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| 編輯推薦： |
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目前全球能源系统正处于重要转型阶段，能源需求进入低速增长时期，清洁、低碳、高效成为必然趋势。本书的编写凝聚了广大能源数据工作者的研究成果和工作经验，具有较高的权威性、学术性和前瞻性。在本书的案例与时俱进、内容科学严谨，书中的不少思考与洞察给人以深刻启发，让人耳目一新。
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| 內容簡介： |
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本书共8章，立足于能源大数据领域核心业务，介绍了世界及中国的能源格局及能源转型背景，阐述了大数据技术的基本原理及其在能源领域的规划、预测等应用中开展实践情况，系统阐明能源大数据中心建设关键问题，深入讲解碳核算方法学。同时向读者说明了能源大数据在服务于“双碳”管理、政府治理中起到的关键作用，展示了能源大数据领域的实践成果和经验。
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| 關於作者： |
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吴杏平：教授级高工，国家电网有限公司信息通信分公司总经理。2000年获国务院政府特殊津贴；2004年入选中央首批新世纪百千万人才工程国家级人选。中国电机工程学会会士、电力信息化专委会副主任委员。主要从事信息技术、电网调度自动化技术研究与应用工作。近期重点从事大数据、人工智能、知识图谱等新技术研究与应用工作。荣获国家科学技术进步一等奖1项，中国电力科学技术进步奖一等奖3项和二等奖1项，国家能源科技进步奖一等奖1项，国家电网公司科学技术进步奖一等奖3项、二等奖2项。
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| 目錄：
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第1章绪论
1.1能源发展趋势与面临挑战
1.1.1全球能源发展形势
1.1.2中国能源结构现状
1.2能源大数据发展现状与趋势
1.2.1能源大数据发展历程
1.2.2能源大数据面临
的技术挑战
1.3双碳战略与能源大数据
1.3.1我国双碳战略发展目标
1.3.2能源大数据支撑双碳
战略
第2章能源大数据基础理论
2.1能源大数据基本概念
2.1.1能源大数据的定义及价值
2.1.2能源大数据的特征
2.1.3能源大数据的分类
2.2能源大数据管理理论
2.2.1数据管理理论体系
2.2.2能源数据标准
2.2.3能源数据的架构
2.2.4能源数据模型
2.3能源大数据资产管理
2.3.1能源大数据资产产权管理
2.3.2能源大数据资产评估
2.4能源大数据商业模式和市场机制
2.4.1能源大数据商业模式
2.4.2能源大数据市场机制
第3章能源大数据关键技术
3.1能源大数据采集
3.1.1网络爬虫技术
3.1.2API技术
3.1.3数据库抽取技术
3.1.4物联感知技术
3.1.5AI数据采集技术
3.2能源大数据存储
3.2.1结构化数据存储
3.2.2半结构化数据存储
3.2.3非结构化数据存储
3.3能源大数据融合
3.3.1基于特征的数据融合方法
3.3.2基于多模型集成的多源
异构数据融合方法
3.3.3基于语义信息的跨领域
数据融合方法
3.4能源大数据治理
3.4.1能源大数据治理技术体系
3.4.2能源大数据治理模式
3.5能源大数据分析计算
3.5.1统计分析技术
3.5.2云边端协同计算
3.5.3数字孪生技术
3.5.4隐私计算技术
3.6能源大数据安全
3.6.1数据采集安全
3.6.2数据存储安全
3.6.3数据处理安全
3.6.4数据传输安全
3.6.5数据使用安全
3.6.6数据销毁安全
第4章能源大数据中心建设
4.1能源大数据中心建设核心理念
4.1.1能源大数据中心建设总体目标
4.1.2能源大数据中心建设基本原则
4.1.3能源大数据中心建设总体思路
4.2能源大数据中心建设框架
4.2.1能源大数据中心服务对象分析
4.2.2能源大数据中心总体架构
4.3能源大数据中心建设关键内容
4.3.1能源大数据中心技术平台
4.3.2能源大数据中心运营管理
4.3.3能源大数据中心安全管理
4.3.4能源大数据中心标准体系
4.3.5能源大数据中心生态体系
