数说电网运营 电网企业运营大数据分析案例集萃 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

适读人群 ：《数说电网运营---电网企业运营大数据分析案例集萃》本书可供电力企业运营监测人员及相关人员学习参考，也可为其他行业及广大数据分析从业人员提供参考。

　　本书是国网浙江省电力公司挖掘数据价值，运用大数据方法分析和辅助电网企业经营管理的成果精选，包括客户用电行为特征、配网薄弱环节、企业经营风险管控与资金计划管理等13个主题的52个典型大数据分析案例。书中的案例已得到实际验证和应用，对指导运营监测工作深入开展，提高数据资产利用能力，提升电网企业管理水平，具有很好的借鉴价值。
　　大数据专家涂子沛亲自为本书作序，他认为，电力系统正在经历一个数据化和智能化的浪潮，浙江省电力公司在这本书中做出的探讨和总结，是在为电力行业探索一条大数据的“高飞之路”。继续深化这些成果，就会成为数据驱动型组织的标杆。

电网企业的运营监测是一个年轻的专业，相关图书较少，存在一定的市场需求。此书是用数据决策、用数据管理创新的先行者。经过我们与作者的营销宣传，本书已获得较高的行业关注度。

内容简介

　　《数说电网运营---电网企业运营大数据分析案例集萃》本书是国网浙江省电力公司运营监测业务主题库试点优秀成果的汇编，包括客户用电行为特征、配网薄弱环节、企业经营风险管控与资金计划管理等13个监测分析主题的52个具有代表性的成果案例，对于指导运营监测业务深入开展，提高数据价值挖掘能力，提升各级专业管理水平，具有较好的参考价值

作者简介

　　凌卫家（1962-），男，江苏南通人，高级工程师，主要从事电网生产运行、控制及运营监测（控）等方面的研究。现任国网浙江省电力公司总工程师。施永益(1969-),男,浙江湖州人,高级工程师,《电力信息与通信技术》杂志专家委员会委员，现任国网浙江省电力公司运监中心主任,主要从事信息系统架构、信息化应用、数据分析应用等研究。

目录

序
前言
主题一客户用电行为特征监测分析
案例1数据告诉你,居民缴费方式★3
案例2挖掘电量变化规律，提升售电量预测准确性★☆5
案例3聚焦停电敏感客户，启动个性化服务★10
案例4用数据为客户“画像”★13
案例5数据解读95598工单，换位思考提升优质服务★18
案例6客户容量利用率分析助力主动服务★20
案例7挖掘移峰填谷潜力，指导科学有序用电★23
案例8小区居民是如何用电的？★☆ 27
案例9电力数据告诉你真实的区域经济形势☆33
案例10深度挖掘台区电量数据，精准把握发展趋势☆ 39
案例11从容量时序变化研判行业发展趋势☆ 42
案例12全行业用电趋势分析☆46

主题二配网薄弱环节监测分析
案例13主、配网协同分析精准定位电网薄弱环节★53
案例14抢修人员结构合理性量化分析★55
案例15配电变压器台区停电与环境相关性分析★58
案例16重复超过重载精准定位分析 61
案例17实时预警频繁停电，综合管控停电计划★64

主题三配网供电能力监测分析
案例18寻根溯源，突破业扩受限瓶颈★69
案例19划定负载红线，评估运行效率★72
案例20开放容量预警，供电能力画像★75
案例21做好95598工单预测，评估抢修力量★79
案例2295598工单承载能力分析★ 81
案例23配网计划停电数据分析★ 84
案例24数据“灯塔”指引快速抢修87
案例25以业扩受限为突破，提升配网供电能力90

主题四电网项目全过程监测分析
案例26“热力图”助力配网投资决策★95
案例27用数据管控配网项目全过程★97
案例28项目流程监控，助力管理提升★100

主题五企业经营风险管控与资金计划管理监测分析
案例29打通资金脉络，为企业降本增效★105
案例30厘清往来款项，规避企业风险★108
案例31加强三单一致性分析，防范企业经营风险111

主题六分布式发电监测分析
案例32让数据指导分布式发电项目并网时限管理★115
案例33探索分布式电能计量规范★117
案例34“两率”分析提升分布式发电计量119
案例35分布式发电量趋势分析☆121

主题七电费回收风险监测分析
案例36电费回收风险大数据预测★125
案例37分析用户缴费行为，管控电费回收风险★128
案例38关注行业发展状况，降低电费回收风险★☆132
案例39开展违约金精益分析，助力大客户电费回收★☆135

主题八电网设备全寿命监测分析
案例40初步探索设备缺陷发生规律★141
案例41到货不及时问题分析，提升物资管理水平144

主题九同期线损监测分析
案例42在线诊断同期线损，堵住电量损失漏洞★149
案例43线损差异化评价提升管理水平★152
案例44数据拉网，打尽“异动爆发点”★ 154

主题十物资管理全过程监测分析
案例45溯源拍卖溢价异动，规范废旧物资处置★ 159
案例46配网物资需求提报协调性分析★162
主题十一现场服务监测分析
案例47业扩报装全流程监控，助力企业发现梗阻环节★167

