电力数据--从概念到应用9787519846916
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作者陈彬主编
出版社中国电力出版社
ISBN9787519846916
出版时间2020-09
装帧平装
开本其他
定价68元
货号9909418
上书时间2024-12-14
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作者简介
张伟，男，硕士，高级工程师，国网新疆电力有限公司科技互联网部主任，长期从事继电保护和科技信通等方面工作。近期，牵头组织开展国网新疆电力泛在电力物联网建设工作，主持编制完成《国网新疆电力有限公司泛在电力物联网规划(2019-2021)》、《国网新疆电力公司“十三五”科技规划》等，近5年作为主要撰写人编写了1部专著，共获得省部级科技进步奖10项，其中一等奖1项、二等奖7项、三等奖2项；公司级管理创新二等奖2项，三等奖1项；累计发表各类论文21篇，核心期刊及以上级别7篇，第一作者5篇；获得授权专利13项，其中发明专利4项，实用新型9项。
陈彬，男，硕士，高级工程师，国网福建省电力有限公司电力科学研究院副院长，现挂职国网新疆电力有限公司科技互联网部副主任，福州大学硕士生导师，中电联能源互联网标准化委员会委员，国网互联网技术标准工作组(TC06)成员，国网强台风环境电网抗风减灾科技攻关团队带头人，国网强台风环境抗风减灾实验室(培育)主任助理，福建省高供电可靠性配电技术企业重点实验室主任。专注泛在电力物联网建设、电力数据管理与应用、电网防灾减灾、高可靠性供配电、智能配电网等方向的技术攻关。近期，建立并发布国网新疆电力全方位数据管理体系，揭牌成立国网首家“数据运营管理中心”，构建企业级数据服务共享生态圈，筹建新疆能源大数据中心，组织建设国网云、数据中台、物联管理平台等数据基础平台，积极推动国网新疆电力实现企业数字化转型。近5年共出版和编写5部著作，获得省部级科技进步奖6项，其中一等奖1项、二等奖2项、三等奖3项；发表文章共计28篇，其中EI级别及以上5篇，核心期刊及以上级别18篇，第一作者5篇；获得授权专利8项，其中发明专利2项，实用新型6项。
目录
目 录
前 言
1 1 认识数据的概念
2 认识数据的概念
2 什么是数据？
3 数据和信息、知识的关系是什么？
4 电力数据有什么特点？
4 什么是数据中心？
4 什么是大数据？
6 大数据有哪些特性？
7 数据和大数据是什么关系？
8 什么是数据科学？
8 什么是数字化？
10 什么是数字化转型？
11 数据的分类
11 什么是结构化数据？
12 什么是非结构化数据？
12 什么是半结构化数据？
13 什么是采集量测数据？
13 什么是主数据？
14 什么是参考数据？
15 什么是元数据？
16 主数据、参考数据、元数据之间是什么关系？
18 数据管理的生命周期
19 数据的架构
19 数据的采集
20 数据的存储
21 数据质量的治理
22 数据的安全
23 数据的共享
24 数据的应用
25 2 数据的架构
26 数据架构和数据标准
26 什么是数据架构？
27 什么是数据标准？
28 为什么要有数据标准？
29 数据标准的分类有哪些？
30 数据标准有哪些要素？
31 数据模型概述
31 什么是数据模型？
33 为什么要有数据模型？
34 数据模型有哪些类型？
36 什么是国家电网公司统一信息模型
(SG-CIM)？
37 为什么要建设SG-CIM？
37 SG-CIM 的应用要求有哪些？
38 3 数据的采集和存储
39 数据采集概述
39 什么是数据采集？
40 数据采集有哪些方式？
41 数据存储概述
41 什么是数据存储？
42 数据存储的介质有哪些？
42 数据存储的方式有哪些？
43 数据库概述
43 什么是数据库？
44 常用的数据库有哪些？
48 4 数据质量治理
49 数据质量
49 什么是数据质量？
50 数据质量有哪些要求？
51 什么是数据质量的分析？
52 产生数据质量问题的常见原因有哪些？
52 为什么要具备数据质量意识？
53 数据质量治理
53 什么是数据质量治理？
54 为什么要做数据质量治理？
54 数据质量治理的流程有什么？
55 什么是数据质量治理规则？
56 什么是数据认责？
57 什么是数据缺陷和数据隐患？
58 5 数据安全
59 数据安全概述
59 什么是数据安全和数据安全技术？
59 为什么要加强数据安全？
61 数据安全的技术手段
61 什么是数据分类和分级？
62 什么是数据加密？
63 什么是敏感数据？
63 什么是数据脱敏？
64 什么是数字水印？
66 什么是数据访问控制？
67 什么是数据沙箱？
68 什么是数据备份与还原？
69 什么是数据安全审计？
70 数据安全手段在数据管理生命周期中的应用
71 6 数据共享
72 数据共享概述
72 什么是数据共享？
73 为什么要进行数据共享？
74 数据资源目录概述
74 什么是数据字典？
75 什么是数据资源目录？
75 数据资源目录有哪些用途？
77 如何基于数据中台实现数据共享
77 数据共享有哪些方式？
78 数据共享使用的申请流程是怎样的？
79 数据共享的要求有哪些？
80 7 数据挖掘
81 数据挖掘概述共享
