電力大數據技術及其應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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王繼業 著，王繼業 編

圖書標籤:

• 電力大數據
• 大數據技術
• 電力係統
• 數據分析
• 智能電網
• 數據挖掘
• 機器學習
• 能源互聯網
• 電力信息化
• 可視化

齣版社： 中國電力齣版社

ISBN：9787519809713

版次：1

商品編碼：12269034

包裝：平裝

開本：16

齣版時間：2017-10-01

用紙：純質紙

字數：309000

編輯推薦

用數據管理企業

用信息驅動業務

國傢工業和信息化部原副部長楊學山先生和西安交通大學徐宗本院士親自給本書作序。

本書能夠幫助讀者瞭解電力行業大數據的發展現狀，給電力工作者和從事其他行業大數據相關工作的研究人員和技術人員在工作中帶來新的啓發與認識。

內容簡介

電力大數據貫穿於電力産業的各個環節，依托電力大數據價值的深度挖掘，實現“數據轉化資産”“數據轉化智慧”，以及“數據轉化價值”，以大數據驅動企業創新化、智能化，助力電網邁進全景實時的電網時代已經到來。國傢電網公司在該領域開展瞭相關技術研究與應用實踐工作，並取得瞭一定的成果。本書結閤國傢電網公司大數據研究成果，著重從大數據基礎、電力大數據關鍵技術、電力大數據實踐和應用等方麵入手，以技術結閤實例的形式全方位、多視角展現大數據技術給傳統電力行業帶來的發展創新和變革，為電力行業在嚮能源互聯網轉型、重構企業價值鏈、 增強核心競爭力提供瞭重要參考依據。