主题十二信息系统管理与使用监测分析
案例48让桌面终端进入“节能模式”★171
案例49算一笔桌面终端租赁的经济账★174
案例50由数据关联看员工账号安全性★177

主题十三账卡物一致监测分析
案例51数据“CT”扫描，识别账卡物虚假联动★181
案例52清查配网设备，促进账卡物一致★185

后记基于价值导向的运监业务主题库建设实践187
序
前言
主题一客户用电行为特征监测分析
案例1数据告诉你,居民缴费方式★3
案例2挖掘电量变化规律，提升售电量预测准确性★☆5
案例3聚焦停电敏感客户，启动个性化服务★10
案例4用数据为客户“画像”★13
案例5数据解读95598工单，换位思考提升优质服务★18
案例6客户容量利用率分析助力主动服务★20
案例7挖掘移峰填谷潜力，指导科学有序用电★23
案例8小区居民是如何用电的？★☆ 27
案例9电力数据告诉你真实的区域经济形势☆33
案例10深度挖掘台区电量数据，精准把握发展趋势☆ 39
案例11从容量时序变化研判行业发展趋势☆ 42
案例12全行业用电趋势分析☆46

主题二配网薄弱环节监测分析
案例13主、配网协同分析精准定位电网薄弱环节★53
案例14抢修人员结构合理性量化分析★55
案例15配电变压器台区停电与环境相关性分析★58
案例16重复超过重载精准定位分析 61
案例17实时预警频繁停电，综合管控停电计划★64

主题三配网供电能力监测分析
案例18寻根溯源，突破业扩受限瓶颈★69
案例19划定负载红线，评估运行效率★72
案例20开放容量预警，供电能力画像★75
案例21做好95598工单预测，评估抢修力量★79
案例2295598工单承载能力分析★ 81
案例23配网计划停电数据分析★ 84
案例24数据“灯塔”指引快速抢修87
案例25以业扩受限为突破，提升配网供电能力90

主题四电网项目全过程监测分析
案例26“热力图”助力配网投资决策★95
案例27用数据管控配网项目全过程★97
案例28项目流程监控，助力管理提升★100

主题五企业经营风险管控与资金计划管理监测分析
案例29打通资金脉络，为企业降本增效★105
案例30厘清往来款项，规避企业风险★108
案例31加强三单一致性分析，防范企业经营风险111

主题六分布式发电监测分析
案例32让数据指导分布式发电项目并网时限管理★115
案例33探索分布式电能计量规范★117
案例34“两率”分析提升分布式发电计量119
案例35分布式发电量趋势分析☆121

主题七电费回收风险监测分析
案例36电费回收风险大数据预测★125
案例37分析用户缴费行为，管控电费回收风险★128
案例38关注行业发展状况，降低电费回收风险★☆132
案例39开展违约金精益分析，助力大客户电费回收★☆135

主题八电网设备全寿命监测分析
案例40初步探索设备缺陷发生规律★141
案例41到货不及时问题分析，提升物资管理水平144

主题九同期线损监测分析
案例42在线诊断同期线损，堵住电量损失漏洞★149
案例43线损差异化评价提升管理水平★152
案例44数据拉网，打尽“异动爆发点”★ 154

主题十物资管理全过程监测分析
案例45溯源拍卖溢价异动，规范废旧物资处置★ 159
案例46配网物资需求提报协调性分析★162
主题十一现场服务监测分析
案例47业扩报装全流程监控，助力企业发现梗阻环节★167

主题十二信息系统管理与使用监测分析
案例48让桌面终端进入“节能模式”★171
案例49算一笔桌面终端租赁的经济账★174
案例50由数据关联看员工账号安全性★177

