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智能电网大数据分析

15 1.7折 88 九五品

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作者(美)卡罗尔·L.斯蒂米尔(Carol L.Stimmel)

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115475183

出版时间2018-04

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数212页

字数99999千字

定价88元

上书时间2024-03-25

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   商品详情   

品相描述:九五品
商品描述
基本信息
书名:智能电网大数据分析
定价:88.00元
作者:(美)卡罗尔·L.斯蒂米尔(Carol L.Stimmel) 著,张荣 译
出版社:人民邮电出版社
出版日期:2018-04-01
ISBN:9787115475183
字数:236000
页码:212
版次:1
装帧:平装
开本:16开
商品重量:
编辑推荐
1,这本书为高管、监管机构、投资者、大型电力用户和企业家理解行业将要到来的颠覆性改变,提供了一个深入的分析,而这些改变是一个局外人所不能看透的。为了使渺无头绪的行业前景能够易于决策,能够进行判断,Carol绘制了一个任何人都可以从中收益的行业发展路径。——Amit Narayan, PhD, CEO, AutoGrid2,作者充分吸取了其丰富的从业经验,利用其深厚的技术底蕴,打造出了本书,真的是创造了一个很好了不起的成果!对于任何想要将大数据分析应用于公用事业行业的人员,本书会是一个很好易读、很好有用的好帮手。作者不仅提供了坚实的基础知识和行业背景,而且作者也为读者提供了许多如何将数据分析应用于公共环境的丰富而又生动的案例,并明确指出了这样做可以获得的优势。——Ron Gerrans, CEO, Genus Zero and former CEO, E Source
内容提要
主要内容如下: 解决了运用大数据技术和方法对构成公用电网的关键基础设施进行分析的需求问题; 介绍了如何建立一个数据分析方案,并以此来应对现代电网操作方面的挑战,同时该方案也会满足温室气体法规中对电网运营的要求; 介绍了如何解决收集和存储电网信息的问题,以及如何分析和处理这种新形式的信息,进而确保实现智能电网投资中获益。
目录
部分  数据分析的变革力量章  将智能引入电网  31.1  章节目标  41.2  建立数据驱动型电力公司的必要性  51.3  大数据:当我们看到它时,我们了解了  71.4  什么是数据分析  91.5  从头开始  111.5.1  注意差距  111.5.2  文化转型  121.5.3  个人案例研究  131.5.4  “灵应盘”经济学  141.5.5  一如既往的业务对电力公司是致命的  161.5.6  生存与灭亡  161.6  通过智能电网数据分析发现机会  18第 2章  构建数据分析基础  192.1  章节目标  202.2  毅力是重要的工具  212.3  构建数据分析架构  222.3.1  数据管理的艺术  242.3.2  管理大数据是一个大问题  242.3.3  真相不会给你自由  242.3.4  每个办法不能“包打天下”  272.3.5  解决“特定情境”的难题  272.3.6  自主构建与外包之争如火如荼地进行着  292.3.7  当“云”有意义时  312.3.8  变革既是危险也是机遇  32第3章  让大数据为高价值行动服务  353.1  章节目标  363.2  数据型的电力公司  373.3  算法  383.3.1  算法业务  393.3.2  数据类别  403.3.3  及时性  403.4  看得见的智能  423.4.1  记住人类  443.4.2  客户的问题  443.4.3  电力公司的变革  463.4.4  越大未必越好  473.5  评估业务问题  48第二部分  智能电网数据分析的优势第4章  在电力公司中应用数据分析模型  534.1  章节目标  544.2  了解数据分析模型  554.2.1  到底什么是模型  574.2.2  警告:相互关系并不意味着因果关系  584.3  使用描述性模型进行数据分析  594.4  使用诊断性模型进行分析  604.5  预测性分析  614.6  规范性分析  634.7  电力公司的优化模型  644.8  面向情境智能  65第5章  企业数据分析  675.1  章节目标  685.2  超越商业智能  695.2.1  电力预测  705.2.2  资产管理  705.2.3  需求响应和能源分析  725.2.4  动态定价分析  785.2.5  