本书为充分适应电网企业QC小组活动中这些积极而深刻的变化编写而成，全面总结了近年来QC小组活动推进管理过程中的经验与方法，展现了国网河南省电力公司近几年取得的优秀QC成果。全书分为三篇。第一篇是基础知识篇，第二篇是统计工具与方法篇，第三篇是QC实例成果篇。
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内容简介
本书以聚焦互联网对电力消费的业务模式重构和价值创新为出发点，分析了互联网环境下的电力消费生态体系，指出各市场主体的作用变革和相互关系，从“云、网、端”三个维度阐述了“互联网+”电力消费的基础设施及其构建方案，分别从核心技术、新业态新模式、产业现状趋势、社会需求等角度介绍了互联网与电力消费的融合创新点，旨在为电力行业各市场主体开展互联网电力消费服务提供工作参考与创新建议，促进电力行业发展水平进一步提升。
章节目录
- 封面
- 书名页
- 版权页
- 本书编委会
- 前 言
- 1 概述
- 1.1 能源互联网
- 1.2 能源互联网与电力消费变革
- 1.2.1 “互联网+”智慧能源国家战略
- 1.2.2 电力体制改革
- 1.3 电力服务的互联网思维
- 1.3.1 电力行业的互联网化趋势
- 1.3.2 电力运营的互联网思维
- 1.4 互联网环境下电力服务形态创新
- 2 电力消费模式的现状与趋势
- 2.1 智能用电
- 2.2 用电服务
- 2.3 分布式能源接入
- 2.4 多能协同消费
- 3 互联网环境下电力消费生态体系
- 3.1 主要特征
- 3.2 基于互联网的“源-网-荷-储”生态体系
- 3.3 互联网环境下电力消费与需求侧响应
- 3.4 能源互联开放平台
- 3.5 电力消费设施服务
- 4 互联网环境下智慧售电体系基础设施
- 4.1 云
- 4.1.1 云计算内含与特征
- 4.1.2 互联网环境下智慧售电云计算架构
- 1.互联网环境下智慧售电云计算业务架构
- 2.互联网环境下智慧售电云计算应用架构
- 3.互联网环境下智慧售电云计算数据架构
- 4.互联网环境下智慧售电云计算物理架构
- 4.2 网
- 4.3 端
- 5 互联网环境下智慧售电关键技术
- 5.1 智能用电物联网技术
- 5.1.1 智能用电物联网系统总体架构
- 5.1.2 智能用电物联网系统组成
- 5.1.3 智能用电物联网系统近距离通信技术
- 1.电力线通信
- 2.无线近距离通信
- 3.双网络混合通信技术
- 5.1.4 智能用电物联网节点通信重要性评估技术
- 1.节点重要性相关指标分析
- 2.快速密度聚类
- 3.节点重要性分类结果
- 5.2 电力消费大数据智能分析技术
- 5.2.1 电力消费大数据智能分析技术架构
- 5.2.2 电力消费大数据处理流程
- 1.互联网环境下的电力消费数据属性与分类
- 2.数据预处理
- 5.2.3 用电大数据分析平台
- 5.3 物理信息空间融合安全防护技术
- 5.3.1 能源互联网物理信息空间融合系统
- 5.3.2 能源互联网信息物理空间融合系统安全问题
- 5.3.3 能源互联网信息物理空间融合系统安全要求与目标
- 5.3.4 能源互联网信息物理空间融合系统安全架构
- 1.数据感知接收层
- 2.异构网络融合层
- 3.数据管理层
- 4.综合智慧服务层
- 6 互联网环境下用电客户行为分析与优化
- 6.1 用电行为模式识别
- 6.1.1 用电行为模式识别步骤
- 6.1.2 用电行为模式识别的理论和方法
- 1.数据预处理方法
- 2.负荷模式识别的聚类方法
- 6.1.3 用电行为模式识别应用
- 1.负荷预测与负荷估计
- 2.负荷控制
- 3.电价制定与需求侧响应策略
- 4.用电异常检测
