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| 編輯推薦： |
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本书能为能源大数据行业提供全面、系统的大数据知识和应用实践指导，可为省级能源大数据应用中心建设和实践提供有益参考。
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| 內容簡介： |
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本书在充分梳理国内外数据中心、大数据平台、大数据应用发展现状，调研学习国内重点数据中心、大数据平台、能源大数据建设实践的基础上，吸取经验、凝练提升，探索建立了河南省能源大数据的目标定位、总体架构、数据归集管理机制、多元应用场景等内容。本书共分五大部分，分别为概念篇、基地篇、平台篇、应用篇、实践篇，五位一体阐述了能源大数据的技术、应用发展情况。概念篇介绍了大数据及能源大数据的基本概念和特征；基地篇介绍了大数据中心基础设施的系统架构、新技术发展趋势和技术发展路线；平台篇阐述了大数据平台的技术架构、数据架构、应用架构、安全和隐私保护；应用篇梳理了当前国内煤炭、油气、可再生能源、电力领域大数据应用状况；实践篇以河南省能源大数据中心为例，分享了河南省能源大数据中心建设经验。
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| 目錄：
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I 概念篇
1 大数据及能源大数据概念
1.1 大数据的产生
1.2 大数据的特征
1.3 能源大数据的概念
1.4 大数据带来的挑战
2 大数据产业发展情况
2.1 国外大数据产业发展情况
2.2 国内大数据产业发展情况
II 基地篇
3 数据中心发展概况
3.1 发展现状
3.2 建设分布
3.3 建设标准及趋势
3.4 发展趋势
4 数据中心基础设施体系
4.1 数据中心基础设施系统架构
4.2 数据中心基础设施技术路线
5 新技术在数据中心的应用
5.1 绿色新能源技术
5.2 新型自然冷却技术
5.3 数据中心的AI和物联网技术
6 国内外数据中心建设实践
6.1 数据中心建设型式
6.2 数据中心建设实际案例
6.3 绿色数据中心建设实践
III 平台篇
7 大数据平台技术架构
7.1 大数据平台技术总架构
7.2 大数据采集
7.3 大数据存储
7.4 大数据计算
7.5 平台管理
7.6 大数据应用
8 大数据平台数据架构
8.1 数据预处理
8.2 数据采集
8.3 数据存储
9 大数据平台应用架构
9.1 数据服务
9.2 数据挖掘
9.3 人工智能
10 云计算平台关键技术
10.1 总体架构
10.2 基础设施即服务（IaaS）
10.3 平台即服务（PaaS）
10.4 软件即服务（SaaS）
10.5 云计算架构与传统信息化架构对比
11 大数据平台安全架构
11.1 大数据安全技术体系
11.2 大数据安全面临的问题
11.3 大数据安全技术发展情况
11.4 安全技术未来发展趋势
IV 应用篇
12 能源经济大数据应用
12.1 能源经济大数据应用概况
12.2 能源经济大数据平台技术
12.3 国内外应用情况
13 煤炭大数据应用
13.1 煤炭大数据应用概况
13.2 智能矿山平台体系架构
13.3 锦界智能矿山应用
14 油气大数据应用
14.1 油气大数据应用现状
14.2 油气大数据体系框架
14.3 西南油气数字气田应用
15 可再生能源大数据应用
15.1 可再生能源行业大数据应用现状
15.2 风电大数据应用
15.3 光伏大数据应用
16 电力大数据应用
16.1 大数据反窃电分析模型和方法
16.2 大数据反窃电监控平台架构
16.3 电力大数据应用实践
V 实践篇
17 河南省能源大数据实践
17.1 功能定位
17.2 发展目标
17.3 建设原则
17.4 总体架构
17.5 数据归集机制建设
17.6 多元应用场景体系构建
17.7 未来展望
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