收入保护分析  805.2.6  打破部门间壁垒  81第6章  运营分析  836.1  章节目标  846.2  调整力量以改善决策  856.3  洞察的机会  866.4  关注有效性  876.5  分布式发电运营:管理混乱  906.6  电网管理  916.7  弹性分析  946.8  从运营数据分析中提取价值  95第7章  客户运营和参与分析  977.1  章节目标  997.2  提升客户价值  997.2.1  客户服务  997.2.2  高级客户细分  1007.2.3  情绪分析  1017.2.4  收入追缴  1027.2.5  呼叫中心运营  1037.2.6  客户沟通  1047.3  为了客户需要具备什么  1077.3.1  提升账单的价值和面向客户的Web门户  1087.3.2  家庭能源管理  1107.3.3  战略价值  111第8章  网络安全分析  1138.1  章节目标  1148.2  电力行业的网络安全  1158.2.1  对关键基础设施的威胁  1158.2.2  智能电网是如何增加风险的  1168.2.3  智能电网是阻止黑夜灾祸的机会  1178.3  大数据网络安全分析的作用  1198.3.1  预测和保护  1208.3.2  网络安全应用  1228.3.3  主动方法  1238.3.4  协调网络安全的全球行动  1238.3.5  风险变化的格局   124第三部分  实施持续变化的数据分析程序第9章  寻源数据  1299.1  章节目标  1309.2  了解寻源数据  1319.2.1  智能电表  1329.2.2  传感器  1349.2.3  控制设备  1359.2.4  智能电子设备  1369.2.5  分布式能源  1369.2.6  消费者设备  1379.2.7  历史数据  1389.2.8  第三方数据  1399.3  如何处理大量的数据源  1400章  大数据集成、框架和数据库  14310.1  章节目标  14510.2  这是要花成本的  14510.3  存储方式  14610.3.1  超大规模存储  14610.3.2  网络连接存储  14610.3.3  对象存储  14710.4  数据集成  14710.5  低风险方法的成本  14810.6  让数据流动起来  14910.6.1  Hadoop  15010.6.2  MapReduce  15110.6.3  Hadoop分布式文件系统  15210.6.4  如何帮助电力公司  15310.7  其他大数据库  15410.7.1  NoSQL  15410.7.2  内存或主内存数据库  15510.7.3  面向对象的数据库管理系统  15610.7.4  时间序列数据库服务器  15610.7.5  空间和GIS数据库  15610.8  丰富并非好事  1571章  提取价值  15911.1  章节目标  16011.2  我们需要明确的答案  16111.3  从数据中挖掘信息和知识  16411.4  数据提取过程  16611.4.1  当更多不总是更好的时候  16811.4.2  提升性能  16911.4.3  Hadoop:专门为批量数据服务的平台  16911.5  流处理  17111.5.1  复杂事件处理  17111.5.2  过程历史数据库  17211.6  避免非理性繁荣  1732章  电力公司的展望  17512.1  章节目标  17612.2  大数据的理解  17712.3  为什么人类需要可视化  17812.4  人类感知的作用  18012.5  可视化的电力公司  18412.5.1  推进商业智能  18612.5.2  高影响力的运营  18712.5.3  提高客户价值  18812.6  实现这一切  1893章  变革伙伴关系  19113.1  章节目标  19213.2  大数据带来重大责任  19313.3  隐私,不是承诺  19513.3.1  同意  19513.3.2  数据管理  19713.3.3  治理  19813.4  加强隐私  19913.4.1  使同意成为可能  20013.4.2  使数据化  20113.4.3  元数据的作用  20113.5  未来的电力公司是一个很好的合作伙伴  202关键词  205
作者介绍
Carol L. Stimmel于1991年在为气候研究写代码和为3D系统建模时开始使用“大数据分析”一次=词——很多年后,这个词已经变成流行词。在这23年中,她花了7年的时间关注能源行业,包括智能电网的数据分析、微电网、家用自动化、数据的安全和隐私、智能电网的标准以及利用可再生能源发电。同时她也主要参与新兴技术市场研究,包括工程、设计新产品以及向电力公司和其他能源行业的利益相关者提供市场情报和数据分析。
序言

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