- 6.2 基于大数据的用电负荷预测
- 6.2.1 负荷预测方法与模型
- 6.2.2 电力负荷预测应用
- 6.3 多能协同调度与用电模式优化
- 6.3.1 家庭能量管理系统的组件模型
- 6.3.2 家庭能量管理协同调度模型
- 1.家庭能量管理的协同调度策略
- 2.计入蓄电池老化费用的最大收益目标函数
- 3.系统运行约束条件
- 4.舒适度约束条件
- 6.3.3 协同调度策略的计算流程
- 6.4 基于需求响应的精准调度决策方法
- 6.4.1 互联网环境下电力用户需求响应潜力评估方法
- 6.4.2 互联网环境电力用户用电模式控制方法
- 7 互联网环境下多元主体协同机制与技术形态
- 7.1 互联网环境下电力用户行为画像
- 7.1.1 互联网环境下的电力精准消费与用户画像
- 7.1.2 电力用户画像构建方法
- 1.电力用户标签体系
- 2.数据源分析
- 3.用户画像建模与大数据分析方法
- 4.标签建模
- 7.1.3 基于用户画像的相似用户识别方法
- 7.2 互联网环境下电力用户群体分析
- 7.2.1 电力用户行为关系模型
- 7.2.2 相似用户群体识别方法
- 7.2.3 相似用户群体特征分析
- 7.3 互联网环境下购售电用户信用评价与风险管控体系
- 7.3.1 互联网环境下电力用户信用评价方法
- 1.电力用户画像
- 2.静态要素评价模型
- 3.动态要素评价模型
- 7.3.2 互联网环境下购售电风险管控模型
- 1.互联网环境下的电力消费风险解析
- 2.互联网环境下的电力消费风险特征分析
- 3.互联网环境下的电力消费风险预警模式构建
- 7.4 互联网环境下多市场主体电力运营平台技术
- 7.4.1 互联网电力运营平台架构与关键支撑技术
- 1.多市场主体间流程处理和数据交互技术
- 2.基于互联网的电力互动消费平台支撑技术
- 3.互联网消费平台数据管理技术
- 4.面向互联网的电力互动消费平台
- 7.4.2 针对不同类型用户实现身份验证及安全访问控制
- 7.5 电力服务物联网云平台
- 7.5.1 电力服务物联网体系要素分析
- 1.智能设备
- 2.智能系统
- 3.智能决策
- 4.要素整合
- 7.5.2 电力服务物联网云平台架构
- 8 互联网环境下智慧售电服务创新
- 8.1 智慧售电服务云平台
- 8.1.1 主要内容
- 1.互联网、云计算、大数据基础设施服务
- 2.“互联网+智慧售电”多主体交易服务平台
- 3.能力要素整合服务
- 4.能源互联网与大数据应用服务
- 5.电力消费知识库
- 6.在线教育服务
- 7.能源互联网设备设施电子商务
- 8.在线协同创新集群
- 8.1.2 建设模式
- 8.1.3 服务模式
- 1.服务商合作模式
- 2.应用商店（App Store）模式
- 3.私有商圈和信用体系构建
- 4.众筹、众包、众创模式
- 8.1.4 运营模式
- 8.2 互联网环境下的电力消费体验中心建设
- 8.3 动态优化精准供电服务
- 8.4 建立供电服务质量评价体系
- 8.5 互联网环境下供电服务变革与价值创新
- 1.构建互联网环境下的电力消费平台
- 2.开发分布式能源增值服务
- 3.用电数据与节能增效服务
- 4.能源管家
- 5.用电模式套餐化
- 6.用电设施电子商务
- 7.智能设备标准与数据服务
- 8.互联网增值服务
- 9.基于云计算的软件服务
- 10.用电模式优化与精准调度
- 11.智能制造综合能源管理服务
- 参考文献
- 封底
展开全部
互联网＋智慧售电是2017年由中国电力出版社出版,作者国网河南省电力公司经济技术研究院。
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