了得網工業技術_基於電網企業環境的大數據挖掘分析

內容簡介

本書針對電網企業數據處具有實時分析、數據處理速度快、價值潛力大、靈活性高、復雜度高等特點，從電網企業實際數據分析需求出發，介紹多種數據分析工具、數據分析方法的適用範圍，展示從數據獲取、數據清洗到數據分析成果應用的整個數據分析流程。結合電網企業典型業務類型，采用合適的數據分析方法，對數據分析流程進行展示，形成一套完整的數據分析鏈條。根據電網企業數據分析現狀，給出支撐與保障企業數據分析的制度與管理建議。

作者簡介

錢仲文，高級工程師，從事大型企業運營管理、企業運營數據分析等方面的研究，現任國網浙江省電力公司運營監測（控）中心主任。牛東曉，長江學者特聘教授，新世紀百千萬人纔工程人選，華北電力大學博導、教授，從事電力預測、電網運營管理、智能計算、電力技術經濟、電力能源改革與政策等研究。張建松，高級工程師，從事企業運營數據分析、電網項目管理等方面的研究，現就職於國網浙江省電力公司運營監測（控）中心。張旭東，教授級高級工程師，從事企業運營數據分析、信息化繫統建設運維等方面的研究，現任國網浙江省電力有限公司運營監測（控）中心處長。陳浩，高級工程師，從事企業運營數據分析、電網項目管理等方面的研究，現就職於國網浙江省電力公司運營監測（控）中心。

第1章數據分析概述1.1數據分析的概念與意義1.2大數據背景下的數據分析1.3電網企業經營管理特點1.4電網企業數據分析工作第2章電網企業數據資源2.1電網企業數據類型2.2電網企業數據資源狀況2.3電網企業數據分析流程第3章電網企業數據分析需求3.1電網企業數據分析需求類型3.2電網企業數據分析需求收集方法3.3電網企業數據分析需求識別第4章電網企業數據準備及處理4.1電網企業數據獲取4.2電網企業數據篩選4.3電網企業數據清洗4.4電網企業數據降維4.5電網企業數據處理第5章電網企業數據分析算法及模型5.1電網企業經典數據分析方法5.2電網企業高級數據分析算法5.3電網企業數據分析工具選擇5.4電網企業數據分析可視化設計第6章電網企業項目管理數據分析6.1配電網項目資金使用效率案例概況6.2配電網項目資金使用效率數據分析第7章電網企業生產支行業務數據分析7.1特殊電力用戶評估案例概況7.2特殊電力用戶評估數據分析第8章電網企業經營業務數據分析8.1電網企業經營業務案例概況8.2基於數據挖掘技術的經營業務數據分析第9章電網企業客戶服務數據分析9.1基於投訴數據挖掘的服務提升分析案例概況9.2基於投訴數據挖掘的服務提升數據分析9.3數據分析9.4成果應用第10章電網企業新興業務數據分析10.1太陽能發電支行數據模型案例概況10.2基於數據挖掘技術的太陽能發電支行數據模型數據分析第11章電網企業數據分析呈現11.1數據分析報告撰寫11.2常用圖表類型11.3數據分析報告第12章電網企業數據分析應用推廣12.1協助電網企業生產運營12.2促進電網高度支行優化12.3加速故障預警機制完善12.4推進能源互聯網建設第13章電網企業數據分析支撐與保障13.1電網企業數據文化13.2電網企業數據文化建設建設13.3電網企業人纔與組織保障參考文獻1

前言

大數據現已經成為電力能源企業的戰略性基礎資源，受到了電力企業的高度重視。數據分拆技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，提高電力行業領域的支行效率。電力作為國民經濟發燕尾服中為重要的基礎能源，隨著我國經府的不斷發展，電力需求將更加擴大。電網企業數據分析業務具有數據結構與種類多樣化、數據量龐大且增長速度快、實時分析、數據處理速度快、選擇適合的數據分析工具、算法及模型，以適用於電網企業典型業務類型，是亟須解決的關鍵問題。國網浙江省電力有限公司運營監測（控）中心與華北電力大學牛東曉教授課題組開展合作，針對電力大數據的數據獲取、數據處理、數據分析、項目管理、生產運行、企業經營、客戶服務、新興業務等進行了廣泛研究，在電網企業大數據分析方法研究與應用方面取得了有豐碩成果，為電網企業數據分析工作提供了借鋻與參考。編者在編寫本書過程中得到了華北電力大學研究生的大力幫助，五珂珂、康輝、趙偉博、戴舒羽、王夢、孫澤、陳寒鈺、王海潮、李偲、王思羽、袁程浩、浦迪、韓雅儒、厲艷、李昌祖、孫麗潔、甄皓、吳洛菲、張欣岩、蘇啟超、陳夢、程晨等在調研搜集資料、算法歸類整理、案例數據分析等方面做出了很多貢獻，在此表示衷心的感謝！本書的寫作得到了國家自然科學基金項目（71471059）、中國綠色電力發展研究高等學校學科創新引智計劃（B18021）、考試部哲學社會研究重大課題攻關項目（18JZD032）、新能源電力和低碳發展研究北京重點實驗室的資助，在此表示感謝！由於寫作水平所限，書稿雖經反復修改，但難免還會有疏漏和不足之處，敬請各位讀者批評指正。

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