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本书深入剖析了电力大数据发展现状和基层电力大数据应用现状，在已有数据管理、数据运营理论研究的基础上，创新性地提出了面向基层用数的数据资源共享机制与实用策略，运用“服务体系构建—实施路径确定—运营效果评估”的基层数据资源共享与应用实践方法，构建了涵盖数据运营、数据资源管理、数据应用服务和数据运营支撑四个维度的基层数据运营服务体系；确立了涵盖组织制度、数据治理、数据服务、数据共享、用数环境五项内容的基层数据共享与应用机制实施路径；并基于数据管理能力成熟度评估模型，搭建了数据运营效果评估机制，实现基层数据运营服务闭环。同时，通过电力大数据的基层数据共享与应用案例介绍，验证了基层数据资源共享与应用实践方法的有效性；通过实际案例论证了“数据服务提业务质效”。本书为面向基层用数的数据资源共享与应用机制研究提供一种可行性操作方案，是促进数据赋能基层，推动基层数字化转型的重要参考资料，可供相关读者阅读参考。

第1章  绪论／001
1.1  电力大数据概述／002
1.1.1  电力大数据的定义／003
1.1.2  电力大数据的来源／003
1.1.3  电力大数据的特征／004
1.1.4  电力大数据的分类／006
1.2  电力大数据发展现状／007
1.2.1  发展历程／007
1.2.2  基础设施建设／009
1.2.3  重要性分析／010
1.2.4  应用场景／011
1.3  基层电力大数据应用现状／012
1.4  电力数据运营定义／013
1.5  数据运营体系的实施方法／015
第2章  理论基础／017
2.1  CPC与AARRR模型／018
2.2  信息化成熟度模型／019
2.3  数据管理成熟度模型／025
2.4  数据治理成熟度／029
2.5  PDCA循环／034
第3章  数据管理与价值应用体系构建／038
3.1  数据运营体系构建／039
3.1.1  数据管理机制／040
3.1.2  数据开放共享／041
3.1.3  数据质量管理／042
3.1.4  数据应用服务／043
3.1.5  数据安全运营／044
3.2  数据资源管理体系构建／045
3.2.1  数据管理准则构建／045
3.2.2  数据规范及标准制定／047
3.2.3  数据共享管理模式构建／049
3.2.4  数据质量管理体系构建／050
3.2.5  数据评估体系构建／051
3.2.6  数据安全制度构建／052
3.3  数据资源应用服务模式构建／053
3.3.1  提升数据共享能力／053
3.3.2  提高存量数据质量／054
3.3.3  强化数据安全管理／055
3.3.4  创新数据应用服务／058
3.4  数据运营支撑体系构建／059
3.4.1  基础运营工作体系构建／059
3.4.2  服务产品运营体系构建／063
3.4.3  在线数据质量闭环管控／063
3.4.4  数据治理规范体系构建／065
3.4.5  基层数据应用生态打造／067
第4章  数据共享与应用机制实施路径／071
4.1  公司数据管理组织制度／072
4.1.1  数据运营组织／072
4.1.2  组织工作流程／075
4.1.3  共享安全管理／076
4.2  数据治理体系建设／077
4.2.1  数据标准化管理／078
4.2.2  数据质量管理／080
4.2.3  数据一致性维护／084
4.2.4  数据模型管理／091
4.2.5  数据安全保护／094
4.3  数据运营服务体系建设／103
4.3.1  数据需求响应／103
4.3.2  数据融合管理／105
4.3.3  数据运维监控／108
4.3.4  运营创新案例／111
4.4  数据共享流通机制建设／115
4.4.1  数据共享标准化建设／116
4.4.2  数据共享模式创新／118
4.4.3  数据流通的安全与可信／120
4.4.4  数据回流共享能力提升／122
4.5  基层用数环境体系建设／127
第5章  数据共享与应用机制评估／132
第6章  电力数据共享与应用案例／139
6.1  基于实效评价体系的超容预警整治大数据分析应用／140
6.1.1  问题的提出与分析／140
6.1.2  数据概况／140
6.1.3  研究方案／141
6.1.4  应用成效／150
6.2  基于企业错避峰潜力评价的负荷管理大数据分析应用／151
6.2.1  问题的提出与分析／151
6.2.2  数据概况／152
6.2.3  研究方案／152
6.2.4  应用成效／163
6.3  基于智能化管理实现乡村充电站EV充电与能源保供并行／164
6.3.1  问题的提出与分析／164
6.3.2  数据概况／165
6.3.3  研究方案／169
6.3.4  应用成效／188
6.4  基于K-Means聚类算法的台区指纹健康诊断评估／189
6.4.1  问题的提出与分析／189
6.4.2  研究方案／190
6.4.3  应用成效／193
参考文献／194

基层供电企业在服务用户方面扮演着至关重要的角色，负责处理大量数据，涵盖安全生产、营销服务、企业经营及增值服务等多个方面。这些企业已经建立了一系列信息化管理系统，如物业管理系统（PMS）、营销系统、财务系统等，实现了业务的全面覆盖，并建立了包括资产全生命周期管理和客户服务在内的企业管理体系。
在电力大数据的应用方面，许多地县供电公司已经进行了多种尝试和创新。
（1）扩展电力大数据技术的应用范围：在能源互联网的背景下，电力大数据将被整合到更广泛的能源大数据中。这涉及能源的产生、分配、转换和消费等全生命周期，利用大数据技术发挥能源产业的数据资源优势，构建一个具有“平台”特征的、完整的能源生态系统。这样的系统能够提升能源在各环节的市场竞争力，推动能源产业革命和电网企业转型。
（2）创新电力大数据的商业模式：电网企业不仅需要挖掘和利用内部数据，还需要进行内部数据与外部数据、数据与数据之间的交叉和关联分析。这种分析可以延伸到不同产业之间的关联，从而扩展能源产业的价值链，孕育新的商业模式。该商业模式除了支持传统的管理决策外，还可以通过平台、产品和服务等方式，提升数据的经济价值和社会价值。
（3）社会变革与经济转型的驱动力：人类历史上三次产业革命均伴随着能源问题，如今“能源革命”的新时代已经到来。大数据与“能源革命”的结合，将引发深刻的社会变革和经济转型。能源大数据将成为社会和经济发展的“风向标”，分析能源大数据，可以提升社会和经济发展的决策力，促进智慧城市、智能家居、电动汽车等产业的发展，引领人类社会走向根本性的变革。
本书主要关注电网侧的数据应用，包括设备资产、客户服务和电力能量流三类数据。通过对这些数据的采集、处理和分析，电力企业可以掌握电力系统的运行情况，优化供电计划，提高供电的可靠性和质量。

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面向电网基层的数据资源共享与应用实践