了得網工業技術_電力營銷大數據的研究及應用

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大數據時代已然到來，率先展開大數據相關研究的是互聯網、信息通信行業。對傳統行業而言，大數據也同樣具有深遠的研究意義和光明的應用前景。江蘇電力營銷信息化的建設和發展，積累了海量的電量、負荷和營銷數據，自2006年以來，數據累計達200TB；江蘇用電信息采集繫統的建成與完善，推動江蘇電力營銷信息化進程走向了一個更高的起點。

內容簡介

本書是*本全面論述電力營銷大數據的研究及應用的書籍，它從電力營銷的實際業務出發，以電力營銷的生產數據和電力用戶的實時數據為基礎，結合統計分析、關聯分析、挖掘算法實現了用電特性分析、電力負荷預測、電網規劃運行、電力客戶服務、電力看經濟、電力看民生等專題研究，並詳細闡述了電力營銷大數據的研究成果及其應用情況，具有較高的應用價值。

作者簡介

國網江蘇省電力公司是國家電網公司繫統規模*的省級電網公司之一，現轄13個市、51個縣（市）公司及20餘個科研、檢修、施工等單位，服務全省3686萬電力客戶。公司現有職工約3.9萬人，農電工約4.3萬人。擁有35千伏及以上變電站2900餘座、輸電線路8.5萬公裡，電網發輸電規模超過英國、意大利等國家。電壓合格率、電網抵御風險的能力達到國際先進水平。當前，江蘇電網已進入特高壓、大電網、高負荷時代

第1章電力營銷大數據時代思考 11 .1 引言 11 .2 用電信息采集繫統 21 .3 電力大數據的應用前景 51 .4 大數據在電力營銷業務中的應用前景 8第2章數據源建設——大數據應用的鋪路石 92 .1 “ 發輸配用” 數據中心建設 92 .2 “ 髒數據” 類型及數據清洗 1 2第3章用電特性分析——大數據應用的顯微鏡 1 63 .1 用戶用電特性分析 1 63 .2 用戶負荷氣像模型 3 03 .3 行業電量氣像模型 4 23 .4 行業電量節假日和周末模型 4 7第4章電力負荷預測——大數據應用的急先鋒 5 04 .1 基於傳統方法的負荷預測 5 04 .2 基於用電大數據的短期負荷預測 5 54 .3 基於用電大數據的母線短期負荷預測 5 84 .4 基於用電大數據的中長期負荷/電量預測 6 2第5章電網規劃運行——大數據實踐的試金石 6 95 .1 配電變壓器狀態實時監測 6 95 .2 地區公用配電變壓器負荷特性分析 7 55 .3 配電變壓器重、過載風險預警 8 25 .4 臺區線損分析 8 8第6章電力客戶服務——大數據實踐的點睛筆 9 66 .1 全社會電力用戶檔案搜索引擎 9 66 .2 客戶服務風險管理 1 0 86 .3 客戶信用評價模型 1 1 16 .4 客戶異常用電/竊電分析 1 1 56 .5 客戶用電優化建議書 1 2 2第7章用電大數據的擴展應用——民生風向標 1 3 07 .1 居民住房分析 1 3 07 .2 居民消費水平指數分析 1 3 67 .3 家庭綠色能效管理 1 4 0第8章用電大數據的擴展應用——經濟晴雨表 1 4 48 .1 江蘇宏觀經濟發展分析 1 4 48 .2 用電量趨勢看經濟發展 1 4 78 .3 用電量看產業結構變化 1 5 68 .4 用電量看行業景氣度 1 5 8第9章電力營銷大數據技術平臺——大數據處理分析的金剛鑽 1 6 29 .1 電力營銷大數據平臺關鍵技術概述 1 6 29 .2 電力營銷大數據平臺建設思路 1 6 89 .3 電力營銷大數據平臺關鍵技術 1 7 5參考文獻

前言

隨著信息化時代的迅速發展，全球數據量正在爆炸式地增長， 2011 年全球數據量已經達到 1 .8ZB，2014 年全球數據量達到了 4 .1ZB，而且大數據摩爾定律指出，全球數據量平均每兩年翻一番。物聯網技術的發展，移動終端/ 數字傳感器等數字信號設備的大範圍應用，都產生了海量的數據信息。大數據時代已然到來，率先展開大數據相關研究的是互聯網、信息通信行業。對傳統行業而言，大數據也同樣具有深遠的研究意義和光明的應用前景。IBM利用 4PB 的氣候、環境歷史數據，設計風電機組的選址模型，從而提高風電機組發電效率，延長風電機組的使用壽命。國網江蘇省電力公司以大型火電廠的歷史運行大數據為基礎，進行了火電機組節能減排、綠色運行的研究工作。江蘇電力營銷信息化的建設和發展，積累了海量的電量、負荷和營銷數據，自 2006 年以來，數據累計達 200TB；江蘇用電信息采集繫統的建成與完善，推動江蘇電力營銷信息化進程走向了一個更高的起點。截至2016年6月，用電信息采集繫統已接入 3302 萬餘居民用戶、452萬餘工商業用戶、49 萬餘配電變壓器、27 萬餘專用變壓器，采集成功率達 99% 以上。2013年12月，國網江蘇省電力公司重大科技項目“ 基於全覆蓋實時采集的江蘇省全社會用電信息大數據智能分析和管理繫統研究及應用”立項，使得負荷預測、配電變壓器重過載預測、企業產能利用率等研究成果得到了應用。本書就是基於這些研究成果編撰而成。本書共九章，包括數據源建設、用電特性分析、電力負荷預測、電網規劃運行、電力客戶服務、電力看民生、電力看經濟、大數據平臺關鍵技術八大專題，分析數據來源於江蘇電力營銷繫統、營配一體化繫統、省地縣一體化電量繫統、氣像信息繫統等,應用場景都基於電力營銷業務，因此研究成果具備較高的應用價值。本書適合從事電力大數據研究的研究人員、生產運行人員、營銷業務人員學習參考。電力大數據的研究纔剛剛起步，加之編者水平有限，書中內容難免存在謬誤和疏漏，敬請廣大讀者提出寶貴意見，促進本書的進一步完善。編者

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