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出版者:

作者:中国南方电网有限责任公司计划发展部组

出品人:

页数:167

译者:

出版时间:2010-12

价格:56.00元

装帧:

isbn号码:9787508384948

丛书系列:

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• 电力
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《电力统计工作手册》 《电力统计工作手册》并非一本简单的操作指南，而是一部深入解析电力行业统计方法与实践的综合性著作。本书旨在为电力行业内的统计从业者、数据分析人员、管理层以及相关研究人员提供一个全面、系统且极具参考价值的知识框架。它不仅涵盖了电力统计的基础理论和核心概念，更着眼于实际工作中的应用，从数据采集、处理、分析到报告撰写，为读者提供了一套完整的工作流程和解决方案。 核心内容概览： 第一部分：电力统计基础理论与框架 本部分将奠定读者对电力统计的认知基础。我们将深入探讨电力行业统计的独特性质，分析其在能源战略、市场调控、技术发展等方面的关键作用。内容包括： 电力统计的定义与范畴： 明确电力统计涵盖的领域，如发电量、用电量、电网运行、能源效率、成本效益、市场交易等。 统计学在电力行业的应用： 介绍回归分析、时间序列分析、抽样调查、相关性分析等统计学方法如何服务于电力数据的解读与预测。 电力统计的数据标准与规范： 讲解国家及行业层面的数据报送标准、数据质量控制要求，以及不同类型数据的采集、存储与管理规范。 电力统计的工作流程与方法论： 梳理从数据需求分析、方案设计、数据采集、质量检查、统计分析到结果呈现的完整闭环。 第二部分：电力统计数据的采集与处理 数据是统计工作的基石。本部分将详细介绍电力统计数据的来源、采集方式以及如何进行有效的预处理，确保数据的准确性和可靠性。 主要数据来源解析： 详细介绍来自发电厂、电网企业、用户端、市场交易平台等不同渠道的数据采集方式。 数据采集技术与工具： 探讨自动化抄表系统（AMI）、 SCADA系统、智能电表、人工填报等数据采集手段，以及相关软件工具的应用。 数据清洗与校验： 讲解如何识别和处理异常值、缺失值、重复值，以及如何进行数据一致性检查和逻辑校验。 数据集成与转换： 介绍如何将来自不同源头、不同格式的数据进行整合，并将其转换为适合统计分析的统一格式。 数据安全与隐私保护： 强调在数据采集和处理过程中，如何遵守相关的法律法规，保障数据安全与用户隐私。 第三部分：电力行业核心统计指标与分析 本部分将聚焦于电力行业特有的、至关重要的统计指标，并深入探讨其分析方法与应用场景。 发电统计： 详细介绍装机容量、发电量（总发电量、清洁能源发电量）、设备利用小时数、平均发电成本、发电效率等指标的计算、解读与趋势分析。 电网运行统计： 涵盖输电线路长度、变电容量、电网损耗率、负荷率、供电可靠性指标（如SAIDI, SAIFI）、电网故障率与恢复时间等。 用电统计： 分析各类用户（工业、商业、居民）的用电量、峰谷荷比、负荷增长率、人均用电量、单位GDP电耗等指标，并探讨其对经济发展的影响。 电力市场统计： 介绍电力市场交易量、成交价格、市场份额、新能源参与市场情况等指标，以及市场机制下的统计分析。 新能源统计： 聚焦风电、光伏、水电等新能源的发电量、装机容量、弃风弃光率、功率预测准确率等关键指标。 能源效率与能耗统计： 分析工业、建筑、交通等领域的单位产品（或服务）能耗，以及能源节约与综合利用的统计监测。 第四部分：电力统计的数据挖掘与建模 在掌握了基础指标后，本部分将引导读者进入更高级的数据分析领域，利用统计模型和数据挖掘技术，发现隐藏在数据背后的规律与洞察。 预测模型： 讲解电力负荷预测、发电量预测、价格预测等模型的构建方法，包括时间序列模型（ARIMA, Prophet）、机器学习模型（LSTM, XGBoost）等。 相关性与因果分析： 探讨如何通过统计方法分析经济指标、天气因素、政策变化与电力需求或供给之间的关系。 数据可视化技术： 介绍如何利用图表（折线图、柱状图、散点图、热力图等）和仪表盘，将复杂的统计结果以直观易懂的方式呈现。 数据挖掘在电力行业的应用： 探讨客户细分、异常检测（如窃电）、设备故障预警、风险评估等数据挖掘的应用实例。 第五部分：电力统计报告的撰写与应用 统计工作最终是为了服务决策。本部分将指导读者如何将分析结果转化为有价值的报告，并有效应用于实际工作。 统计报告的结构与要素： 规范报告的标题、摘要、目录、引言、方法、结果、讨论、结论与建议等部分。 面向不同受众的报告撰写： 探讨如何根据管理层、技术人员、政策制定者等不同受众的需求，调整报告的语言风格和侧重点。 统计数据的解读与洞察提炼： 强调如何从数据中提炼出关键信息、趋势变化、潜在问题和发展机遇。 统计结果在决策中的应用： 介绍统计分析结果如何支持电网规划、投资决策、市场营销、政策制定、能源效率提升等。 第六部分：电力统计工作面临的挑战与未来趋势 本部分将对当前电力统计工作中的难点进行剖析，并展望未来的发展方向。 数据孤岛与共享难题： 分析不同部门、不同系统之间数据不通畅的问题。 海量数据处理的技术挑战： 探讨大数据技术在电力统计中的应用前景。 智能化与自动化统计： 展望利用人工智能、机器学习实现统计流程的智能化和自动化。 对新能源、智能电网等新兴领域的统计需求： 分析新兴技术和业态对统计工作提出的新要求。 《电力统计工作手册》将以严谨的学术态度、丰富的实践案例和清晰的条理，为读者提供一个系统、实用且具有前瞻性的电力统计工作指南。它将帮助读者提升数据分析能力，优化工作流程，从而更好地服务于电力行业的发展与进步。

