本書圍繞電力數據，從數據的基礎概念出發(fā)，引出數據的分類和數據管理的生命周期等內容，講述了數據管理的生命周期的七個方面，即數據的架構、數據的采集和存儲、數據質量治理、數據安全、數據共享、數據挖掘、數據增值，介紹了數據管理的概念、職能和組織及電力數據主流基礎平臺的概念、能力和應用特點，收集了電力數據應用和管理的典型案例，并在附錄中對書中出現的名詞術語編排了索引。
1. 本書是市面上第D一本普及電力數據的基本概念、知識體系、應用案例的專業(yè)書籍，填補了當前數字化時代和互聯網浪潮的在電力領域的空白；
2. 本書十分契合當前國家電網公司提出的發(fā)展數字業(yè)務要以促進數據要素自由流動、釋放公司數據價值為目標和南方電網公司提出的“數字電網”的建設需要，具有較為突出的及時性和較為廣泛的適用性。
在人類的社會生活、工作、交流過程中，數據不斷產生并逐步被記錄和存儲，其蘊含著各類活動的內在規(guī)律。2019 年10 月，中國共產黨第十九屆四中全會上，“數據”第一次被納入生產要素，并參與分配，這被認為是一個重大的理論創(chuàng)新。2020 年3 月，中共中央、國務院發(fā)布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》，提出了數據要素市場化配置的具體舉措。數字經濟時代已經來臨，數據已經成為企業(yè)的戰(zhàn)略資源、重要資產和生產要素。
能源革命和數字革命相融并進已是大勢所趨，傳統電力行業(yè)正面臨著能源轉型所帶來的機遇和挑戰(zhàn)，電力數據已成為推進能源生產與消費革命的關鍵資源。一方面，電網企業(yè)利用電力數據實現電能供應全流程效率的提高，實現企業(yè)經營管理各環(huán)節(jié)核心資源的優(yōu)化配置，實現對上下游客戶的友好互動和優(yōu)質服務，推進企業(yè)數字化轉型和高質量發(fā)展。另一方面，電力數據是貫穿電力系統“發(fā)、輸、變、配、用”各個環(huán)節(jié)，覆蓋各行各業(yè)和千家萬戶的數據資源，具有巨大的應用潛力和價值。國家電網公司提出發(fā)展數字業(yè)務要以促進數據要素自由流動、釋放公司數據價值為目標；南方電網公司強調要實現電網數字化、運營數字化和能源生態(tài)系統數字化；各大發(fā)電集團也都不遺余力地開展數字化轉型的探索與實踐。
可見，電力數據正在推動著一場模式與價值功能的重構，為傳統電網改造升級和電力企業(yè)轉型發(fā)展提供了新思路、新方法和新的解決方案，電力數據正迎來最好的時代。然而，目前行業(yè)內關于電力數據的專業(yè)書籍尚未面世，而廣大電力職工對電力數據基本概念和知識體系的了解還存在不完備、不準確、不清晰的情況，制約了全員參與電力系統數字化升級和電力企業(yè)數字化轉型的進程，影響了電力數據應用成效的發(fā)揮和價值的體現。
本書是一本介紹電力數據基本概念和知識體系的著作，全書基于電力數據從基本概念貫穿到具體應用，第1 章從數據的基礎概念出發(fā)，逐漸引出數據的分類和數據管理的生命周期等內容。第2~8 章圍繞數據管理的生命周期展開介紹，包括數據的架構、數據的采集和存儲、數據質量治理、數據安全、數據共享、數據挖掘、數據增值等。第9 章介紹了數據管理的基本概念、職能和組織等。第10 章主要介紹云平臺、數據中臺和物聯管理平臺。第11 章介紹了數據應用和數據管理方面的典型案例。
本書有幸得到了國網新疆電力有限公司、國網信通億力科技有限責任公司、中國電力出版社、青海綠能數據有限公司的諸多專家和同仁的指導和幫助，全書由沈佳統稿，鄭堯、戴萬標對相關素材進行了收集和整理，郭毅為本書封面贈畫，張龍軍、李明軒對全書的文字、圖表進行了校對和編輯，特向他們表示由衷的感謝。
