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研究生教材 电能计量大数据及应用

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作者李宁、袁铁江、孙谊媊、栗遇春、杨金成 著

出版社中国电力出版社

出版时间2017-11

版次1

装帧平装

货号65

上书时间2025-01-15

评价884好评率 99.91%

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品相描述:九五品
图书标准信息
  • 作者 李宁、袁铁江、孙谊媊、栗遇春、杨金成 著
  • 出版社 中国电力出版社
  • 出版时间 2017-11
  • 版次 1
  • ISBN 9787519812454
  • 定价 35.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 148页
  • 字数 153千字
  • 正文语种 简体中文
【内容简介】
提出基于大数据技术的计量数据深化应用框架、建立电力计量大数据创新应用实现路径及其技术路线图,研究基于大数据技术的智能电表终端数据特征信息辨识与提取技术,建立基于大数据技术的智能电表终端状态预测与评估模型。主要内容包括:大数据的概念;大数据在电力系统中的应用;智能电能表计量数据类型与特征;智能电能表数据特征辨识与提取;智能电能表终端状态预测与建模;智能电能表终端状态模型在主动配电网中的应用等。
【作者简介】
袁铁江,新疆大学电气工程学院,教授,清华大学博士后,研究生导师,新疆杰出青年自然科学基金获得者,F5000论文作者,申报人在专业领域方面专注于超特高压输变电技术的理论和应用技术的研究,包括直流偏磁的监测、仿真和治理等方面。先后申报、参与和领导了包括国家“863”项目、国际科技合作项目、国家电网总部科技项目、国家自然科学基金、新疆自然科学基金项目、新疆教育厅科技项目等在内的各类别纵向科技项目20余项,领导完成包括“863”外委项目、国际分包科技项目在内的横向科技项目10余项,先后获得包括新疆维吾尔自治区2012年度“十篇优秀博士学位论文”、获得中国电力科学研究院科学技术进步奖,新疆维吾尔自治区自然科学优秀学术论文、青年科研奖、自然科学成果一等奖、国家自然科学基金委优秀结题在内的多项奖励和表彰。
【目录】
前言 

0绪论 

01引言 

02数据挖掘概述 

021数据挖掘的定义 

022数据挖掘发展背景 

023数据挖掘方法分类 

024数据挖掘处理对象 

025数据挖掘程度 

03计量大数据深化应用背景分析 

031智能化电网的全面建设,电力数据资源急剧增长 

032电网计量数据的发展已呈现大数据特征 

033电网基础数据融合困难 

034电力行业数据资源亟待价值挖掘和应用 

035传统技术已不能很好解决电网业务问题 

04电力计量大数据应用现状 

1智能电能表及采集系统概述 

11引言 

12智能电能表总述 

121电能表的发展与智能电能表 

122智能电能表的工作原理 

13用户数据采集系统概述 

14智能电能表计量数据应用国内外研究现状 

141信息采集系统国外发展概况 

142信息采集系统国内发展概况 

143信息采集系统技术发展趋势 

2智能电能表故障产生机理与危害 

21引言 

22智能电能表常见模块故障及原因分析 

221显示模块故障分析 

222计量模块故障分析 

223电源模块故障分析 

224主控模块故障分析 

225存储模块故障分析 

226通信模块故障分析 

227费控模块故障分析 

23案例分析 

231吐鲁番地区的气候特点 

232吐鲁番地区气候下的故障分析 

3智能电能表故障预测 

31引言 

32智能电能表计量故障数据分析判断模型 

321智能电能表总示数与各费率之和不等 

322智能电能表飞走和突变 

323电能表反向示值大于零 

324智能电能表倒走 

325智能电能表时钟不准 

326电能表电能费率设置异常 

327智能电能表潜动 

328案例分析 

33基于决策树的智能电能表故障预测模型 

331决策树 

332数据预处理 

333决策树算法构建智能电能表故障决策树 

334模型评估 

335案例分析 

34小结 

4智能电能表可靠性预计 

41引言 

42智能电能表可靠性预计基本概念 

421可靠性定义 

422可靠性分类 

423可靠性指标 

424可靠性预计的目的与意义 

43智能电能表特性 

44基于元器件的可靠性预计方法 

441元器件计数法 

442元器件应力法 

443失效物理分析法 

45基于单元的可靠性预计方法 

451相似预计法 

452评分预计法 

46基于设备系统的可靠性预计方法 

461可靠性框图法 

462上下限法 

47现场数据法 

471现场数据的收集 

472威布尔分布参数估计法 

473点估计法 

48基于最优化的可靠性预计方法 

49小结 

参考文献
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从2024-06-20 10:06:12开始,到2025-07-20 23:59:59结束
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