电力大数据杂志 省级期刊
Power Systems and Big Data
杂志简介：《电力大数据》杂志经新闻出版总署批准，自1977年创刊，国内刊号为52-1170/TK，是一本综合性较强的电力期刊。该刊是一份月刊，致力于发表电力领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：大数据专题、发电研究、专题研讨、电网技术、覆冰专题
杂志简介：《电力大数据》杂志经新闻出版总署批准，自1977年创刊，国内刊号为52-1170/TK，是一本综合性较强的电力期刊。该刊是一份月刊，致力于发表电力领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：大数据专题、发电研究、专题研讨、电网技术、覆冰专题
作者：王鸿玺; 李飞; 李翀; 张琳; 李梦宇 刊期：2017年第08期
利用大数据分析方法对石家庄地区小时负荷数据的混沌特性展开数据挖掘分析，并综合考虑负荷历史数据、气象因子等影响因素，建立了基于混沌理论与神经网络相结合的负荷预测模型，并利用该模型对石家庄地区短期电力负荷进行了有效的预测。
作者：张秋雁; 宋强 刊期：2017年第08期
提出了基于多企业用电数据耦合的经济分析平台。首先，确立了基于多企业用电数据耦合的经济分析平台的设计过程；然后，对经济分析平台的整体结构和各模块的主要功能进行了分析；最后，对电力经济指标、经济预测等主要模块的逻辑模型进行了重点分析。通过经济分析平台的设计，可以为具体开发提供思路，并为以后的宏观及微观经济形势预测及政策制...
作者：杜伟; 蒋鹏; 王文浩; 林敏; 陆晓峰; 崔竹叶 刊期：2017年第08期
从技术介绍、技术构架、关键技术实现三个方面介绍了一种基于变压器大数据的画像技术．通过将海量、多维数据转化为较为容易理解的语言文本且具象化的呈现方式，帮助普通电力从业人员无障碍理解和使用大数据分析结果。
作者：顾海林; 黄兴; 李曦 刊期：2017年第08期
对电力需求侧管理的现状进行剖析，通过分析电力需求侧系统架构，提出电力需求侧管理模型，借助此模型实现电网企业目标责任考核、节能服务业务、有序用电等一体化管控，达到“平时抓能效、紧张保供应”的管理目标。
作者：刘彪; 刘金长 刊期：2017年第08期
选取基于用户画像分析预测电费敏感型客户的案例，从电费敏感型客户画像标签的设计、数据分析与预处理、特征工程、算法模型构建等方面讲述了其建模流程和方法。
作者：徐尧强; 方乐恒; 赵冬华; 王凯 刊期：2017年第08期
阐述了收敛交叉映射（CCM）方法及LSTM神经网络模型在用电量预测中的具体应用。针对城市用电量时间序列的非线性特点，结合动力系统理论，采用CCM方法研究用电量和温度、风速、相对湿度、降水之间的动力学因果关系，建立LSTM神经网络模型，并将该模型在H市用电量预测中进行了初步应用。研究结果表明，LSTM神经网络模型在城市用电量预测中年度预...
作者：李斌; 张海超; 白雪峰; 侯英俊 刊期：2017年第08期
提出大数据技术在风电场发电量提升、数据分析、故障预警、技术改造等方面的研究方案。通过对整个风电场建设周期全局掌控，进行前期测风、投产数据、机组现状、产能评估等各阶段的大数据分析，应用具体实例着重指出风电项目低效产能原因。通过探讨提高风电场大数据收集可行性，加强对项目的准确评估，为投产项目效益提升提供可靠数据支撑，将风...
作者：范强; 文贤馗; 林呈辉; 潘华; 张建侠; 冯永生; 陈和龙; 罗治松; 杨刚; 张俨 刊期：2017年第08期
对比分析了大数据功率预测和传统功率预测的区别，并指出大数据技术在功率预测中的应用将更加有效提高功率预测精度。开展风光、小水电功率预测技术研究及应用，分析了功率预测系统的总体结构框架和功能框架．最后分析了功率预测系统的应用效果，有效地提高了风电和小水电的功率预测精度，从而更合理安排次日的发电计划水平，减少系统的旋转备用...
