目前全球能源系统正处于重要转型阶段,能源需求进入低速增长时期,清洁、低碳、高效成为必然趋势。本书的编写凝聚了广大能源数据工作者的研究成果和工作经验,具有较高的权威性、学术性和前瞻性。在本书的案例与时俱进、内容科学严谨,书中的不少思考与洞察给人以深刻启发,让人耳目一新。

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活动日程：

申请时间：3月5日至3月26日
遴选公布：4月2日前，公布全部入围名单
阅读时间：4月9日-5月21日
颁奖时间：活动结束后两周内

阅读要求：

收到书籍后，请在EEWorld 能源基础设施板块 自拟标题发表阅读心得，活动期间内，进度为至少每15天提交一篇，直到完成自己的阅读分享计划，要求100%原创首发，抄袭会被封杀哦。心得可包含：书籍内容的评价、理解、尝试书中实验过程等；

活动评奖：

评委将对阅读心得质量、章节打卡任务完成度、分享及时性三方面进行评分。综合分=70%阅读心得质量+10%阅读计划完成度+10%互动性+10%及时性 

本书共8章,立足于能源大数据领域核心业务,介绍了世界及中国的能源格局及能源转型背景,阐述了大数据技术的基本原理及其在能源领域的规划、预测等应用中开展实践情况,系统阐明能源大数据中心建设关键问题,深入讲解碳核算方法学。同时向读者说明了能源大数据在服务于“双碳”管理、政府治理中起到的关键作用,展示了能源大数据领域的实践成果和经验。

目录：

第1章绪论

1.1能源发展趋势与面临挑战

1.1.1全球能源发展形势

1.1.2中国能源结构现状

1.2能源大数据发展现状与趋势

1.2.1能源大数据发展历程

1.2.2能源大数据面临

的技术挑战

1.3双碳战略与能源大数据

1.3.1我国双碳战略发展目标

1.3.2能源大数据支撑双碳

战略

第2章能源大数据基础理论

2.1能源大数据基本概念

2.1.1能源大数据的定义及价值

2.1.2能源大数据的特征

2.1.3能源大数据的分类

2.2能源大数据管理理论

2.2.1数据管理理论体系

2.2.2能源数据标准

2.2.3能源数据的架构

2.2.4能源数据模型

2.3能源大数据资产管理

2.3.1能源大数据资产产权管理

2.3.2能源大数据资产评估

2.4能源大数据商业模式和市场机制

2.4.1能源大数据商业模式

2.4.2能源大数据市场机制

第3章能源大数据关键技术

3.1能源大数据采集

3.1.1网络爬虫技术

3.1.2API技术

3.1.3数据库抽取技术

3.1.4物联感知技术

3.1.5AI数据采集技术

3.2能源大数据存储

3.2.1结构化数据存储

3.2.2半结构化数据存储

3.2.3非结构化数据存储

3.3能源大数据融合

3.3.1基于特征的数据融合方法

3.3.2基于多模型集成的多源

异构数据融合方法

3.3.3基于语义信息的跨领域

数据融合方法

3.4能源大数据治理

3.4.1能源大数据治理技术体系

3.4.2能源大数据治理模式

3.5能源大数据分析计算

3.5.1统计分析技术

3.5.2云边端协同计算

3.5.3数字孪生技术

3.5.4隐私计算技术

3.6能源大数据安全

3.6.1数据采集安全

3.6.2数据存储安全

3.6.3数据处理安全

3.6.4数据传输安全

3.6.5数据使用安全

3.6.6数据销毁安全

第4章能源大数据中心建设

4.1能源大数据中心建设核心理念

4.1.1能源大数据中心建设总体目标

4.1.2能源大数据中心建设基本原则

4.1.3能源大数据中心建设总体思路

4.2能源大数据中心建设框架

4.2.1能源大数据中心服务对象分析

4.2.2能源大数据中心总体架构

4.3能源大数据中心建设关键内容

4.3.1能源大数据中心技术平台

4.3.2能源大数据中心运营管理

4.3.3能源大数据中心安全管理

4.3.4能源大数据中心标准体系

4.3.5能源大数据中心生态体系

第5章基于能源大数据的碳核算应用

与分析方法

5.1国内外碳排放核算体系

5.1.1国际碳排放核算体系

5.1.2中国碳排放核算体系

5.2碳排放核算方法

5.2.1卫星监测法

5.2.2烟气排放连续监测法

5.2.3物料平衡法

5.2.4排放因子法

5.2.5大数据计算法

5.3基于能源大数据的直接碳排放核算方法

5.3.1理论框架

5.3.2方法体系

5.3.3技术路线

5.4基于能源大数据的间接碳排放核算方法

5.4.1理论框架

5.4.2节点电力碳强度计算方法

5.4.3区域电力碳强度计算方法

5.4.4节点碳排放因子的并行计算

第6章能源大数据服务“双碳”管理

6.1碳管理国际国内标准

6.1.1国际碳管理概况

6.1.2中国碳管理概况

6.2碳管理方法学与方法

6.2.1碳排放影响因素量化分析

6.2.2碳排放等级综合评价方法

6.2.3碳达峰预测分析方法

6.3碳管理方法应用实践

6.3.1碳监测

6.3.2碳足迹、碳标签

6.3.3碳核查

6.3.4碳达峰与碳中和

第7章能源大数据行业实践

7.1省级能源大数据中心

7.1.1省级能源大数据中心建设背景

7.1.2省级能源大数据中心实践

7.2双碳监测服务平台

7.2.1双碳监测服务平台背景

7.2.2双碳监测服务平台实践

7.3智慧矿山示范应用

7.3.1智慧矿山背景

7.3.2智慧矿山实践

7.4智慧油田示范应用

7.4.1智慧油田背景

7.4.2智慧油田实践

7.5水利能源大数据示范应用

7.5.1水利能源大数据背景

7.5.2水利能源大数据实践

7.6核电和燃气示范应用

7.6.1核电和燃气能源大数据背景

7.6.2核电和燃气能源大数据实践

7.7智慧电厂示范应用

7.7.1智慧电厂大数据背景

7.7.2智慧电厂实践

7.8电网企业云数据中心示范应用

7.8.1电网企业云数据中心背景

7.8.2电网企业云数据中心实践

第8章新时代能源大数据技术及能源

行业低碳发展展望

8.1能源大数据技术发展展望

8.1.1高效智能数据治理关键技术

8.1.2安全可靠数据流通关键技术

8.1.3复杂关联数据应用关键技术

8.2能源大数据服务行业低碳发展展望

8.2.1能源电力是推动我国绿色

低碳转型的重点行业

8.2.2能源大数据助力双碳行动路径

8.2.3能源大数据服务双碳业务展望

参考文献