本书全面介绍了能源大数据的基本概况、技术发展和应用场景。全书共分为五篇，第一篇为概述篇，包括能源大数据的演进、概念、内涵和总体框架；第二篇为技术篇，包括能源大数据的模型、关键技术、安全防护技术；第三篇为运营篇，包括能源大数据中心的建设与运营、要素市场和商业模式；第四篇为应用篇，包括新型电力系统应用、碳达峰、碳中和应用、能源工业互联网应用和能源大数据产品及应用；第五篇为展望篇，包括未来能源大数据的发展趋势和前景。

目录
序一
序二
前言
第一篇 概述篇
第1章 概述 3
1.1 能源大数据概念与内涵 3
1.1.1 能源大数据的发展背景 3
1.1.2 能源大数据的概念与特征 10
1.1.3 能源大数据与能源互联网 15
1.2 能源大数据应用及发展 17
1.2.1 典型能源企业大数据应用现状 17
1.2.2 能源大数据发展趋势 24
1.3 能源大数据关键要素与作用机理 25
1.3.1 能源大数据的关键要素 25
1.3.2 能源大数据的作用机理 27
1.4 能源大数据发展面临的机遇与挑战 30
1.4.1 能源大数据的机遇 30
1.4.2 能源大数据的挑战 33
1.5 本书框架 34
参考文献 35
第2章 能源大数据总体框架 36
2.1 能源大数据的基本框架 36
2.1.1 物理层 37
2.1.2 基础设施层 38
2.1.3 平台层 39
2.1.4 应用层 39
2.2 能源大数据的采集与传输 40
2.2.1 能源大数据采集 40
2.2.2 能源大数据传输 41
2.3 能源大数据的数据治理体系 42
2.3.1 国内外数据治理现状 42
2.3.2 能源数据治理体系 45
2.3.3 数据安全治理体系 48
2.4 能源大数据标准体系 53
2.4.1 能源大数据标准现状分析 53
2.4.2 能源大数据标准体系研究 56
2.4.3 能源大数据标准体系框架 57
2.5 本章小结 60
参考文献 60
第二篇 技术篇
第3章 能源大数据模型 63
3.1 数据模型基本概述 63
3.2 能源大数据模型基本概述 64
3.2.1 能源大数据模型的概念及分类 64
3.2.2 业务模型 64
3.2.3 应用模型 69
3.3 能源大数据模型构建过程 73
3.3.1 数据预处理 73
3.3.2 算法选择 73
3.3.3 模型训练 74
3.3.4 模型评估 76
3.3.5 模型应用 77
3.3.6 模型优化 78
3.4 能源大数据模型的应用 78
3.4.1 模型遵从度核查 79
3.4.2 反窃电监控 80
3.5 本章小结 80
参考文献 81
第4章 能源大数据关键技术 83
4.1 能源大数据关键技术总体框架 83
4.2 能源大数据多源汇聚与计算存储技术 83
4.2.1 多源数据融合技术 84
4.2.2 能源数据计算分析技术 92
4.2.3 能源数据存储管理技术 96
4.3 能源大数据质量优化和资产管理技术 105
4.3.1 能源行业数据质量管理技术 106
4.3.2 能源企业数据资产管理技术 111
4.4 能源大数据共享与分析技术 120
4.4.1 能源大数据共享服务技术 120
4.4.2 能源大数据分析可视化技术 123
4.5 能源大数据中心高效绿色化新技术 128
4.5.1 资源池化技术 128
4.5.2 液冷服务器技术 130
4.5.3 新型网络技术 131
4.5.4 调度与准确能源管理技术 132
4.5.5 其他关键技术 134
参考文献 134
第5章 能源大数据安全 136
5.1 能源大数据安全形势与挑战 136
5.1.1 能源大数据安全形势 136
5.1.2 能源大数据安全挑战 142
5.2 能源大数据安全防护技术 146
5.2.1 基础数据安全技术 146
5.2.2 能源数据全生命周期安全防护 153
5.3 能源大数据安全防护体系构建 160
5.3.1 目标与思路 160
5.3.2 安全防护体系 163
5.3.3 全生命周期安全防护 167
5.3.4 能源大数据安全运营 169
5.4 典型场景数据安全保护 170
5.4.1 客户服务数据安全场景 171
5.4.2 能源大数据中心安全场景 172
5.4.3 车联网数据安全场景 174
5.4.4 无人机数据安全场景 176
5.5 本章小结 179
参考文献 179
第三篇 运营篇
第6章 能源大数据中心 183
6.1 能源大数据中心概述 183
6.1.1 能源大数据中心起源 183