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拿到手就感觉分量十足，拿在手里沉甸甸的，这绝对是那种需要经常翻阅、在案头随时备用的工具书的重量感。我比较关注的是它对于法规和标准的引用是否足够及时和权威。毕竟电力统计工作是受国家和行业监管非常严格的领域，很多指标的定义、报送的时限都是硬性规定。我粗略浏览了一下其中的章节标题，似乎涵盖了从电量核算到设备运行效率评估等多个维度，这表明编者力求覆盖的广度相当大。而且，从文字的用词来看，非常严谨，几乎没有看到模糊不清的描述，多用的是规范化的术语，这对于需要准确无误地进行报告撰写的专业人士来说，无疑是极大的便利。我之前在处理跨区域能源调度的统计口径时，经常会遇到不同地区标准不统一的问题，希望这本书能够提供一些统一的参考框架或解决思路。如果这本书能深入探讨如何在新技术应用，比如智能电网数据接入后，对传统统计流程带来的冲击和应对策略，那就更完美了。从整体的排版来看，注释和脚注部分做得比较详尽，这能帮助读者快速定位到相关的政策文件或计算公式的原始出处，非常贴心。

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这本手册的价值，在于它成功地架起了一座从理论到实践的桥梁。我特别欣赏它在“名词解释”和“术语对照”方面做得极其细致。在电力行业，由于涉及物理、经济、工程等多学科交叉，术语的理解偏差可能导致整个统计链条出现问题。这本书对此进行了大量的校正和统一。其中关于发电效率核算的部分，详细列举了不同燃料类型、不同机组参数下的修正系数和计算基准，这些细微的差别往往是决定最终统计数据准确性的关键。这说明编者在编写过程中，一定深入参与过一线的工作，而不是简单的资料汇编。我个人感觉，对于年轻一代的工程师来说，这本书是他们快速建立起完整统计思维框架的“定海神针”。唯一的不足，也许是篇幅的限制使得一些高级统计方法的数学推导过程没有展开，只是给出了应用方法。对于数学基础较薄弱的读者来说，可能需要配合其他高等数学或计量经济学的书籍来辅助理解其背后的原理，但作为一本“工作手册”定位，这种取舍也无可厚非，毕竟，实用性优先是这类工具书的核心诉求。

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这本书的装帧设计倒是挺有意思的，封面采用了那种略带磨砂质感的深蓝色，搭配烫金的字体，整体感觉既专业又沉稳，让人一眼就能感觉到它不是那种轻飘飘的读物，而是实打实的内容。我特地翻阅了目录和前言，发现它在结构编排上颇费了一番心思。章节划分得非常清晰，从基础概念的梳理，到具体操作流程的演示，再到一些进阶的数据分析方法，逻辑链条衔接得非常自然。特别是对于初入电力行业的新人来说，这种循序渐进的引导方式无疑是极大的帮助。我注意到其中有一部分专门讲授了不同类型电力数据的采集标准和规范，这在以往我阅读的一些行业资料中往往是一笔带过的地方，但这本书却用了相当大的篇幅去细致阐述，甚至还配上了图示说明了现场记录的注意事项。可以预见，如果严格按照书中的指导来操作，日常的基础统计工作出错率会大大降低，这对于追求精确性的统计领域来说，是至关重要的品质。我特别期待后续章节中关于异常数据识别与处理的部分，希望能学到一些更高效、更系统的处理技巧，而不是仅凭经验主义来判断。

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说实话，我本来是抱着试试看的心态买的，因为市面上很多“手册”类的书籍，内容要么过于陈旧，要么就是把现有的标准条文简单地拼凑在一起，缺乏实际操作层面的提炼和指导。但是这本书在细节处理上，确实体现出了作者团队深厚的实操背景。我看到其中有一个章节专门讨论了电能质量监测数据的统计分析，这部分内容在以往我接触的教材或参考资料中几乎是空白，通常这些信息都被视为高度专业化的信息，很少有公开的、系统性的整理。这本书敢于触及这一领域，并且给出了一套清晰的数据清洗和特征提取的流程，这让我感到非常惊喜。它不仅仅是告诉你“怎么记数”，更是在教你“怎么利用这些数据来分析系统运行的健康状况”。唯一稍微有些遗憾的是，对于一些非常复杂的、涉及到多部门协作的数据共享与对账流程，书中的描述似乎还停留在比较理想化的层面，实战中往往会遇到更多的人为阻力与系统对接的难题，如果能加入一些案例分析来佐证这些流程在实际中的落地难度，可能更有助于读者提前做好心理准备。

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这本书的字体选择和行距设计，给我的第一印象是“友好度”很高。在长时间阅读技术性极强的文字时，眼睛非常容易疲劳，但这本书的排版似乎考虑到了这一点，留白适中，长难句的拆分也比较合理，不像有些技术文档那样堆砌复杂的长定语。我更看重的是其中关于“风险评估”和“统计预测”章节的深度。电力系统的统计工作，最终目的不仅仅是记录历史，更是要为未来的电网规划和负荷预测提供准确的输入。这本书在这方面似乎提供了不少模型和算法的介绍，这对于我们进行中长期发展规划部门来说，具有直接的应用价值。我注意到它提到了几种常用的时间序列分析方法在电力负荷预测中的应用对比，并且给出了每种方法的适用场景和局限性，这种对比分析比单方面推荐某种方法要科学得多。如果未来能推出增补版，加入一些关于大数据背景下的统计模型优化，比如如何将机器学习方法融入传统的统计框架，那无疑会更具前瞻性。

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