作者簡介

王繼業，工學博士，教授級高級工程師，國傢電網公司信息通信部主任，長期從事電力信息化工作，在大數據、雲計算、能源互聯網等方麵有所研究。

內頁插圖

目錄

前言/序言

《智能電網運維新視界：數據驅動的預測性維護與故障診斷》 本書聚焦於現代電力係統運維的智能化轉型，深入探討如何運用先進的數據分析技術，實現電網設備的預測性維護和精準故障診斷。在傳統電網運維模式下，故障發生後纔進行修復，不僅效率低下，還會給電網穩定運行帶來巨大風險。本書提齣的新範式，則是通過海量運行數據，結閤大數據分析、機器學習和人工智能算法，在故障發生前就進行預警和乾預，最大限度地降低停電率，提升供電可靠性。 核心內容概述： 第一部分：智能電網數據采集與管理基礎 海量數據源解析： 詳細闡述智能電網中各類數據源的特點與價值，包括智能電錶（AMI）、傳感器網絡（SCADA）、綫路巡檢無人機、GIS係統、氣象數據、電廠運行數據、用戶投訴與反饋等。 數據預處理與清洗技術： 介紹如何處理異構、海量、實時性要求高的數據。涵蓋數據去噪、缺失值填充、異常值檢測、數據格式轉換、時空對齊等關鍵技術，為後續分析奠定堅實基礎。 大數據存儲與處理平颱： 探討適用於電力行業的分布式存儲方案（如HDFS、Ceph）和計算框架（如Spark、Flink），以及如何構建高可用、可擴展的數據處理管道。 數據安全與隱私保護： 分析電力數據在采集、傳輸、存儲和使用過程中可能麵臨的安全威脅，並提齣相應的加密、訪問控製、脫敏等技術手段，確保數據安全閤規。 第二部分：數據驅動的預測性維護策略 設備健康狀態評估模型： 介紹基於曆史運行數據、維護記錄、環境因素等多維度信息，構建設備健康度評估模型。例如，對變壓器、斷路器、綫路等關鍵設備的絕緣狀態、機械性能、溫升趨勢進行量化評估。 故障模式識彆與預測： 深入講解如何利用機器學習算法（如支持嚮量機SVM、隨機森林、神經網絡）識彆設備潛在的故障模式，並預測故障發生的概率和時間窗口。書中將通過大量案例，演示如何構建針對特定設備（如GIS設備局部放電、電纜絕緣劣化）的預測模型。 剩餘壽命預測（RUL）： 探討基於時間序列分析、退化模型（如威布爾分布、高斯過程）的設備剩餘壽命預測方法，為設備更換和維護計劃提供科學依據。 維護資源優化調度： 基於預測性維護的分析結果，指導維護人員進行主動性、計劃性檢修，優化人力、物力、財力資源的分配，避免不必要的停電和高昂的緊急維修費用。 第三部分：智能故障診斷與定位技術 實時故障監測與告警： 闡述如何構建能夠實時監測電網運行狀態的係統，一旦齣現異常工況，能夠立即觸發告警，並將告警信息進行多級彆、多渠道推送。 故障類型自動識彆： 介紹基於模式識彆和分類算法（如決策樹、K-means聚類、深度學習）的故障類型自動識彆技術，例如區分短路故障、接地故障、過載故障等。 故障精確定位技術： 結閤暫態錄波器、綫路保護裝置、母綫電壓電流信息等，運用圖論、拓撲分析、故障傳播模型等方法，實現故障點的快速、精準定位，減少故障排查時間。 人工智能在故障診斷中的應用： 重點介紹深度學習模型（如CNN、RNN、Transformer）在處理復雜故障特徵、識彆微弱故障信號方麵的優勢，以及知識圖譜在融閤多源異構故障信息、輔助專傢決策方麵的潛力。 第四部分：大數據在智能電網運維中的實踐案例與挑戰 典型應用場景分析： 選取配電網自動化、輸電綫路狀態監測、變電站設備健康管理、新能源接入與並網安全等多個典型場景，展示大數據技術如何賦能實際運維工作。 跨部門數據協同： 探討如何打破信息孤島，實現調度、運行、檢修、營銷等部門間的數據共享與協同，形成整體最優的運維策略。 新技術融閤與發展趨勢： 展望邊緣計算、物聯網（IoT）、數字孿生等新興技術在電力運維領域的應用前景，以及與大數據技術的融閤，共同推動電網嚮更加智能化、自主化的方嚮發展。 麵臨的挑戰與對策： 分析在實際應用中可能遇到的數據治理、模型泛化能力、算法可解釋性、人纔儲備等方麵的挑戰，並提齣相應的解決思路與建議。 本書力求理論聯係實際，通過豐富的圖錶、詳細的算法解析和貼閤實際的案例分析，為電力行業的技術人員、研究學者以及相關決策者提供一份詳實、可操作的指南，幫助他們理解和掌握如何利用大數據技術，革新傳統的電網運維模式，構建更安全、更可靠、更高效的現代智能電網。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本《電力大數據技術及其應用》之後，我感覺我的知識體係得到瞭極大的拓展，尤其是在電力行業這個傳統且龐大的領域，大數據技術究竟能帶來怎樣的革新，我之前真的沒有一個清晰的概念。書中最讓我印象深刻的是，作者並不是簡單地羅列技術名詞，而是層層遞進地剖析瞭電力數據産生的源頭、多樣性以及其內在的價值。從智能電錶的海量實時數據，到輸配電綫路的運行狀態監測，再到新能源發電的波動性預測，每一種數據都蘊含著寶貴的信息。書中對數據采集、存儲、清洗、處理和分析的流程進行瞭非常詳盡的闡述，每一個環節都充滿瞭技術細節和實際案例。例如，在數據清洗部分，作者列舉瞭多種常見的電力數據質量問題，如傳感器故障、通信中斷、異常值等，並提供瞭相應的處理算法和策略，這對於我們這些即將進入電力行業，或者已經在其中摸索的工程師來說，是極其寶貴的實操指南。而且，書中不僅僅局限於技術本身，更強調瞭如何將這些技術轉化為實際的應用，比如提升電網的運行效率、優化電力調度、預測設備故障、加強電力安全等等。我特彆喜歡書中的案例分析，它們都非常貼閤實際，讓我能夠更直觀地理解大數據在電力領域的落地效果，比如通過分析曆史負荷數據，精準預測未來的用電高峰，從而提前做好發電和輸電的準備，避免不必要的能源浪費和電網壓力。這本書讓我看到瞭大數據技術賦能傳統電力行業的巨大潛力，也為我指明瞭未來的學習和研究方嚮，我真的受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

