电力大数据技术及其应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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王继业 著，王继业 编

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• 电力大数据
• 大数据技术
• 电力系统
• 数据分析
• 智能电网
• 数据挖掘
• 机器学习
• 能源互联网
• 电力信息化
• 可视化

出版社： 中国电力出版社

ISBN：9787519809713

版次：1

商品编码：12269034

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-10-01

用纸：纯质纸

字数：309000

编辑推荐

用数据管理企业

用信息驱动业务

国家工业和信息化部原副部长杨学山先生和西安交通大学徐宗本院士亲自给本书作序。

本书能够帮助读者了解电力行业大数据的发展现状，给电力工作者和从事其他行业大数据相关工作的研究人员和技术人员在工作中带来新的启发与认识。

内容简介

电力大数据贯穿于电力产业的各个环节，依托电力大数据价值的深度挖掘，实现“数据转化资产”“数据转化智慧”，以及“数据转化价值”，以大数据驱动企业创新化、智能化，助力电网迈进全景实时的电网时代已经到来。国家电网公司在该领域开展了相关技术研究与应用实践工作，并取得了一定的成果。本书结合国家电网公司大数据研究成果，着重从大数据基础、电力大数据关键技术、电力大数据实践和应用等方面入手，以技术结合实例的形式全方位、多视角展现大数据技术给传统电力行业带来的发展创新和变革，为电力行业在向能源互联网转型、重构企业价值链、 增强核心竞争力提供了重要参考依据。

作者简介

王继业，工学博士，教授级高级工程师，国家电网公司信息通信部主任，长期从事电力信息化工作，在大数据、云计算、能源互联网等方面有所研究。

内页插图

目录

前言/序言

《智能电网运维新视界：数据驱动的预测性维护与故障诊断》 本书聚焦于现代电力系统运维的智能化转型，深入探讨如何运用先进的数据分析技术，实现电网设备的预测性维护和精准故障诊断。在传统电网运维模式下，故障发生后才进行修复，不仅效率低下，还会给电网稳定运行带来巨大风险。本书提出的新范式，则是通过海量运行数据，结合大数据分析、机器学习和人工智能算法，在故障发生前就进行预警和干预，最大限度地降低停电率，提升供电可靠性。 核心内容概述： 第一部分：智能电网数据采集与管理基础 海量数据源解析： 详细阐述智能电网中各类数据源的特点与价值，包括智能电表（AMI）、传感器网络（SCADA）、线路巡检无人机、GIS系统、气象数据、电厂运行数据、用户投诉与反馈等。 数据预处理与清洗技术： 介绍如何处理异构、海量、实时性要求高的数据。涵盖数据去噪、缺失值填充、异常值检测、数据格式转换、时空对齐等关键技术，为后续分析奠定坚实基础。 大数据存储与处理平台： 探讨适用于电力行业的分布式存储方案（如HDFS、Ceph）和计算框架（如Spark、Flink），以及如何构建高可用、可扩展的数据处理管道。 数据安全与隐私保护： 分析电力数据在采集、传输、存储和使用过程中可能面临的安全威胁，并提出相应的加密、访问控制、脱敏等技术手段，确保数据安全合规。 第二部分：数据驱动的预测性维护策略 设备健康状态评估模型： 介绍基于历史运行数据、维护记录、环境因素等多维度信息，构建设备健康度评估模型。例如，对变压器、断路器、线路等关键设备的绝缘状态、机械性能、温升趋势进行量化评估。 故障模式识别与预测： 深入讲解如何利用机器学习算法（如支持向量机SVM、随机森林、神经网络）识别设备潜在的故障模式，并预测故障发生的概率和时间窗口。书中将通过大量案例，演示如何构建针对特定设备（如GIS设备局部放电、电缆绝缘劣化）的预测模型。 剩余寿命预测（RUL）： 探讨基于时间序列分析、退化模型（如威布尔分布、高斯过程）的设备剩余寿命预测方法，为设备更换和维护计划提供科学依据。 维护资源优化调度： 基于预测性维护的分析结果，指导维护人员进行主动性、计划性检修，优化人力、物力、财力资源的分配，避免不必要的停电和高昂的紧急维修费用。 第三部分：智能故障诊断与定位技术 实时故障监测与告警： 阐述如何构建能够实时监测电网运行状态的系统，一旦出现异常工况，能够立即触发告警，并将告警信息进行多级别、多渠道推送。 故障类型自动识别： 介绍基于模式识别和分类算法（如决策树、K-means聚类、深度学习）的故障类型自动识别技术，例如区分短路故障、接地故障、过载故障等。 故障精确定位技术： 结合暂态录波器、线路保护装置、母线电压电流信息等，运用图论、拓扑分析、故障传播模型等方法，实现故障点的快速、精准定位，减少故障排查时间。 人工智能在故障诊断中的应用： 重点介绍深度学习模型（如CNN、RNN、Transformer）在处理复杂故障特征、识别微弱故障信号方面的优势，以及知识图谱在融合多源异构故障信息、辅助专家决策方面的潜力。 第四部分：大数据在智能电网运维中的实践案例与挑战 典型应用场景分析： 选取配电网自动化、输电线路状态监测、变电站设备健康管理、新能源接入与并网安全等多个典型场景，展示大数据技术如何赋能实际运维工作。 跨部门数据协同： 探讨如何打破信息孤岛，实现调度、运行、检修、营销等部门间的数据共享与协同，形成整体最优的运维策略。 新技术融合与发展趋势： 展望边缘计算、物联网（IoT）、数字孪生等新兴技术在电力运维领域的应用前景，以及与大数据技术的融合，共同推动电网向更加智能化、自主化的方向发展。 面临的挑战与对策： 分析在实际应用中可能遇到的数据治理、模型泛化能力、算法可解释性、人才储备等方面的挑战，并提出相应的解决思路与建议。 本书力求理论联系实际，通过丰富的图表、详细的算法解析和贴合实际的案例分析，为电力行业的技术人员、研究学者以及相关决策者提供一份详实、可操作的指南，帮助他们理解和掌握如何利用大数据技术，革新传统的电网运维模式，构建更安全、更可靠、更高效的现代智能电网。