作者：李号彩 刊期：2017年第08期
基于大数据、云计算等关键技术，通过燃料配煤掺烧相关指标数据和热力试验等相关数据，运用大数据技术，多煤种分级高效利用技术以及多目标优化的智能采购技术，实现了”互联网＋”电力燃料的新突破，对大数据的采集及建模分析，生成最优机组配煤掺烧方案，有效提高对资源的调度效率和准确性，实现了企业综合效益的最大化。
作者：王家军; 李波; 梅洋 刊期：2017年第08期
从原理上分析了电力专用UPS电源维护旁路及母联空开误合造成的重大危害，并有针对性地研究解决防止UPS电源母联空开及维护旁路空开误合的技术安全措施。从技术上防止非专业人员对这两类空开进行误操作，保证了电力设备和维护操作人员的人身安全。
作者：马超; 黄镜宇; 王衡; 李静 刊期：2017年第08期
在完成历史数据清理工作后，对营销数据库开展了表空间回缩工作，彻底解决由于数据量庞大导致的相关问题及隐患。
作者：彭骞; 党引; 李斌 刊期：2017年第08期
对大数据量日志采用了一种新型的高可靠性、分布式的聚合传输信息收集Flume技术，同时结合无核相关向量机算法对服务器采集日志进行主机资源利用率的分析预测。通过本模型，实现了从海量日志中挖掘提取出高价值信息，有效地对服务器进行资源的合理化配置。验证结果表明Flume技术结合无核相关向量机算法在服务器日志采集分析上的可行性、有效性。
作者：彭晓平; 段琳; 程旭明; 胡勇 刊期：2017年第08期
将对物联网终端报文数据规约解析技术研究，致力于对输电终端采集报文数据进行归于解析；实时／准实时数据接入}tBASE技术，将解析后上送至服务端的数据写入Hbase数据库中统一存储，避免数据的分散化；终端实时在线心跳监测技术，实现对在线监测终端进行实时监测。为解决电力流式数据的实时处理和存储问题，对建设电力大数据过程中涉及的技术进...
作者：孙梦觉; 徐敏; 牛斌 刊期：2017年第08期
在分析和研究电力大数据和可视化技术的基础上，对基于DataV的电力大数据可视化设计与实现进行了分析，并通过实际系统设计进行了成果展示的描述。DataV大屏展示是实际大电网在虚拟世界的全信息仿真，可在任一时段，采集任一地区电力生产运行的详细资料；在电脑上清楚直观地展现电网综合统计数据，实时运行数据和设备监控数据，统计电网所有的雷...
作者：杜若; 谢川; 吴群艳 刊期：2017年第08期
阐述电力环保大数据平台开发的背景、框架结构、主要应用功能及实现方法，包括脱硫装置、脱硝装置物耗优化，能耗优化，故障诊断，智能问答等，最后列举了平台的实际应用案例。该平台是大数据分析技术在火电环保领域的尝试性应用，对提高火电厂安全生产水平具有一定应用价值。
影响因子：0.46
期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
影响因子：--
期刊级别：省级期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.31
期刊级别：部级期刊
发行周期：月刊
影响因子：2.65
期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
影响因子：--
期刊级别：部级期刊
发行周期：半月刊
影响因子：0.83
期刊级别：统计源期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.13
期刊级别：部级期刊
发行周期：半月刊
影响因子：1.95
期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
影响因子：3.9
期刊级别：北大期刊
发行周期：半月刊
影响因子：3.65
期刊级别：北大期刊
发行周期：半月刊
影响因子：2.44
期刊级别：统计源期刊
发行周期：月刊
影响因子：1.98
期刊级别：北大期刊
发行周期：双月刊