高清PDF《电力大数据全生命周期管理与技术》戴波 2020版.pdf

电力大数据全生命周期 管理与技术 戴波钱仲文张旭东等著 斜学出版社 北京 前言 电力工业作为国家基础性能源设施，为国民经济发展提供动力支撑，与社会 发展和人民生活息息相关，是国民经济健康持续发展的重要条件.近年来，随着 智能电网建设的不断推进和电力信息化、电力智能化的快速发展，电力数据正呈 现“井喷式”增长.积极应用大数据技术，推动中国电力大数据事业发展，积极 配合国家大数据战略部署，重塑电力“以人为本”的核心价值，重构电力“绿色 和谐”的发展方式，对真正实现中国电力工业更安全、更经济、更绿色和更和谐 的发展具有极大的现实意义. 电力企业需加强对电力数据全生命周期的管理与维护，秉承电力数据“统筹 标准、统筹存储、统筹共享、统筹使用、统筹安全”的建设理念；加强数据管理， 提高数据使用质量，坚持“信息整合，互通互联；实时感知，动态跟踪；智能分 析，科学管理”三大原则；实现“用数据感知，用数据说话，用数据决策，用数 据管理，用数据创新”的管理目标.进一步提升电网企业生产管理水平，消除各 部门信息壁垒，促进信息融合，促进公司数据的有效利用和业务创新. 本书内容安排如下. 第1章为引言.主要介绍电力大数据全生命周期管理项目的研究背景及意义： 同时从国家大数据战略、新能源战略等高度对项目研究的意义进行总结，最后提 出本书的主要研究内容和预期效果. 第2章为大数据全生命周期管理应用案例.首先介绍大数据全生命周期管 理在典型行业的应用案例，分析这些案例中使用大数据管理的优势，说明电力 企业有条件、有能力、有必要进行大数据研究；然后阐述大数据全生命周期管 理内涵和现状，规划大数据全生命周期管理建设原则，同时梳理电力大数据全 生命周期各个阶段存在的问题，并在此基础之上提出电力大数据全生命周期管 理体系架构. 第3章为电力大数据采集.主要介绍电力大数据的主要来源及特点，总结电 力大数据数据质量和标准问题，提出可扩展的电力大数据采集方案，简单分析电 力大数据采集过程中需要使用的相关技术及推荐使用的采集工具. 第4章为电力大数据存储与迁移.首先介绍电力大数据存储面临的困难；其 次给出异构数据导人框架和异构数据迁移框架；然后使用三层存储结构分别对不 同价值和不同使用频度的数据进行分层存储；最后介绍分布式检索框架 i 电力大数据全生命周期管理与技术 Elasticsearch 推荐电力大数据迁移工具Kettle. 第5章为电力大数据共享与融合.首先介绍电力大数据共享与融合的重要性； 其次介绍开源的数据共享架构NiFi;然后总结目前常用的几种数据融合方法；最 后提出基于知识谱图的数据融合方案，并详细介绍电力知识图谱的构建方法和具 体流程. 第6章为电力大数据分析与挖掘.首先介绍电力大数据分析的常规流程；其 次根据电力大数据特有的数据特点，分别介绍开源的数据分析框架Hadoop、 Spark、Zookeeper等；然后依据电力业务需求，介绍不同的数据挖掘算法；最后 推荐基于机器学习工具sklearn和深度学习工具Keras. 第7章为电力大数据可视化.该部分主要从不同数据层面对数据进行可视化， 分别介绍电力经营数据可视化和电网生产数据可视化，最后介绍百度开源可视化 工具ECharts. 第8章为电力大数据归档与销毁.首先介绍数据归档基本原理及步骤流程； 然后总结基于ERP系统结构化数据归档技术和Tigge数据自动化归档技术；最后 阐述数据销毁相关技术. 第9章为电力大数据应用前景.首先总结电力企业在大数据应用方面已经取 得的成功案例经验；然后归纳目前及未来公司应有的业务需求....