讀完《電力大數據技術及其應用》這本書，我最深的感受是，電力行業正在經曆一場前所未有的數字化變革，而大數據技術是這場變革的核心引擎。書中對電力數據價值的挖掘，讓我感到非常震撼。從海量的智能電錶數據，到精密的傳感器監測數據，再到復雜的氣象預測數據，這些看似零散的數據，在經過大數據的處理和分析後，能夠轉化為指導電力係統優化運行、提升服務水平、保障能源安全的寶貴信息。我尤其對書中關於“電網運行狀態監測與預警”的章節印象深刻。作者詳細介紹瞭如何利用大數據技術，實時監測電網的各項關鍵指標，並結閤曆史數據和機器學習算法，精準預測潛在的故障風險，從而提前采取預防措施。這對於保障電力供應的穩定性和可靠性具有極其重要的意義。此外，書中對新能源發電預測的深入分析，也讓我看到瞭大數據在應對能源轉型挑戰方麵的巨大作用。風能、太陽能等新能源的波動性給電網運行帶來瞭挑戰，而大數據技術能夠通過對海量數據的分析，提高發電量預測的準確性，從而更好地將新能源融入電網。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，我之前對“大數據”這個概念有點泛泛而談的感覺，總覺得它與我的工作和生活有些距離。但《電力大數據技術及其應用》這本書，徹底改變瞭我的看法。它用非常具體、生動的例子，讓我看到瞭大數據技術是如何滲透到我們電力係統的方方麵麵，並且在其中發揮著至關重要的作用。書中關於“智能電錶數據分析”的部分，讓我大開眼界。我們傢中每天産生的海量用電數據，原來可以被用來進行如此精細化的分析，從而實現更精準的負荷預測、更高效的能源分配，甚至還能幫助我們優化傢庭用電習慣，節省電費。書中的很多案例，都讓我感同身受，比如如何通過分析大量的風力發電數據，來預測風力發電場的發電量，從而更好地將其融入電網。這種對不確定性因素的精準預測，對於保障電網的穩定運行至關重要。此外，書中對於電力設備故障診斷的闡述也十分精彩。通過對傳感器數據的實時監測和分析，可以提前發現設備的微小異常，從而在故障發生前進行維修，避免瞭昂貴的損失和不便。這本書讓我意識到，大數據技術並非遙不可及，它就在我們身邊，並且正在深刻地改變著電力行業的麵貌。

評分☆☆☆☆☆

這本書的分析邏輯和內容編排，是我閱讀過的技術書籍中堪稱典範的。作者在構建電力大數據技術體係時，遵循瞭一種從宏觀到微觀，再從微觀迴到宏觀的模式。開篇就為讀者勾勒齣瞭電力大數據時代的宏偉藍圖，強調瞭其在能源革命中的核心地位。隨後，深入到具體的技術層麵，詳細介紹瞭各種大數據技術，如分布式存儲、並行計算、機器學習算法等，並重點闡述瞭它們在電力係統中的應用場景。讓我眼前一亮的是，書中不僅關注瞭數據分析技術，還對數據治理、數據安全、數據標準等方麵進行瞭深入探討。這錶明作者具備非常全麵的視野，能夠從技術、管理、法律等多個維度來理解和應對電力大數據所帶來的挑戰。書中還針對電力行業的不同業務闆塊，如發電、輸電、配電、售電以及調度等，分彆闡述瞭大數據應用的具體案例和落地策略。例如，在輸電領域，通過對輸電綫路運行狀態數據的實時分析，可以提前發現潛在的設備隱患，避免大麵積停電事故的發生。這種細緻入微的分析，使得本書具有極高的實用價值。我尤其贊賞書中對於未來發展趨勢的展望，為我們指明瞭電力大數據技術的發展方嚮。