互聯網快速發(fā)展的今天，書中涉及的很多名詞術語的內涵在不斷更新變化，業(yè)界的見解也是見仁見智，加之時間倉促和作者水平有限，書中不妥或疏漏之處在所難免，懇請讀者批評指正。
編寫組
2020 年7 月
陳彬
男，碩士，高級工程師，中電聯能源互聯網標準化委員會委員，中電聯先進計算標準化委員會委員，國網互聯網技術標準工作組（TC06）成員，國網強臺風環(huán)境電網抗風減災科技攻關團隊帶頭人，福建省高供電可靠性配電技術企業(yè)重點實驗室主任。專注于能源互聯網建設、電力數據管理應用、電網防災減災、配電技術等方向的研究工作。
張偉
男，碩士，高級工程師，新疆維吾爾自治區(qū)電機工程學會副秘書長兼數據科學專委會主任，新疆維吾爾自治區(qū)電力標準化技術委員會副主任，國網輸變電設備極端環(huán)境運行與檢測技術實驗室（新疆）副主任，近年來專注于能源互聯網建設、企業(yè)數字化轉型、數字新基建、電力標準化等方向的研究工作。
王曉磊
男，碩士，高級工程師，長期致力于能源互聯網建設、數字基礎平臺建設應用、能源數字技術融合應用等方向的研究工作。
目 錄
前 言
1 1 認識數據的概念
2 認識數據的概念
2 什么是數據？
3 數據和信息、知識的關系是什么？
4 電力數據有什么特點？
4 什么是數據中心？
4 什么是大數據？
6 大數據有哪些特性？
7 數據和大數據是什么關系？
8 什么是數據科學？
8 什么是數字化？
10 什么是數字化轉型？
11 數據的分類
11 什么是結構化數據？
12 什么是非結構化數據？
12 什么是半結構化數據？
13 什么是采集量測數據？
13 什么是主數據？
14 什么是參考數據？
15 什么是元數據？
16 主數據、參考數據、元數據之間是什么關系？
18 數據管理的生命周期
19 數據的架構
19 數據的采集
20 數據的存儲
21 數據質量的治理
22 數據的安全
23 數據的共享
24 數據的應用
25 2 數據的架構
26 數據架構和數據標準
26 什么是數據架構？
27 什么是數據標準？
28 為什么要有數據標準？
29 數據標準的分類有哪些？
30 數據標準有哪些要素？
31 數據模型概述
31 什么是數據模型？
33 為什么要有數據模型？
34 數據模型有哪些類型？
36 什么是國家電網公司統一信息模型
（SG-CIM）？
37 為什么要建設SG-CIM？
37 SG-CIM 的應用要求有哪些？
38 3 數據的采集和存儲
39 數據采集概述
39 什么是數據采集？
40 數據采集有哪些方式？
41 數據存儲概述
41 什么是數據存儲？
42 數據存儲的介質有哪些？
42 數據存儲的方式有哪些？
43 數據庫概述
43 什么是數據庫？
44 常用的數據庫有哪些？
48 4 數據質量治理
49 數據質量
49 什么是數據質量？
50 數據質量有哪些要求？
51 什么是數據質量的分析？
52 產生數據質量問題的常見原因有哪些？
52 為什么要具備數據質量意識？
53 數據質量治理
53 什么是數據質量治理？
54 為什么要做數據質量治理？
54 數據質量治理的流程有什么？
55 什么是數據質量治理規(guī)則？
56 什么是數據認責？
57 什么是數據缺陷和數據隱患？
58 5 數據安全
59 數據安全概述
59 什么是數據安全和數據安全技術？
59 為什么要加強數據安全？
61 數據安全的技術手段
61 什么是數據分類和分級？
62 什么是數據加密？
63 什么是敏感數據？
63 什么是數據脫敏？
64 什么是數字水��？
66 什么是數據訪問控制？
67 什么是數據沙箱？
68 什么是數據備份與還原？
