| 电力企业资产全寿命周期管理体系建设与评价 |
| | 定价 | 88.00 |
| 出版社 | 中国电力出版社有限公司 |
| 版次 | 1 |
| 出版时间 | 2017年03月 |
| 开本 | 16开 |
| 作者 | 舒印彪 |
| 装帧 | 胶订 |
| 页数 | 0 |
| 字数 | 280 |
| ISBN编码 | 9787519806958 |
关注电力企业资产全寿命管理人员和各行业从事相关工作的各级管理人员使用。
本书首先从如何满足现代资产全寿命周期管理要求,基于资产全寿命周期管理国际标准,探索形成适合电力企业资产全寿命周期管理体系的角度进行阐述,重点包括资产全寿命周期管理框架体系及工作体系的搭建,国际资产全寿命周期管理标准的解读及落地,资产全寿命周期管理基础工作的深化及改进、关键业务的探索及研究,绩效评价的设计及运用;其次本书将从资产全寿命周期管理体系建设内容、体系建设实施方法、体系建设的业务实践等方面对电力企业如何开展资产管理体系建设工作进行系统阐述,突出资产全寿命周期管理工作中涉及的策略目标制定、计划落实、过程管控、信息管理、风险防范、应急处置、人员培训、管理提升等内容,为电力企业开展资产全寿命周期管理体系建设提供可参考的实务;*本书将结合电力企业资产全寿命周期管理体系建设成果,从体系设计方法、体系执行、解决关键问题等方面提供典型经验。
胡江溢,南瑞集团公司*工程师,“电力企业资产全寿命周期管理体系建设”项目牵头人,多年从事相关研究工作。
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《智慧电网运维:数字化转型与创新实践》 内容概要: 本书深度探讨了在当前电力行业数字化浪潮下,智慧电网运维体系的构建与创新实践。它不仅梳理了智慧电网发展的宏观背景和核心驱动力,更聚焦于实际运维环节的数字化转型策略,包括数据采集、传输、存储、分析与应用的全链条优化。全书以解决电网运维中的痛点难点为导向,系统性地介绍了物联网、大数据、人工智能、云计算、5G等新兴技术在电网运维中的深度融合与应用场景,旨在提升电网的智能化水平、运行效率、可靠性及安全性。 第一部分:智慧电网发展脉络与运维转型 本部分为全书奠定了理论基础和时代背景。首先,追溯了全球能源结构变革和技术进步对电力行业提出的新挑战与新机遇,阐述了建设智慧电网的紧迫性和必然性。接着,详细剖析了传统电网运维模式的局限性,如响应速度慢、故障诊断不精确、预防性维护不足、人力成本高昂等问题。在此基础上,本书着重介绍了智慧电网运维的核心内涵,即以数据为驱动,以智能化为手段,实现对电网设备状态的全面感知、对运行状况的精准分析、对潜在风险的提前预警以及对故障的快速处置。 第二部分:关键技术在电网运维中的应用 本部分是本书的核心内容,深入剖析了各项关键技术如何赋能电网运维。 物联网(IoT)在状态监测中的角色: 详细介绍了各类传感器(如温度、湿度、振动、电流、电压、绝缘等传感器)的选型、部署与数据采集原理。重点阐述了如何构建集中的物联网平台,实现对变电站、输电线路、配电网设备乃至终端用户的海量数据实时、准确采集,为后续分析提供坚实基础。探讨了低功耗广域网(LPWAN)、NB-IoT、LoRa等通信技术在不同场景下的应用优势与部署策略。 大数据分析与挖掘: 阐述了电网运维过程中产生的大量结构化与非结构化数据的价值。深入讲解了大数据处理技术(如Hadoop、Spark)在海量数据存储、清洗、整合方面的应用。重点聚焦于数据挖掘算法(如分类、聚类、关联规则、回归分析)在设备异常诊断、故障模式识别、剩余寿命预测、负荷预测等方面的实际应用案例。通过大量的图表和案例分析,展示如何从海量数据中提取有价值的信息,指导运维决策。 人工智能(AI)赋能的智能决策: 重点介绍了机器学习(ML)和深度学习(DL)在电网运维中的应用。例如,利用卷积神经网络(CNN)进行图像识别,实现对输电线路通道的巡检自动化;运用循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测,提高负荷和发电量的预测精度;通过强化学习(RL)优化电网调度策略,提升运行效率与稳定性。本书还将AI在智能告警、故障根源分析、设备故障预测性维护等方面的应用进行了详尽阐述。 云计算与边缘计算的协同: 分析了云计算在提供弹性计算资源、大规模数据存储与分析平台方面的优势。同时,强调了边缘计算在实时性要求极高的场景下的重要性,如在就近端对传感器数据进行预处理和初步分析,减少网络传输压力,提升响应速度。