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內容簡介: |
本书共 7 章, 内容包括电力数据交互技术与应用、 电力调控系统大数据应用、智能配用电大数据应用、 电力信息通信运维大数据应用、 人机对话及电力智能客服系统及新能源大数据应用, 将视角放到大数据在电力企业应用的不同环节, 通过介绍大数据实际案例来阐述在大数据研究过程中的技术路线以及贡献, 不仅为读者提供了该领域的基础性知识, 还提供了应用实践指南。本书可供电力行业从事大数据统计挖掘的学习者和实践者阅读和学习, 也可为其他行业广大数据分析从业人员提供参考。
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關於作者: |
张素香,主要研究方向为智能配用电、信息抽取、数据挖掘、无线通信、物联网技术等。国家电网公司信息通信分公司工作,为国家电网公司重大科技项目电力通信组督导组专家组成员,中国城市科学研究会数字城市专业委员会智能电网学组秘书、国网公司重点实验室电力信息通信运行技术实验室学术带头人、中国电机工程学会电力通信专委会学术组副组长。
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目錄:
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前言第 1 章 概述 1 1.1 电力大数据 1 1.2 电力大数据的价值发现 3 1.3 电力大数据处理与分析的挑战 4 1.4 电力大数据分析应用领域 10 1.5 大数据与云计算的关系 13 1.6 小结 14 参考文献 14 第 2 章 电力数据交互技术与应用 16 2.1 数据模型 16 2.2 电力企业信息系统发展带来的问题 17 2.3 国内外电力行业数据交互规范 19 2.4 信息交互关键技术 24 2.5 一体化数据平台 45 2.6 小结 47 参考文献 48 第 3 章 电力调控系统大数据应用 50 3.1 电力调控数据概述 50 3.2 电力调控数据应用面临的挑战及大数据发展需求 52 3.3 电力调控大数据技术体系 54 3.4 典型应用案例 57 3.5 小结 71 参考文献 72 第 4 章 智能配用电大数据应用 74 4.1 概述 74 4.2 Hadoop 以及并行计算框架 76 4.3 系统拓扑结构 81 4.4 数据采集与处理 84 4.5 系统功能设计 91 4.6 配用电大数据应用场景 97 4.7 小结 116 参考文献 116 第 5 章 电力信息通信运维大数据应用 118 5.1 概述 118 5.2 电力信息通信运行数据采集 119 5.3 电力信息通信运行大数据分析 125 5.4 电力信息通信运行大数据应用场景与案例 131 5.5 小结 151 参考文献 151 第 6 章 人机对话及电力智能客服系统 153 6.1 概述 153 6.2 人机口语对话系统 154 6.3 自然语言理解 157 6.4 对话管理 158 6.5 自然语言生成 162 6.6 电力智能客服应用场景 165 6.7 电力智能客服系统构建 169 6.8 小结 177 参考文献 177 第 7 章 新能源大数据应用 180 7.1 概述 180 7.2 新能源基本知识 181 7.3 新能源大数据 183 7.4 新能源数据价值挖掘 185 7.5 应用案例解析 188 7.6 小结 196 参考文献 196
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內容試閱:
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大数据时代, 电力工业从发电、 输电、 配电、 用电、 调度以及信息通信支撑各环节带来了巨量的生产控制、 经营管理的历史数据和实时数据。本书定位于电力行业从事大数据统计挖掘的学习者和实践者, 将视角放到大数据在电力企业应用的不同环节, 通过介绍大数据实际案例来阐述在大数据研究过程中的技术路线以及贡献, 不仅为读者提供了该领域的基础性知识, 还提供了应用实践指南。全书共 7 章。 第 1 章介绍了电力大数据以及价值发现、 电力大数据技术面临的挑战、 电力大数据应用趋势以及大数据与云计算的关系; 第 2 章以智能配用电信息系统为基础, 依托 IEC 61850 、 IEC 61970 、 IEC 61968 标准, 阐述了信息交互总线、 公共信息模型、 配用电信息模型形式化建模方法以及相应案例; 第 3 章介绍了电力调度领域大数据应用的关键技术及案例, 包括监控大数据分析、 智能搜索、 检修计划编排及调控机器人等; 第 4 章介绍了智能配用电数据采集与处理及配用电大数据应用场景, 包括负荷预测、 用户行为分析、 有序用电等案例; 第5 章介绍了电力信息通信运维大数据应用, 包括系统运行状态检测、 通信告警分析、 通信网状态评估、 线路覆冰分析等; 第 6 章介绍了人机对话与电力智能客服系统关键技术与应用案例; 第 7 章为新能源大数据应用, 着重介绍了新能源大数据处理特点以及在风电设备异常、 风电功率预测等应用场景。本书第 1 章由张素香、 高德荃编写; 第 2 章由张素香、 曹津平编写; 第 3 章由徐家慧、 阎博、 曹宇、 王东升编写; 第 4 章由张素香、 张东编写; 第 5 章由陈芳、 高德荃、 陈方正编写; 第 6 章由袁彩霞、 高德荃、 张素香编写; 第 7 章由王东升、 王靖然、 徐家慧编写, 本书由张素香、 高德荃统稿。 同时感谢张翼英教授、 郑蓉蓉处长在本书编制过程中提出了大量宝贵意见和指导。希望本书能够对从事数据分析的高校师生、 科研工作者能有所帮助, 为我国大数据处理与人工智能发展贡献绵薄之力。由于笔者水平有限, 书中难免会有局限性和诸多不足之处, 欢迎各位专家和读者指正。作 者2019 年 5 月
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