評分☆☆☆☆☆

《電力大數據技術及其應用》這本書，給我最大的啓發在於，它讓我看到瞭大數據技術不僅僅是一種工具，更是一種能夠重塑電力行業生態的驅動力。作者在書中為我們描繪瞭一個更加智能、高效、綠色的電力未來。我尤其對書中關於“電力大數據在配電網優化中的應用”的章節印象深刻。配電網是連接電網與終端用戶的關鍵環節，其運行的復雜性和多樣性給管理帶來瞭挑戰。而大數據技術，通過對配電網中海量數據的分析，能夠實現對負荷的精準預測，優化潮流分布，提高供電可靠性，甚至還能支持分布式能源的接入和管理。書中還詳細介紹瞭如何利用大數據來提升電力係統的韌性，應對突發事件，如自然災害對電網的影響。通過對各種信息的綜閤分析，能夠快速評估受損情況，製定搶修方案，最大限度地減少停電範圍和時間。這本書不僅僅是關於技術，它更是一種關於如何利用數據來創造價值、提升效率、保障能源安全的思維方式。我強烈推薦這本書給所有關心電力行業發展、對大數據技術感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，無疑為電力大數據領域的研究者和從業者提供瞭一個係統性的學習平颱。我尤其欣賞作者在講解大數據技術與電力業務融閤時所展現齣的深度和廣度。書中不僅涵蓋瞭數據挖掘、機器學習、深度學習等通用的數據分析技術，還針對電力行業的特殊需求，提齣瞭許多定製化的解決方案。比如，在電網故障診斷方麵，書中詳細介紹瞭如何利用圖神經網絡來分析復雜的電網拓撲結構，並結閤曆史故障數據，實現對故障點的快速定位和原因分析。這一點對於提高電網的可靠性和穩定性至關重要。此外，書中對新能源並網的挑戰以及大數據如何應對也進行瞭深入的探討。可再生能源，如風能和太陽能，其發電量受天氣影響極大，具有很強的波動性和不確定性。而電力大數據技術，通過對氣象數據、設備運行數據以及曆史發電數據進行綜閤分析，能夠更準確地預測新能源發電量，並據此調整常規電源的齣力，從而實現電網的平穩運行。書中通過大量的圖錶和算法模型，將這些復雜的概念具象化，讓我這種非科班齣身的讀者也能相對容易地理解。作者在內容組織上也頗具匠心，從基礎理論到高級應用，循序漸進，使得整本書的閱讀體驗非常流暢。我強烈推薦這本書給任何對電力大數據技術感興趣的讀者，它一定會刷新你對電力行業和大數據技術的認知。

評分☆☆☆☆☆

從我一個普通讀者的角度來看，這本書的價值在於它將一個非常宏大且復雜的領域——電力大數據——變得觸手可及。作者的寫作風格非常親切，仿佛一位經驗豐富的導師在循循善誘。書中大量的實際案例，讓我能夠清晰地看到大數據技術在電力行業的具體應用場景，而不是僅僅停留在理論層麵。比如，書中關於智能電網的章節，詳細闡述瞭大數據如何幫助電力公司實現對電網的實時監控、故障預警和負荷預測。這對於保障我們日常生活中的電力供應至關重要。我還對書中關於“需求側管理”的部分印象深刻。過去，電力供應往往是單嚮的，電力公司負責發電和輸送，用戶隻需被動接收。但隨著大數據技術的發展，電力公司可以更深入地瞭解用戶的用電模式，並通過智能化的手段，引導用戶在非高峰時段用電，從而平衡電網負荷，降低運營成本。這種互動和優化的模式，對於構建更綠色、更高效的能源係統非常有意義。書中還提到瞭大數據在電力交易、新能源消納、資産管理等方麵的應用，每一個方麵都提供瞭詳實的解釋和案例，讓我能夠全方位地瞭解大數據在電力行業的影響力。讀完這本書，我對電力行業的認識有瞭質的飛躍，也對未來的技術發展充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

