据应用的铺路石 9

2 .1 “ 发输配用” 数据中心建设 9

2 .2 “ 脏数据” 类型及数据清洗 1 2

第3章

用电特性分析——大数据应用的显微镜 1 6

3 .1 用户用电特性分析 1 6

3 .2 用户负荷气象模型 3 0

3 .3 行业电量气象模型 4 2

3 .4 行业电量节假日和周末模型 4 7

第4章

电力负荷预测——大数据应用的急先锋 5 0

4 .1 基于传统方法的负荷预测 5 0

4 .2 基于用电大数据的短期负荷预测 5 5

4 .3 基于用电大数据的母线短期负荷预测 5 8

4 .4 基于用电大数据的中长期负荷/电量预测 6 2

第5章

电网规划运行——大数据实践的试金石 6 9

5 .1 配电变压器状态实时监测 6 9

5 .2 地区公用配电变压器负荷特性分析 7 5

5 .3 配电变压器重、 过载风险预警 8 2

5 .4 台区线损分析 8 8

第6章

电力客户服务——大数据实践的点睛笔 9 6

6 .1 全社会电力用户档案搜索引擎 9 6

6 .2 客户服务风险管理 1 0 8

6 .3 客户信用评价模型 1 1 1

6 .4 客户异常用电/窃电分析 1 1 5

6 .5 客户用电优化建议书 1 2 2

第7章

用电大数据的扩展应用——民生风向标 1 3 0

7 .1 居民住房分析 1 3 0

7 .2 居民消费水平指数分析 1 3 6

7 .3 家庭绿色能效管理 1 4 0

第8章

用电大数据的扩展应用——经济晴雨表 1 4 4

8 .1 江苏宏观经济发展分析 1 4 4

8 .2 用电量趋势看经济发展 1 4 7

8 .3 用电量看产业结构变化 1 5 6

8 .4 用电量看行业景气度 1 5 8

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 1 6 2

9 .1 电力营销大数据平台关键技术概述 1 6 2

9 .2 电力营销大数据平台建设思路 1 6 8

9 .3 电力营销大数据平台关键技术 1 7 5

参考文献

作者介绍:

国网江苏省电力公司,是国家电网公司系统规模zui大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国际先进水平。当前,江苏电网已进入特高压、大电网、高负荷时代

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其它内容:

书籍介绍

《电力营销大数据的研究及应用》本书是第1本全面论述电力营销大数据的研究及应用的书籍,它从电力营销的实际业务出发,以电力营销的生产数据和电力用户的实时数据为基础,结合统计分析、关联分析、挖掘算法实现了用电特性分析、电力负荷预测、电网规划运行、电力客户服务、电力看经济、电力看民生等专题研究,并详细阐述了电力营销大数据的研究成果及其应用情况,具有较高的应用价值。

书籍真实打分

故事情节:3分

人物塑造:8分

主题深度:7分

文字风格:4分

语言运用:7分

文笔流畅:8分

思想传递:5分

知识深度:8分

知识广度:3分

实用性:3分

章节划分:7分

结构布局:4分

新颖与独特:9分

情感共鸣:5分

引人入胜:6分

现实相关:5分

沉浸感:4分

事实准确性:7分

文化贡献:8分

网站评分

书籍多样性:6分

书籍信息完全性:5分

网站更新速度:7分

使用便利性:9分

书籍清晰度:7分

书籍格式兼容性:6分

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稳定性:7分

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