本书探讨了云边协同模式如何最大化各自优势,构建高效、灵活的智慧电网运维架构。 5G技术在通信保障中的突破: 详细介绍了5G技术在超高带宽、超低时延、海量连接方面的优势,以及这些优势如何解决传统通信网络在电网运维中的瓶颈。例如,5G技术能够支撑高清视频巡检、远程精准操作、实时数据传输,以及大规模物联网设备的稳定接入,极大地提升了运维的实时性和智能化水平。 第三部分:智慧电网运维的创新实践与典型案例 本部分侧重于将前述技术理论转化为实际的运维实践,通过详细的案例分析,展示智慧电网运维的落地成果。 智能巡检与状态评价: 介绍了无人机、机器人、车载传感器等智能巡检设备的应用,以及如何结合AI技术实现对输配电设备的自动化巡检、缺陷识别与精准定位。详细阐述了基于状态评价的设备健康管理模式,如何从设备“一次性检测”转向“全生命周期健康监测”。 预测性维护与故障预警: 深入讲解了如何利用大数据和AI技术构建设备故障预测模型,实现从“计划性维护”到“预测性维护”的转变,从而降低设备故障率、减少非计划停电,并优化备件管理。 协同运维与应急响应: 探讨了如何通过数字化平台实现多部门、多岗位的协同作业,提高故障处理效率。介绍了基于GIS、SCADA、EMS等系统的集成应用,以及在重大故障发生时的应急预案制定与快速响应机制。 电网安全防护与风险管控: 关注网络安全和物理安全在智慧电网运维中的重要性。介绍了如何利用AI技术进行网络入侵检测,以及如何通过技术手段提升电网抵御自然灾害和人为破坏的能力。 典型案例分析: 精选了国内外多家电力企业的成功实践案例,涵盖了智能变电站建设、输电线路可视化管理、配电网自动化升级、新能源接入运维等多个方面。每个案例都将从项目背景、技术应用、实施效果、经验教训等方面进行深度剖析,为读者提供可借鉴的实践经验。 第四部分:智慧电网运维的挑战与未来展望 本部分对智慧电网运维的未来发展进行展望,并指出当前面临的挑战。 挑战分析: 探讨了数据孤岛、标准化问题、人才培养、技术迭代加速、投资回报周期、网络安全威胁等智慧电网建设与运维过程中可能遇到的挑战。 未来发展趋势: 展望了电网运维向更深层次的智能化、自主化、柔性化发展。例如,探讨了数字孪生在电网运维中的潜力,实现对电网的虚拟映射与实时交互;分析了人机协同在复杂运维任务中的作用;展望了能源互联网背景下,智慧电网运维将如何更好地支撑分布式能源、储能、电动汽车等新业态的接入与管理。 政策与标准建议: 结合行业发展,对政府部门和行业协会在推动智慧电网运维发展方面的政策支持和标准制定提出建议。 本书的特色: 理论与实践并重: 既有对关键技术的深入解析,又有贴合实际的案例分析,使读者既能理解技术原理,又能掌握应用方法。 技术前沿性: 涵盖了当前电力行业数字化转型的热点技术,如物联网、大数据、AI、5G等,具有较强的时效性。 系统性与整体性: 将智慧电网运维视为一个系统工程,从宏观战略到微观技术,再到具体实践,进行全面、深入的阐述。 可读性强: 语言通俗易懂,结构清晰,辅以丰富的图表和案例,降低了阅读门槛,便于不同专业背景的读者理解。 解决实际问题: 紧密围绕电网运维中的痛点难点,提供切实可行的解决方案和建设性思路。 目标读者: 本书适用于电力企业的各级管理人员、工程师、技术研发人员,以及从事电网规划、建设、运行、维护等相关工作的专业人士。同时,也为高等院校相关专业的师生、研究机构的科研人员提供了重要的参考资料。
这本书真是让我大开眼界!电力企业资产全寿命周期管理,听起来像是枯燥的工程技术,但作者却用一种非常生动和接地气的方式,将这个复杂的话题剖析得淋漓尽致。我原本以为这本书会充斥着各种晦涩的公式和理论,但出乎意料的是,它更像是一位经验丰富的行业前辈在分享他的宝贵心得。书中关于“资产从哪里来,到哪里去”的思考,让我从一个全新的视角审视电力资产的价值和意义。作者并没有停留在理论层面,而是深入到实际操作的每一个环节,比如如何精准地进行资产的购置、运营、维护,再到最终的报废处理。尤其让我印象深刻的是,书中举例的那些实际案例,虽然没有直接提及具体公司的名字,但那种场景描绘的真实感,仿佛我就置身于那些繁忙的生产现场。作者对于风险的预判和管控,以及如何通过精细化管理来降低成本、提高效率,都提供了非常实用的方法论。读完之后,我感觉我对电力企业的运营模式有了更深层次的理解,不再仅仅是看到一个电厂在发电,而是能理解背后庞大复杂的资产管理体系是如何支撑这一切运转的。这本书的阅读体验非常顺畅,语言也通俗易懂,即使是非专业人士也能从中获得不少启发。