在我看來，這本《電力大數據技術及其應用》最引人注目的地方，在於它不僅講解瞭“是什麼”和“怎麼做”，更深入地探討瞭“為什麼”和“能帶來什麼”。作者並沒有停留在技術層麵的介紹，而是花瞭大量篇幅去闡述大數據技術如何重塑電力行業的商業模式和發展戰略。例如，在售電側改革的背景下，電力企業如何利用大數據來理解客戶需求，提供個性化的能源服務，實現精細化營銷，這些內容都給我帶來瞭很大的啓發。書中詳細分析瞭用戶行為數據、用電習慣數據等，並通過聚類分析、推薦算法等技術，幫助電力企業挖掘潛在的市場機會。此外，對於電力物聯網的發展，本書也給齣瞭前瞻性的視角。隨著傳感器技術的不斷進步和物聯網設備的普及，未來電力係統將産生更加海量的數據。本書對如何構建統一的電力物聯網平颱，實現數據的互聯互通和智能分析，提齣瞭切實可行的建議。書中還探討瞭數據安全和隱私保護的問題，這在當前大數據應用越來越廣泛的背景下，是至關重要的一環。作者提齣的數據治理和閤規性框架，對於保障電力數據的安全和閤規使用具有重要的指導意義。總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一份關於電力行業數字化轉型的戰略指南。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在我看來，並不僅僅局限於技術知識的傳授，更在於它提供瞭一種全新的思維方式來理解和改造電力行業。作者在書中反復強調瞭“數據驅動”的核心理念，以及如何將這一理念貫穿於電力係統的各個環節。從電廠的運行優化，到電網的調度決策，再到售電側的客戶服務，每一個環節都可以通過大數據分析來實現智能化升級。書中對“電力市場大數據分析”的闡述，更是讓我看到瞭大數據在商業層麵的巨大潛力。例如，通過分析電力交易數據、用戶用電行為數據以及宏觀經濟數據，可以更準確地預測電力市場的價格走勢，為電力企業和交易者提供決策支持。此外，書中關於“能源互聯網”的探討，也讓我對未來能源係統的發展有瞭更清晰的認識。能源互聯網將是一個高度智能化、互聯互通的係統，而大數據將是支撐這一係統的核心驅動力。本書詳細闡述瞭如何利用大數據技術來實現不同能源形式之間的協同優化，以及如何構建一個更加靈活、高效、清潔的能源生態係統。這本書的深度和廣度，都遠遠超齣瞭我的預期。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗，對我來說是驚喜連連。作者的語言風格非常專業，但又不失生動性，使得那些原本可能枯燥的技術概念，變得容易理解和消化。在書中，我看到瞭大數據技術如何被應用到電力行業的各個細分領域，並且都取得瞭顯著成效。例如，在“電力營銷大數據應用”這一章節，作者詳細介紹瞭如何利用客戶用電行為數據，為客戶畫像，並提供個性化的增值服務，如節能建議、定製化套餐等，這對於提升客戶滿意度和忠誠度非常有幫助。我特彆欣賞書中對“電力設備預測性維護”的闡述。通過對設備運行數據的實時監測和分析，可以提前發現設備可能齣現的故障，從而進行有針對性的維護，避免瞭因設備故障造成的停電和經濟損失。這種“防患於未然”的策略，正是大數據技術在電力行業應用的重要體現。此外，書中還探討瞭大數據在電力安全、電力交易、能源效率提升等方麵的應用，每一個方麵都提供瞭詳實的案例和技術支持。這本書為我打開瞭一扇瞭解電力大數據應用的窗戶。

評分☆☆☆☆☆

好好學習

評分☆☆☆☆☆

書本紙張很好，寫的也很專業。

評分☆☆☆☆☆

專傢撰寫，內容全麵，適閤做電力數據的人員參考

評分☆☆☆☆☆

物美價廉，京東物流給力。

評分☆☆☆☆☆

買來學習下，希望有所幫助~國網真強大，大數據溜溜的

評分☆☆☆☆☆

書本紙張很好，寫的也很專業。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

書不錯，紙張質地好，內容很新，值得讀

評分☆☆☆☆☆

不錯