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编辑推荐

（1）对电力大数据应用案例分门别类进行阐述。详细阐述大数据技术和机器学习算法在电力生产、预测和识别方面的应用案例，有效提升电力全网数据一体化运营管理能力，并为电力大数据处理技术研究人员和从业人员提供科学依据和参考。
（2）利用电力大数据的应用案例，助力疫情期间复工复产。基于大数据算法对疫情期间重点企业的用电量、电费等数据进行分析，形成评价分析流程，预测企业复工复产时间趋势以及状态，为企业复工复产提供决策性建议，助力企业复工复产，给读者解读疫情期间的电力数据提供指引性作用。
（3）在书中部分章节补充视频,将模型可视化、立体化、直观化，增加视频展现电力大数据分析助力疫情期间复工复产情况。

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作者简介

国网宁夏电力公司是国家电网公司全资子公司，属国有特大型能源供应企业，主要从事宁夏回族自治区境内电网的建设、运行、管理和经营，为宁夏经济社会发展提供充足、稳定的电力供应和优质、高效的服务。国网宁夏电力公司经营区域覆盖宁夏回族自治区全境，覆盖国土面积6.64万平方公里，供电服务人口688万人。截至2020年底，公司用工总量13601人，其中长期职工9107人、供电服务（农电）职工3258人、集体企业用工1126人、劳务派遣110人。

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内容介绍

近年来，随着信息技术的发展，大数据技术和理念在金融、交通、物流和餐饮等传统行业广泛应用，产生了颠覆性影响，彻底改变了这些行业的格局。通过大数据与传统产业融合，推动生成方式和商业模式创新已成为发展潮流和各方共识。而电网数据总量已达到PB级，且日增长量达到TB级，数据涉及行业广泛，蕴含着巨大的价值。如何利用大数据技术对海量电力数据进行分析，挖掘其中的价值，对其加以利用，成为当下急需解决的问题。本书针对以上问题，以全面推进配电网高质量发展为主线，以提升电力服务质量和效率为目标，从电力预测、识别和生产方面入手，利用最新大数据技术和机器算法对海量电力数据进行分析，挖掘电力数据业务价值，提高电力运营效率，推进电力数据综合应用，构建电力数据服务体系，提升电力全网数据一体化运营管理能力，为企业决策提供数据支撑，为电力大数据处理技术研究人员和从业人员提供科学依据和参考。

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前言
1 大数据分析介绍
1．1 大数据概述
1．2 数据准备
1．3 模型规划
1．4 机器学习

2 配变台区停电精准预测
2．1 概述
2．2 数据分析过程
2．3 基于时间序列实现停电预测
2．4 建议

3 高压用户电费回收风险预测
3．1 概述
3．2 数据分析过程
3．3 高压用户电费风险预测分析

4 企业复工复产水平预测
4．1 概述
4．2 基于时间序列实现企业复工复产水平预测
4．3 建议

5 电力用户价值分析
5．1 概述
5．2 数据准备
5．3 基于RFM构建电力用户价值模型
5．4 用电客户数据挖掘分析之楼宇空置率

6 配电网台区精准投资分析
6．1 概述
6．2 问题分析
6．3 关键指标分析
6．4 分析内容

7 农网供电营业厅评价分析
7．1 数据准备
7．2 数据预处理
7．3 模型建立及调参
7．4 模型检验

8 一般工商业电价优选工具生成
8．1 概述
8．2 存在的问题
8．3 基于Python实现电费自动计算
8．4 案例实测
参考文献

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