评分☆☆☆☆☆

《电力大数据技术及其应用》这本书，给我最大的启发在于，它让我看到了大数据技术不仅仅是一种工具，更是一种能够重塑电力行业生态的驱动力。作者在书中为我们描绘了一个更加智能、高效、绿色的电力未来。我尤其对书中关于“电力大数据在配电网优化中的应用”的章节印象深刻。配电网是连接电网与终端用户的关键环节，其运行的复杂性和多样性给管理带来了挑战。而大数据技术，通过对配电网中海量数据的分析，能够实现对负荷的精准预测，优化潮流分布，提高供电可靠性，甚至还能支持分布式能源的接入和管理。书中还详细介绍了如何利用大数据来提升电力系统的韧性，应对突发事件，如自然灾害对电网的影响。通过对各种信息的综合分析，能够快速评估受损情况，制定抢修方案，最大限度地减少停电范围和时间。这本书不仅仅是关于技术，它更是一种关于如何利用数据来创造价值、提升效率、保障能源安全的思维方式。我强烈推荐这本书给所有关心电力行业发展、对大数据技术感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值，在我看来，并不仅仅局限于技术知识的传授，更在于它提供了一种全新的思维方式来理解和改造电力行业。作者在书中反复强调了“数据驱动”的核心理念，以及如何将这一理念贯穿于电力系统的各个环节。从电厂的运行优化，到电网的调度决策，再到售电侧的客户服务，每一个环节都可以通过大数据分析来实现智能化升级。书中对“电力市场大数据分析”的阐述，更是让我看到了大数据在商业层面的巨大潜力。例如，通过分析电力交易数据、用户用电行为数据以及宏观经济数据，可以更准确地预测电力市场的价格走势，为电力企业和交易者提供决策支持。此外，书中关于“能源互联网”的探讨，也让我对未来能源系统的发展有了更清晰的认识。能源互联网将是一个高度智能化、互联互通的系统，而大数据将是支撑这一系统的核心驱动力。本书详细阐述了如何利用大数据技术来实现不同能源形式之间的协同优化，以及如何构建一个更加灵活、高效、清洁的能源生态系统。这本书的深度和广度，都远远超出了我的预期。