第5章基于能源大数据的碳核算应用
与分析方法
5.1国内外碳排放核算体系
5.1.1国际碳排放核算体系
5.1.2中国碳排放核算体系
5.2碳排放核算方法
5.2.1卫星监测法
5.2.2烟气排放连续监测法
5.2.3物料平衡法
5.2.4排放因子法
5.2.5大数据计算法
5.3基于能源大数据的直接碳排放核算方法
5.3.1理论框架
5.3.2方法体系
5.3.3技术路线
5.4基于能源大数据的间接碳排放核算方法
5.4.1理论框架
5.4.2节点电力碳强度计算方法
5.4.3区域电力碳强度计算方法
5.4.4节点碳排放因子的并行计算
第6章能源大数据服务“双碳”管理
6.1碳管理国际国内标准
6.1.1国际碳管理概况
6.1.2中国碳管理概况
6.2碳管理方法学与方法
6.2.1碳排放影响因素量化分析
6.2.2碳排放等级综合评价方法
6.2.3碳达峰预测分析方法
6.3碳管理方法应用实践
6.3.1碳监测
6.3.2碳足迹、碳标签
6.3.3碳核查
6.3.4碳达峰与碳中和
第7章能源大数据行业实践
7.1省级能源大数据中心
7.1.1省级能源大数据中心建设背景
7.1.2省级能源大数据中心实践
7.2双碳监测服务平台
7.2.1双碳监测服务平台背景
7.2.2双碳监测服务平台实践
7.3智慧矿山示范应用
7.3.1智慧矿山背景
7.3.2智慧矿山实践
7.4智慧油田示范应用
7.4.1智慧油田背景
7.4.2智慧油田实践
7.5水利能源大数据示范应用
7.5.1水利能源大数据背景
7.5.2水利能源大数据实践
7.6核电和燃气示范应用
7.6.1核电和燃气能源大数据背景
7.6.2核电和燃气能源大数据实践
7.7智慧电厂示范应用
7.7.1智慧电厂大数据背景
7.7.2智慧电厂实践
7.8电网企业云数据中心示范应用
7.8.1电网企业云数据中心背景
7.8.2电网企业云数据中心实践
第8章新时代能源大数据技术及能源
行业低碳发展展望
8.1能源大数据技术发展展望
8.1.1高效智能数据治理关键技术
8.1.2安全可靠数据流通关键技术
8.1.3复杂关联数据应用关键技术
8.2能源大数据服务行业低碳发展展望
8.2.1能源电力是推动我国绿色
低碳转型的重点行业
8.2.2能源大数据助力双碳行动路径
8.2.3能源大数据服务双碳业务展望
参考文献
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| 內容試閱：
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能源是国家经济发展和人民生活的重要基础，对国家能源安全、经济发展和社会稳定具有重要影响。随着全球能源形势的日益严峻和我国能源结构的深度调整，能源领域面临的挑战和压力日益加大。信息化、数字化、智能化的时代，大数据技术为能源领域带来了新的机遇和可能性。能源大数据的理念是将电力、石油、燃气等能源领域数据与人口、地理、气象等其他领域数据进行综合采集、处理、分析与应用的相关技术与思想。能源大数据不仅是大数据技术在能源领域的深入应用，也是能源生产、消费及相关技术革命与大数据理念的深度融合，将加速推进能源产业发展及商业模式创新。
能源大数据理论研究是探索能源数据价值、构建能源数据体系、开发能源数据分析方法的重要学科。它不仅涉及数据采集、处理、存储和分析等技术层面，还需要深入研究数据架构、数据安全、数据管理等理论原理。在此基础上，我们需要探索新的数据分析方法和技术，深入挖掘能源领域的数据价值，为能源生产、运输、消费及双碳管理等各个环节提供科学决策支持。
与此同时，能源大数据应用也是能源领域的一个重要方向，是将理论落实到实践中的关键。在此过程中，需要运用大数据技术和手段，优化能源生产、运输、储存、消费等各个环节，提高能源效率和降低能源消耗，推动能源可持续发展。还需要加强与其他领域的数据融合和协同应用，构建能源大数据生态，打通行业业务和技术壁垒，为社会经济发展增添新动能、新活力，实现共创、互惠、共赢的生态局面。
本书力求用通俗易懂的语言，结合实际案例，阐述能源大数据原理及应用，希望能够为读者带来有益的启发和帮助。在此，感谢所有参与本书编写和出版的人员，他们为本书的完成付出了辛勤的劳动并提出宝贵的意见。同时，也感谢所有关心和支持本书的读者，他们是本书存在的意义和价值所在。限于作者编写水平，书中难免存在不足之处，敬请读者批评指正，以便我们不断改进和完善。
最后，祝愿本书能够推动能源大数据原理及其应用的发展和创新，也希望读者能够从本书中获得有用的知识和信息，为能源领域的进步和社会发展做出自己的贡献。
作者
2024年10月20日
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