主题十三账卡物一致监测分析
案例51数据“CT”扫描，识别账卡物虚假联动★181
案例52清查配网设备，促进账卡物一致★185

后记基于价值导向的运监业务主题库建设实践187

前言/序言

　　电网企业在建设信息化企业和智能化电网的过程中，积累了海量的业务数据。随着经营活动的持续开展，各类数据保持高速增长。面对数据的汪洋大海，如何挖掘出对企业经营管理有价值的问题、风险、规律等作为决策依据？如何实现数据价值挖掘由“大海捞针”到“有的放矢”的转变？
　　2015年以来，国网浙江省电力公司运营监测（控）中心探索建设运监业务主题库运监业务主题库是以“识别问题、管控风险、辅助决策”为价值导向，构建形成的一套指导运营监测（控）业务系统化、常态化开展的工作方向、操作方法、成果案例、信息模型以及相应的运作机制，帮助企业持续挖掘数据资产价值，实现主动感知、主动预防、主动参谋，辅助经营管理，促进安全、有序、健康、高效运营。该概念最早由国网浙江省电力公司运营监测（控）中心提出。，以“识别问题、管控风险、辅助决策”为目标，结合电网企业特点，深入挖掘公司数据价值。在各专业部门、市（县）供电公司的积极参与和大力协助下，形成了一批质量较好、内容丰富的主题库试点成果，包括客户用电行为特征、配网薄弱环节、企业经营风险管控与资金计划管理等13个监测分析主题、141项具体专题，涉及人资、财务、物资、发策、建设、运检、营销、调度、信通等多个专业。基于公司较为完善的信息系统，以在线数据监测、分析为手段，依托各级专业部门的深度参与和闭环协作，试点成果得到了实际验证和应用，所发现的问题、风险已在试点范围内得到有效解决和控制，部分辅助决策成果也得到采纳并落地实施，发挥了较好的作用。
　　主题库试点成果包含一系列数据分析方向、方法和具体案例，对于指导运营监测业务深入开展，提高数据价值挖掘能力，提升各级专业管理水平，具有较好的参考价值。为使主题库成果尽快得到推广和共享，选取了52个具有代表性的成果案例进行整理汇编，每个案例尽量简化为几页，便于读者快速阅读和了解。希望对电网企业各级管理人员和运监专业人员有所帮助，另外也希望本书能作为电网企业数字化管理的一个展示窗口，为其他行业及广大数据分析从业人员提供参考。
　　在主题库研究过程中，数据分析方法和阈值规则均优先以现有规章制度、管理规定、专业技术为依据。在无明确依据的情况下，主要根据专业人员建议和数理常识进行设计，难免存在不足之处。此外，在进行数据脱敏数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性、政策性敏感数据的情况下，对真实数据进行改造，如客户名称、行业名称、客户号、线路号、地区名称、电网地理信息等。处理的过程中也可能出现变换不恰当的情况。恳请各位读者不吝指正，便于我们进一步完善和深化。
　　编者2016年7月15日电网企业在建设信息化企业和智能化电网的过程中，积累了海量的业务数据。随着经营活动的持续开展，各类数据保持高速增长。面对数据的汪洋大海，如何挖掘出对企业经营管理有价值的问题、风险、规律等作为决策依据？如何实现数据价值挖掘由“大海捞针”到“有的放矢”的转变？
　　2015年以来，国网浙江省电力公司运营监测（控）中心探索建设运监业务主题库运监业务主题库是以“识别问题、管控风险、辅助决策”为价值导向，构建形成的一套指导运营监测（控）业务系统化、常态化开展的工作方向、操作方法、成果案例、信息模型以及相应的运作机制，帮助企业持续挖掘数据资产价值，实现主动感知、主动预防、主动参谋，辅助经营管理，促进安全、有序、健康、高效运营。该概念最早由国网浙江省电力公司运营监测（控）中心提出。，以“识别问题、管控风险、辅助决策”为目标，结合电网企业特点，深入挖掘公司数据价值。在各专业部门、市（县）供电公司的积极参与和大力协助下，形成了一批质量较好、内容丰富的主题库试点成果，包括客户用电行为特征、配网薄弱环节、企业经营风险管控与资金计划管理等13个监测分析主题、141项具体专题，涉及人资、财务、物资、发策、建设、运检、营销、调度、信通等多个专业。基于公司较为完善的信息系统，以在线数据监测、分析为手段，依托各级专业部门的深度参与和闭环协作，试点成果得到了实际验证和应用，所发现的问题、风险已在试点范围内得到有效解决和控制，部分辅助决策成果也得到采纳并落地实施，发挥了较好的作用。
　　主题库试点成果包含一系列数据分析方向、方法和具体案例，对于指导运营监测业务深入开展，提高数据价值挖掘能力，提升各级专业管理水平，具有较好的参考价值。为使主题库成果尽快得到推广和共享，选取了52个具有代表性的成果案例进行整理汇编，每个案例尽量简化为几页，便于读者快速阅读和了解。希望对电网企业各级管理人员和运监专业人员有所帮助，另外也希望本书能作为电网企业数字化管理的一个展示窗口，为其他行业及广大数据分析从业人员提供参考。
　　在主题库研究过程中，数据分析方法和阈值规则均优先以现有规章制度、管理规定、专业技术为依据。在无明确依据的情况下，主要根据专业人员建议和数理常识进行设计，难免存在不足之处。此外，在进行数据脱敏数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性、政策性敏感数据的情况下，对真实数据进行改造，如客户名称、行业名称、客户号、线路号、地区名称、电网地理信息等。处理的过程中也可能出现变换不恰当的情况。恳请各位读者不吝指正，便于我们进一步完善和深化。
　　编者2016年7月15日

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方便，快捷，省时省力省钱

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不错。

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内容没太大用，大多说的是大数据的意义和广泛的运用。

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很不错的一本书，作者的概括能力相当强

评分☆☆☆☆☆

相当于论文了，内容不是很多，还可以！

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

感谢北京京东公司读书会刘蕾老师帮助订书。

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书不错

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我是想深入了解项目，但书里项目每个2页就简要的介绍了下，连大数据怎么用的都没有，还不如不买，非常失望！！！

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