電力大數(shù)據(jù)全生命周期管理與技術(shù)
隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的全面展開，越來越多的智能化設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)化設(shè)備接入傳統(tǒng)的電力系統(tǒng)中，這些設(shè)備在發(fā)電、輸電、變電、配電、用電和調(diào)度過程中產(chǎn)生了海量數(shù)據(jù)，深入分析這些數(shù)據(jù)，能夠為我國電力事業(yè)發(fā)展、政府智能決策提供可靠依據(jù)。本書針對當(dāng)前電力系統(tǒng)的數(shù)據(jù)現(xiàn)狀進行深入剖析，從電力大數(shù)據(jù)采集、電力大數(shù)據(jù)存儲與遷移、電力大數(shù)據(jù)共享與融合、電力大數(shù)據(jù)分析與挖掘、電力大數(shù)據(jù)可視化、電力大數(shù)據(jù)歸檔與銷毀六個方面對電力大數(shù)據(jù)全生命周期管理與技術(shù)進行重點論述，分析其他行業(yè)大數(shù)據(jù)全生命周期管理應(yīng)用案例，給出電力大數(shù)據(jù)的應(yīng)用前景和建議。
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目錄
前言
第1章 引言 1
1.1 背景 1
1.1.1 大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略背景 1
1.1.2 電力企業(yè)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)背景 5
1.2 意義 5
1.3 主要研究內(nèi)容 6
第2章 大數(shù)據(jù)全生命周期管理應(yīng)用案例 7
2.1 大數(shù)據(jù)全生命周期管理在典型行業(yè)的應(yīng)用案例 7
2.1.1 云上貴州大數(shù)據(jù)管理平臺 7
2.1.2 Google大數(shù)據(jù)全生命周期管理案例 13
2.1.3 京東金融大數(shù)據(jù)全生命周期管理案例 16
2.2 電力大數(shù)據(jù)全生命周期管理內(nèi)涵 28
2.2.1 數(shù)據(jù)資產(chǎn)類別 28
2.2.2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理內(nèi)容 29
2.3 數(shù)據(jù)全生命周期管理現(xiàn)狀 31
2.3.1 數(shù)據(jù)現(xiàn)狀 31
2.3.2 技術(shù)現(xiàn)狀 32
2.3.3 應(yīng)用現(xiàn)狀 33
2.4 數(shù)據(jù)全生命周期管理問題與挑戰(zhàn) 33
2.5 數(shù)據(jù)全生命周期管理建設(shè)原則與目標(biāo) 34
2.5.1 數(shù)據(jù)全生命周期管理建設(shè)原則 34
2.5.2 數(shù)據(jù)全生命周期管理目標(biāo) 35
2.6 電力大數(shù)據(jù)全生命周期管理體系架構(gòu) 3
第3章 電力大數(shù)據(jù)采集 41
3.1 電力大數(shù)據(jù)的主要來源及特點 41
3.2 電力大數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)架構(gòu) 43
3.2.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量 43
3.2.2 數(shù)據(jù)采集架構(gòu) 44
3.2.3 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù) 46
3.2.4 基于多線程機制的電力大數(shù)據(jù)采集 47
3.3 電力大數(shù)據(jù)采集的應(yīng)用建議 48
第4章 電力大數(shù)據(jù)存儲與遷移 51
4.1 電力大數(shù)據(jù)存儲 51
4.2 電力大數(shù)據(jù)分布式檢索 54
4.3 電力大數(shù)據(jù)遷移應(yīng)用建議 56
第5章 電力大數(shù)據(jù)共享與融合 59
5.1 數(shù)據(jù)共享 59
5.1.1 數(shù)據(jù)共享架構(gòu) 59
5.1.2 Apache NiFi數(shù)據(jù)處理分發(fā)系統(tǒng) 59
5.2 數(shù)據(jù)融合方法 62
5.2.1 數(shù)據(jù)融合層級 62
5.2.2 基于語義的數(shù)據(jù)融合 65
5.3 電力大數(shù)據(jù)融合框架建議 68
5.3.1 電力知識圖譜構(gòu)建相關(guān)技術(shù) 69
5.3.2 電力知識圖譜構(gòu)建流程 71
第6章 電力大數(shù)據(jù)分析與挖掘 82
6.1 電力大數(shù)據(jù)分析流程 82
6.2 電力大數(shù)據(jù)分析框架 83
6.3 電力大數(shù)據(jù)挖掘 91
6.3.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù) 91
6.3.2 大數(shù)據(jù)技術(shù)與電力行業(yè)的關(guān)聯(lián)和影響 91
6.3.3 大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力行業(yè)中的應(yīng)用 91
6.3.4 電力信息數(shù)據(jù)挖掘步驟 94
6.4 電力大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用推薦 95
6.4.1 機器學(xué)習(xí)工具sklearn 96
6.4.2 深度學(xué)習(xí)工具Keras 98
第7章 電力大數(shù)據(jù)可視化 100
7.1 電力經(jīng)營數(shù)據(jù)可視化 100
7.2 電網(wǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化 104
7.3 電力大數(shù)據(jù)可視化應(yīng)用建議 109
第8章 電力大數(shù)據(jù)歸檔與銷毀 112
8.1 數(shù)據(jù)歸檔技術(shù) 112
8.1.1 數(shù)據(jù)歸檔基本原理及步驟流程 112
8.1.2 基于ERP系統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)歸檔技術(shù) 114
8.1.3 Tigge數(shù)據(jù)自動化歸檔技術(shù) 115
8.2 數(shù)據(jù)銷毀技術(shù) 117
8.2.1 物理銷毀 117
8.2.2 軟件銷毀 118
8.2.3 數(shù)據(jù)銷毀的機制 119
第9章 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用前景 120
9.1 基于大數(shù)據(jù)的企業(yè)風(fēng)險預(yù)警與管控 120
9.1.1 基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)企業(yè)輿情風(fēng)險管控 121
9.1.2 基于深度學(xué)習(xí)的企業(yè)內(nèi)部經(jīng)營管理風(fēng)險智能識別 123
9.2 電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用建議 126
9.2.1 面向社會服務(wù)與政府部門的應(yīng)用 126
9.2.2 面向電力客戶的服務(wù)類應(yīng)用 127
9.2.3 面向國網(wǎng)公司運營和開發(fā)的應(yīng)用 128
參考文獻 130
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