电力大数据在经营管理中的应用

图书标准信息

• 作者 谢桦
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2024-07
• 版次 1
• ISBN 9787121484278
• 定价 89.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 页数 212页
• 字数 255千字

【内容简介】

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。

【作者简介】

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，获得省级科技进步奖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、风电场接入系统分析；研究生课程：计算机控制理论等。   获奖情况：  2021年， 河南省科学技术进步奖二等奖2010年，牵引变电所安全监控及综合自动化系统 部级二等奖

【目录】

目    录
第1章  供电企业经营管理现状1
1.1  供电企业经营管理特点1
1.2  供电企业经营管理近况2
1.3  供电企业面临的主要挑战4
本章参考资料6
第2章  电力大数据简介9
2.1  电力大数据的数据特征9
2.2  电力大数据的数据资源12
2.3  电力大数据平台建设15
2.4  电力大数据价值提升方向17
本章参考资料19
第3章  电力大数据在人财物领域的应用23
3.1  人员配置需求分析及预测23
3.1.1  应用背景23
3.1.2  实现设计24
3.2  财务资金分析26
3.2.1  应用背景26
3.2.2  实现设计26
3.3  资产一体化管理33
3.3.1  应用背景33
3.3.2  实现设计34
3.4  电力物资供应链管理46
3.4.1  应用背景46
3.4.2  实现设计47
本章参考资料54
第4章  电力大数据在规划计划领域的应用56
4.1  可再生能源发电规模预测56
4.1.1  应用背景56
4.1.2  实现设计57
4.2  线路状态预测62
4.2.1  应用背景62
4.2.2  实现设计63
4.3  电网线损监测76
4.3.1  应用背景76
4.3.2  实现设计76
4.4  配电网规划设计80
4.4.1  应用背景80
4.4.2  实现设计80
4.5  综合计划与预算监测84
4.5.1  应用背景84
4.5.2  实现设计84
本章参考资料88
第5章  电力大数据在运维检修领域的应用92
5.1  电力设备状态评估92
5.1.1  应用背景92
5.1.2  实现设计93
5.2  特高压管控103
5.2.1  应用背景103
5.2.2  实现设计103
5.3  主动运维107
5.3.1  应用背景107
5.3.2  实现设计108
5.4  故障抢修117
5.4.1  应用背景117
5.4.2  实现设计118
5.5  保电应急120
5.5.1  应用背景120
5.5.2  实现设计120
本章参考资料124
第6章  电力大数据在电力营销领域的应用127
6.1  立体化服务渠道建设128
6.1.1  应用背景128
6.1.2  实现设计128
6.2  供电服务模式搭建134
6.2.1  应用背景134
6.2.2  实现设计134
6.3  智能用电服务138
6.3.1  应用背景138
6.3.2  实现设计139
6.4  服务触点管理141
6.4.1  应用背景141
6.4.2  实现设计142
本章参考资料150
第7章  电力大数据在辅助决策领域的应用153
7.1  营配调贯通一体化应用153
7.1.1  应用背景153
7.1.2  实现设计154
7.2  用电量预测与负荷特性分析157
7.2.1  应用背景157
7.2.2  实现设计158
7.3  配电网故障恢复策略设计163
7.3.1  应用背景163
7.3.2  实现设计164
7.4  综合能源系统运行风险评估181
7.4.1  应用背景181
7.4.2  实现设计182
本章参考资料199
第8章  供电企业大数据应用趋势展望201