69 什么是數據安全審計？
70 數據安全手段在數據管理生命周期中的應用
71 6 數據共享
72 數據共享概述
72 什么是數據共享？
73 為什么要進行數據共享？
74 數據資源目錄概述
74 什么是數據字典？
75 什么是數據資源目錄？
75 數據資源目錄有哪些用途？
77 如何基于數據中臺實現數據共享
77 數據共享有哪些方式？
78 數據共享使用的申請流程是怎樣的？
79 數據共享的要求有哪些？
80 7 數據挖掘
81 數據挖掘概述共享
81 什么是數據挖掘？
82 為什么需要數據挖掘？
82 數據挖掘的流程有什么？
84 電力數據挖掘應用方向
84 數據輔助決策方向
85 數據驅動業(yè)務方向
85 數據價值延伸方向
87 常用的數據挖掘工具
87 數據挖掘編程類工具軟件有哪些？
89 商業(yè)智能（BI）類工具有哪些？
89 數據挖掘編程類工具有哪些？
91 常用的數據挖掘算法
91 什么是聚類算法？
92 什么是分類算法？
93 什么是回歸類算法？
94 什么是關聯類算法？
95 8 數據增值
96 數據增值概述
96 什么是數據價值？
97 什么是數據增值？
97 數據增值的原則有哪些？
98 什么是數據產品？
98 數據產品有哪些類別？
99 什么是數據服務？
99 數據服務的流程有哪些？
101 數據增值的內部服務視角
102 精準營銷方面
102 精準投資方面
102 精益管理方面
103 風險防范方面
103 增值服務方面
104 數據增值的外部服務視角
105 服務政府方面
105 服務企業(yè)方面
105 服務居民方面
106 數據增值的商業(yè)模式
106 數據服務增值
107 咨詢服務增值
107 合作收益分成
108 9 數據管理
109 數據管理的基本概念
109 什么是數據管理？
109 數據管理的目標是什么？
109 數據管理的原則有哪些？
110 數據管理的職能
110 什么是數據標準管理？
111 什么是數據模型管理？
111 什么是元數據管理？
112 什么是主數據管理？
112 什么是數據質量管理？
113 什么是數據安全管理？
114 什么是數據價值管理？
114 什么是數據共享管理？
115 數據管理軟件工具有哪些？
121 數據管理的組織
121 數據管理組織機構
122 數據管理相關角色
124 10 數據平臺
125 云平臺的基本概念
125 什么是云計算？
125 什么是云存儲？
126 什么是云平臺？
127 為什么要有云平臺？
127 云平臺具備哪些能力？
129 云平臺有哪些應用特點？
131 數據中臺的基本概念
131 什么是數據中臺？
132 為什么要有數據中臺？
134 數據中臺有哪些能力？
135 數據中臺的應用特點有哪些？
137 物聯管理平臺的基本概念
137 什么是物聯網？
138 什么是物聯管理平臺？
139 為什么要有物聯管理平臺？
140 物聯管理平臺有哪些能力？
141 物聯管理平臺的應用特點有哪些？
142 云平臺、數據中臺、物聯管理平臺有什么樣的聯系
143 11 典型案例
144 數據應用
144 配電變壓器重過載風險預警
148 客戶用電異常分析
154 客戶信用評價分析
157 行業(yè)景氣度分析
162 企業(yè)復工電力指數
165 電力桿塔共享分析
169 某省能源大數據中心
174 數據管理
174 某省電力全方位數據管理
179 某省能源互聯網大數據實驗室
184 某省電力大數據發(fā)展研究
188 營配貫通數據質量治理
193 同期線損數據質量治理
196 名詞索引
197 參考文獻
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