6.1.2 国内外建设情况 184
6.2 能源大数据中心规划 193
6.2.1 中心定位 193
6.2.2 建设目标 194
6.2.3 发展路径 194
6.3 能源大数据中心建设 195
6.3.1 组织模式 196
6.3.2 平台建设 198
6.3.3 应用场景建设 200
6.3.4 数据能力建设 208
6.3.5 运营服务管理 212
6.4 能源大数据中心实践案例 218
6.4.1 浙江省能源大数据中心 218
6.4.2 湖南省能源大数据中心 220
6.4.3 重庆能源大数据中心 223
6.4.4 云南省能源大数据中心 224
6.5 本章小结 227
参考文献 228
第7章 能源大数据要素市场和商业模式 229
7.1 能源大数据要素市场概述 229
7.1.1 能源大数据要素的分类分级解剖 229
7.1.2 能源大数据要素市场特征 230
7.1.3 能源大数据要素的产生、演变及作用 231
7.1.4 数据要素市场发展现状及问题 233
7.2 能源大数据要素确权体系 235
7.2.1 能源大数据要素确权机制的构建 235
7.2.2 能源大数据确权路径 240
7.3 能源大数据要素市场体系 244
7.3.1 市场主体 244
7.3.2 市场客体 245
7.3.3 市场载体 246
7.3.4 定价机制 248
7.3.5 运行规则 252
7.3.6 市场监管 255
7.4 能源大数据要素商业模式 260
7.4.1 模式探索 260
7.4.2 商业形式 263
7.4.3 交易中心 266
7.4.4 盈利模式 268
7.5 数据要素市场发展趋势 270
7.6 本章小结 271
参考文献 271
第四篇 应用篇
第8章 新型电力系统应用 275
8.1 能源大数据在新型电力系统中的应用概述 275
8.2 电力系统主动支撑能源转型与“双碳”变革 277
8.2.1 能源的信息—物理—社会系统理念 277
8.2.2 混合动态仿真方法 277
8.2.3 跨领域交互仿真平台 279
8.2.4 能源—电力—环境的协同优化 280
8.3 大电网安全运行风险评估分析 280
8.3.1 大电网风险评估的数据基础 281
8.3.2 电网运行方式样本扩展 282
8.3.3 考虑稳定模式的运行方式样本聚类 283
8.3.4 基于人工智能技术的在线安全稳定分析 285
8.3.5 大电网断面限额智能评估决策 288
8.4 输变电设备全景感知和健康诊断分析 289
8.4.1 输变电设备全景感知和健康诊断的数据基础 290
8.4.2 输变电设备故障诊断技术 293
8.4.3 输变电设备风险预警技术 297
8.5 新能源功率精准预测 299
8.5.1 新能源功率预测的数据基础 299
8.5.2 新能源功率预测方法 302
8.5.3 新能源功率预测误差特性分析 306
8.5.4 新能源功率预测系统 309
8.6 新能源云 312
8.6.1 新能源云概述 312
8.6.2 新能源云供需预测 314
8.6.3 新能源云消纳计算 319
8.6.4 未来应用展望 323
8.7 多元负荷管理与用户服务 323
8.7.1 多元化资源可调能力评估 324
8.7.2 规模化灵活资源动态聚合 327
8.7.3 多时空维度精准协调控制 329
8.7.4 灵活性资源协同互补运行 331
8.7.5 多品种市场机制优化决策 334
8.7.6 一站式综合能源智慧服务 335
8.8 智慧车联网平台 335
8.8.1 数据采集和传输 336
8.8.2 场景应用 336
8.9 本章小结 337
参考文献 337
第9章 碳达峰、碳中和应用 339
9.1 碳达峰、碳中和应用背景 339
9.1.1 碳达峰、碳中和概念 339
9.1.2 国际形势 340
9.1.3 国内形势 341
9.1.4 能源大数据的“双碳”应用价值内涵 343
9.2 碳排放核算与碳排放监测服务平台 343
9.2.1 碳排放统计核算常用方法分析 343
9.2.2 碳排放核算模型研究 347
9.2.3 碳排放监测服务平台 354
9.3 碳减排和碳制度应用 355
9.3.1 能源供给清洁替代应用 355
9.3.2 能源消费低碳转型应用 360
9.3.3 碳制度体系建设应用 367
9.4 能源大数据“双碳”典型应用 373
9.4.1 能源大数据支撑碳排放核算监测 373
9.4.2 能源大数据助力碳减排 375