81 什么是数据挖掘？
82 为什么需要数据挖掘？
82 数据挖掘的流程有什么？
84 电力数据挖掘应用方向
84 数据辅助决策方向
85 数据驱动业务方向
85 数据价值延伸方向
87 常用的数据挖掘工具
87 数据挖掘编程类工具软件有哪些？
89 商业智能(BI)类工具有哪些？
89 数据挖掘编程类工具有哪些？
91 常用的数据挖掘算法
91 什么是聚类算法？
92 什么是分类算法？
93 什么是回归类算法？
94 什么是关联类算法？
95 8 数据增值
96 数据增值概述
96 什么是数据价值？
97 什么是数据增值？
97 数据增值的原则有哪些？
98 什么是数据产品？
98 数据产品有哪些类别？
99 什么是数据服务？
99 数据服务的流程有哪些？
101 数据增值的内部服务视角
102 精准营销方面
102 精准投资方面
102 精益管理方面
103 风险防范方面
103 增值服务方面
104 数据增值的外部服务视角
105 服务政府方面
105 服务企业方面
105 服务居民方面
106 数据增值的商业模式
106 数据服务增值
107 咨询服务增值
107 合作收益分成
108 9 数据管理
109 数据管理的基本概念
109 什么是数据管理？
109 数据管理的目标是什么？
109 数据管理的原则有哪些？
110 数据管理的职能
110 什么是数据标准管理？
111 什么是数据模型管理？
111 什么是元数据管理？
112 什么是主数据管理？
112 什么是数据质量管理？
113 什么是数据安全管理？
114 什么是数据价值管理？
114 什么是数据共享管理？
115 数据管理软件工具有哪些？
121 数据管理的组织
121 数据管理组织机构
122 数据管理相关角色
124 10 数据平台
125 云平台的基本概念
125 什么是云计算？
125 什么是云存储？
126 什么是云平台？
127 为什么要有云平台？
127 云平台具备哪些能力？
129 云平台有哪些应用特点？
131 数据中台的基本概念
131 什么是数据中台？
132 为什么要有数据中台？
134 数据中台有哪些能力？
135 数据中台的应用特点有哪些？
137 物联管理平台的基本概念
137 什么是物联网？
138 什么是物联管理平台？
139 为什么要有物联管理平台？
140 物联管理平台有哪些能力？
141 物联管理平台的应用特点有哪些？
142 云平台、数据中台、物联管理平台有什么样的联系
143 11 典型案例
144 数据应用
144 配电变压器重过载风险预警
148 客户用电异常分析
154 客户信用评价分析
157 行业景气度分析
162 企业复工电力指数
165 电力杆塔共享分析
169 某省能源大数据中心
174 数据管理
174 某省电力全方位数据管理
179 某省能源互联网大数据实验室
184 某省电力大数据发展研究
188 营配贯通数据质量治理
193 同期线损数据质量治理
196 名词索引
197 参考文献
内容摘要
本书是一本介绍电力数据基本概念和知识体系的著作，全书围绕电力数据，从数据的基础概念出发，引出数据的分类和数据管理的生
命周期等内容，详细讲述了数据管理的生命周期的七个方面，即数据的架构、数据的采集和存储、数据质量治理、数据安全、数据共享、
数据挖掘、数据增值，介绍了数据管理的概念、职能和组织及电力数据主流基础平台的概念、能力和应用特点，收集了电力数据应用和管理的典型案例，并在附录中对书中出现的名词术语编排了索引，以便读者查询。本书风格既有规范定义，也有通俗释义和案例图解，力求
深入浅出、通俗易懂。
本书可供从事电力企业数据分析、应用、开发和管理等相关工作的技术和管理人员学习使用，也可供对数据科学感兴趣的读者阅读，亦可供大专院校相关专业师生参考。
主编推荐
1. 本书是市面上普及电力数据的基本概念、知识体系、应用案例的专业书籍，填补了当前数字化时代和互联网浪潮的在电力领域的空白； 2. 本书十分契合当前国家电网公司提出的“泛在电力物联网”和南方电网公司提出的“数字电网”的建设需要，具有较为突出的及时性和较为广泛的适用性。
精彩内容
本书共分为十一章，全书紧密围绕电力数据，首先，从数据的基础概念出发，逐渐引出数据的分类和数据的生命周期等内容，让读者对数据的相关概念有一个初步认识，后续章节根据数据的生命周期展开介绍，依次为数据架构、数据采集和存储、数据治理、数据安全、数据共享、数据增值等章节，每一个概念基本都有定义阐述、白话解释并配以图解示例帮助读者进一步了解电力数据的基本知识体系。然后，介绍数据管理的基本概念、管理职能和管理组织等内容，让读者对数据管理有进一步的认识。之后，介绍了云平台、数据中台和物联管理平台的典型架构和应用功能。最后，列举了电力数据应用、电力数据管理两方面的典型案例，为读者从事相关工作提供了较好的参考。
媒体评论
1. 本书是市面上第一本普及电力数据的基本概念、知识体系、应用案例的专业书籍，填补了当前数字化时代和互联网浪潮的在电力领域的空白； 2. 本书十分契合当前国家电网公司提出的“泛在电力物联网”和南方电网公司提出的“数字电网”的建设需要，具有较为突出的及时性和较为广泛的适用性。
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