评分☆☆☆☆☆

在我看来，这本《电力大数据技术及其应用》最引人注目的地方，在于它不仅讲解了“是什么”和“怎么做”，更深入地探讨了“为什么”和“能带来什么”。作者并没有停留在技术层面的介绍，而是花了大量篇幅去阐述大数据技术如何重塑电力行业的商业模式和发展战略。例如，在售电侧改革的背景下，电力企业如何利用大数据来理解客户需求，提供个性化的能源服务，实现精细化营销，这些内容都给我带来了很大的启发。书中详细分析了用户行为数据、用电习惯数据等，并通过聚类分析、推荐算法等技术，帮助电力企业挖掘潜在的市场机会。此外，对于电力物联网的发展，本书也给出了前瞻性的视角。随着传感器技术的不断进步和物联网设备的普及，未来电力系统将产生更加海量的数据。本书对如何构建统一的电力物联网平台，实现数据的互联互通和智能分析，提出了切实可行的建议。书中还探讨了数据安全和隐私保护的问题，这在当前大数据应用越来越广泛的背景下，是至关重要的一环。作者提出的数据治理和合规性框架，对于保障电力数据的安全和合规使用具有重要的指导意义。总而言之，这本书不仅仅是一本技术手册，更是一份关于电力行业数字化转型的战略指南。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我之前对“大数据”这个概念有点泛泛而谈的感觉，总觉得它与我的工作和生活有些距离。但《电力大数据技术及其应用》这本书，彻底改变了我的看法。它用非常具体、生动的例子，让我看到了大数据技术是如何渗透到我们电力系统的方方面面，并且在其中发挥着至关重要的作用。书中关于“智能电表数据分析”的部分，让我大开眼界。我们家中每天产生的海量用电数据，原来可以被用来进行如此精细化的分析，从而实现更精准的负荷预测、更高效的能源分配，甚至还能帮助我们优化家庭用电习惯，节省电费。书中的很多案例，都让我感同身受，比如如何通过分析大量的风力发电数据，来预测风力发电场的发电量，从而更好地将其融入电网。这种对不确定性因素的精准预测，对于保障电网的稳定运行至关重要。此外，书中对于电力设备故障诊断的阐述也十分精彩。通过对传感器数据的实时监测和分析，可以提前发现设备的微小异常，从而在故障发生前进行维修，避免了昂贵的损失和不便。这本书让我意识到，大数据技术并非遥不可及，它就在我们身边，并且正在深刻地改变着电力行业的面貌。

评分☆☆☆☆☆

读完这本《电力大数据技术及其应用》之后，我感觉我的知识体系得到了极大的拓展，尤其是在电力行业这个传统且庞大的领域，大数据技术究竟能带来怎样的革新，我之前真的没有一个清晰的概念。书中最让我印象深刻的是，作者并不是简单地罗列技术名词，而是层层递进地剖析了电力数据产生的源头、多样性以及其内在的价值。从智能电表的海量实时数据，到输配电线路的运行状态监测，再到新能源发电的波动性预测，每一种数据都蕴含着宝贵的信息。书中对数据采集、存储、清洗、处理和分析的流程进行了非常详尽的阐述，每一个环节都充满了技术细节和实际案例。例如，在数据清洗部分，作者列举了多种常见的电力数据质量问题，如传感器故障、通信中断、异常值等，并提供了相应的处理算法和策略，这对于我们这些即将进入电力行业，或者已经在其中摸索的工程师来说，是极其宝贵的实操指南。而且，书中不仅仅局限于技术本身，更强调了如何将这些技术转化为实际的应用，比如提升电网的运行效率、优化电力调度、预测设备故障、加强电力安全等等。我特别喜欢书中的案例分析，它们都非常贴合实际，让我能够更直观地理解大数据在电力领域的落地效果，比如通过分析历史负荷数据，精准预测未来的用电高峰，从而提前做好发电和输电的准备，避免不必要的能源浪费和电网压力。这本书让我看到了大数据技术赋能传统电力行业的巨大潜力，也为我指明了未来的学习和研究方向，我真的受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

读完《电力大数据技术及其应用》这本书，我最深的感受是，电力行业正在经历一场前所未有的数字化变革，而大数据技术是这场变革的核心引擎。书中对电力数据价值的挖掘，让我感到非常震撼。从海量的智能电表数据，到精密的传感器监测数据，再到复杂的气象预测数据，这些看似零散的数据，在经过大数据的处理和分析后，能够转化为指导电力系统优化运行、提升服务水平、保障能源安全的宝贵信息。我尤其对书中关于“电网运行状态监测与预警”的章节印象深刻。作者详细介绍了如何利用大数据技术，实时监测电网的各项关键指标，并结合历史数据和机器学习算法，精准预测潜在的故障风险，从而提前采取预防措施。这对于保障电力供应的稳定性和可靠性具有极其重要的意义。此外，书中对新能源发电预测的深入分析，也让我看到了大数据在应对能源转型挑战方面的巨大作用。风能、太阳能等新能源的波动性给电网运行带来了挑战，而大数据技术能够通过对海量数据的分析，提高发电量预测的准确性，从而更好地将新能源融入电网。