9.4.3 能源大数据助力碳制度体系建设应用 377
9.5 本章小结 379
参考文献 379
第10章 能源工业互联网应用 381
10.1 能源工业互联网发展现状 381
10.1.1 工业互联网概念及特征 381
10.1.2 工业互联网发展现状 383
10.1.3 能源工业互联网概念及特征 383
10.1.4 能源工业互联网发展现状 384
10.2 能源工业互联网总体框架 385
10.2.1 平台框架 385
10.2.2 建设思路 387
10.2.3 技术体系 387
10.2.4 运营体系 390
10.2.5 实践路径 392
10.3 能源工业互联网关键技术 393
10.3.1 标识解析 393
10.3.2 物联接入与边缘计算 395
10.3.3 5G技术 396
10.3.4 数字孪生 396
10.3.5 可信数据空间 397
10.4 能源工业互联网应用实践 398
10.4.1 国家电网—能源工业云网 398
10.4.2 华能集团-AIdustry工业互联网平台 402
10.4.3 中煤科工—煤科云平台 403
10.4.4 中国石化—石化智云平台 405
10.5 能源工业互联网未来发展趋势 407
10.5.1 机遇和挑战 408
10.5.2 未来发展趋势 409
10.6 本章小结 410
参考文献 410
第11章 能源大数据产品及应用 412
11.1 能源大数据产品概述 412
11.1.1 能源大数据产品概念 412
11.1.2 能源大数据产品分类 413
11.1.3 能源大数据产品应用现状 414
11.2 能源大数据产品构建与运营 415
11.2.1 能源大数据产品体系设计 416
11.2.2 能源大数据产品构建方法 418
11.2.3 能源大数据产品运营模式 419
11.3 电力大数据产品应用实践 421
11.3.1 小微企业运行监测分析 421
11.3.2 电力消费指数 422
11.3.3 “以电折水”农业灌溉用水监测 428
11.3.4 用电负荷特征分析 429
11.3.5 物资供应链运营分析 431
11.3.6 客户服务能力提升 433
11.4 煤炭大数据产品应用实践 436
11.4.1 智慧矿山生产运营分析 436
11.4.2 煤炭设备健康分析 438
11.4.3 安全监测分析 440
11.4.4 产业链协同 442
11.5 石油大数据产品应用实践 443
11.5.1 石油天然气生产指挥管控大数据应用 443
11.5.2 油气田智能勘探开发大数据产品应用 444
11.5.3 智慧管网生产运行大数据产品应用 447
11.5.4 石化智能炼化工厂大数据应用 450
11.5.5 石化工程服务大数据分析 452
11.6 燃气大数据产品应用实践 453
11.6.1 燃气负荷预测技术 453
11.6.2 气藏数值模拟技术 457
11.6.3 天然气管网输配气量优化 459
11.6.4 锅炉采暖用户用气分析 460
11.6.5 公服营业餐饮用户用气分析 462
11.7 本章小结 463
参考文献 463
第五篇 展望篇
第12章 未来展望 467
12.1 能源大数据的价值空间 467
12.1.1 能源大数据与其他生产要素耦合互动将催生全新价值空间 467
12.1.2 能源大数据在赋能能源转型中的作用将越来越大 467
12.1.3 能源大数据在赋能经济社会发展中将发挥多重价值 469
12.1.4 能源大数据推动能源数字经济的培育、发展与壮大 470
12.1.5 能源大数据在推动“双碳”目标落实中的作用将进一步放大 471
12.2 能源大数据面临的挑战与风险 472
12.2.1 能源大数据发展面临的挑战 472
12.2.2 能源大数据发展面临的风险 474
12.3 能源数字新技术的发展方向 476
12.3.1 能源数联网 477
12.3.2 能源元宇宙 478
12.3.3 能源智能化 480
12.3.4 能源量子计算 480
12.4 能源大数据的发展趋势 481
12.4.1 将与能源互联网深度融合应用，加速激发更大价值潜能 481
12.4.2 驱动优化能源结构与改善能源服务，促进能源安全发展行稳致远 482
12.4.3 推动基础设施网、能源网、信息网“三网融合”，促进能源行业数智化转型 483
12.4.4 促进供应者或消费者转变产消者，促进能源数字经济创新发展 484
参考文献 484