评分☆☆☆☆☆

从我一个普通读者的角度来看，这本书的价值在于它将一个非常宏大且复杂的领域——电力大数据——变得触手可及。作者的写作风格非常亲切，仿佛一位经验丰富的导师在循循善诱。书中大量的实际案例，让我能够清晰地看到大数据技术在电力行业的具体应用场景，而不是仅仅停留在理论层面。比如，书中关于智能电网的章节，详细阐述了大数据如何帮助电力公司实现对电网的实时监控、故障预警和负荷预测。这对于保障我们日常生活中的电力供应至关重要。我还对书中关于“需求侧管理”的部分印象深刻。过去，电力供应往往是单向的，电力公司负责发电和输送，用户只需被动接收。但随着大数据技术的发展，电力公司可以更深入地了解用户的用电模式，并通过智能化的手段，引导用户在非高峰时段用电，从而平衡电网负荷，降低运营成本。这种互动和优化的模式，对于构建更绿色、更高效的能源系统非常有意义。书中还提到了大数据在电力交易、新能源消纳、资产管理等方面的应用，每一个方面都提供了详实的解释和案例，让我能够全方位地了解大数据在电力行业的影响力。读完这本书，我对电力行业的认识有了质的飞跃，也对未来的技术发展充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，无疑为电力大数据领域的研究者和从业者提供了一个系统性的学习平台。我尤其欣赏作者在讲解大数据技术与电力业务融合时所展现出的深度和广度。书中不仅涵盖了数据挖掘、机器学习、深度学习等通用的数据分析技术，还针对电力行业的特殊需求，提出了许多定制化的解决方案。比如，在电网故障诊断方面，书中详细介绍了如何利用图神经网络来分析复杂的电网拓扑结构，并结合历史故障数据，实现对故障点的快速定位和原因分析。这一点对于提高电网的可靠性和稳定性至关重要。此外，书中对新能源并网的挑战以及大数据如何应对也进行了深入的探讨。可再生能源，如风能和太阳能，其发电量受天气影响极大，具有很强的波动性和不确定性。而电力大数据技术，通过对气象数据、设备运行数据以及历史发电数据进行综合分析，能够更准确地预测新能源发电量，并据此调整常规电源的出力，从而实现电网的平稳运行。书中通过大量的图表和算法模型，将这些复杂的概念具象化，让我这种非科班出身的读者也能相对容易地理解。作者在内容组织上也颇具匠心，从基础理论到高级应用，循序渐进，使得整本书的阅读体验非常流畅。我强烈推荐这本书给任何对电力大数据技术感兴趣的读者，它一定会刷新你对电力行业和大数据技术的认知。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验，对我来说是惊喜连连。作者的语言风格非常专业，但又不失生动性，使得那些原本可能枯燥的技术概念，变得容易理解和消化。在书中，我看到了大数据技术如何被应用到电力行业的各个细分领域，并且都取得了显著成效。例如，在“电力营销大数据应用”这一章节，作者详细介绍了如何利用客户用电行为数据，为客户画像，并提供个性化的增值服务，如节能建议、定制化套餐等，这对于提升客户满意度和忠诚度非常有帮助。我特别欣赏书中对“电力设备预测性维护”的阐述。通过对设备运行数据的实时监测和分析，可以提前发现设备可能出现的故障，从而进行有针对性的维护，避免了因设备故障造成的停电和经济损失。这种“防患于未然”的策略，正是大数据技术在电力行业应用的重要体现。此外，书中还探讨了大数据在电力安全、电力交易、能源效率提升等方面的应用，每一个方面都提供了详实的案例和技术支持。这本书为我打开了一扇了解电力大数据应用的窗户。

评分☆☆☆☆☆

这本书的分析逻辑和内容编排，是我阅读过的技术书籍中堪称典范的。作者在构建电力大数据技术体系时，遵循了一种从宏观到微观，再从微观回到宏观的模式。开篇就为读者勾勒出了电力大数据时代的宏伟蓝图，强调了其在能源革命中的核心地位。随后，深入到具体的技术层面，详细介绍了各种大数据技术，如分布式存储、并行计算、机器学习算法等，并重点阐述了它们在电力系统中的应用场景。让我眼前一亮的是，书中不仅关注了数据分析技术，还对数据治理、数据安全、数据标准等方面进行了深入探讨。这表明作者具备非常全面的视野，能够从技术、管理、法律等多个维度来理解和应对电力大数据所带来的挑战。书中还针对电力行业的不同业务板块，如发电、输电、配电、售电以及调度等，分别阐述了大数据应用的具体案例和落地策略。例如，在输电领域，通过对输电线路运行状态数据的实时分析，可以提前发现潜在的设备隐患，避免大面积停电事故的发生。这种细致入微的分析，使得本书具有极高的实用价值。我尤其赞赏书中对于未来发展趋势的展望，为我们指明了电力大数据技术的发展方向。

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买来学习下，希望有所帮助~国网真强大，大数据溜溜的

评分☆☆☆☆☆

好好学习

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不错，相信京东

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这种书没啥#，也就是百度百科的水准，跟讲北斗的那几本书一样，还不便宜。

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物美价廉，京东物流给力。

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