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能源信息學與企業能源效率 版權信息
- ISBN：9787030568533
- 條形碼：9787030568533 ; 978-7-03-056853-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
能源信息學與企業能源效率 本書特色
本書將信息和信息技術融入能源系統研究中，開拓了能源信息學這一新的研究領域。能源信息學的基本思想可概括為=能源 信息＜能源。本書首先通過嚴密的理論分析，揭示能源信息學的相關概念、理論框架和技術基礎；其次結合多個案例驗證信息對提升能效的作用機理；*后密切結合企業實際，構建裝備制造企業能源效率提升的關鍵使能技術體系，并以建立裝備制造企業能源效率提升智能化協同服務平臺為載體，將能源信息學理論在裝備制造業落地并提出具體解決方案，展示了能源信息學廣泛的應用前景。
能源信息學與企業能源效率 內容簡介
本書將信息融入能源研究中的觀點，開創了信息系統新的研究領域--能源信息學（EnergyInformatics）。其核心思想是通過信息和信息系統的利用，通過能源供需系統間的協調和協作，來實現能源效率提高和低碳發展并將理論應用于企業實踐。能源信息學作為一個新興的研究領域，也是目前靠前外學術前沿之一。能源信息學的相關研究工作剛剛起步，本書的研究成果具有理論創新。同時，本書向讀者展示了能源信息學相關的理論框架、技術要素、有生動的案例、翔實的數據，對相關管理實踐具有指導意義。
能源信息學與企業能源效率 目錄
前言
**篇 能源信息學概念及模型
第1章 能源信息學的提出背景
1.1 全球性挑戰
1.2 企業面臨的挑戰
1.3 從綠色信息技術到綠色信息系統
第2章 能源信息學理論
2.1 能源信息學框架
2.2 能源供需的集成整合方法
2.3 智能能源系統的組成
第3章 能源信息學的影響
3.1 生態目標
3.2 主要利益相關者
3.3 變革的力量
3.4 供應和需求的協同管理
第二篇 能源信息學的應用案例
第4章 UPS的能源信息學之路
4.1 化“棕色”為“綠色”
4.2 UPS的發展簡史
4.3 提高效率的技術
4.4 遠程信息處理項目的開發與效益
4.5 UPS案例與能源信息學
4.6 案例啟示
4.7 本章小結
第5章 能源高效型農業
5.1 農業與能源
5.2 差異性問題
5.3 節約用水和能源效率
5.4 可變速率灌溉
5.5 農場的能源信息學
5.6 作為能源系統的農場
5.7 案例啟示
5.8 本章小結：農業的未來
第6章 新加坡的電子道路收費系統
6.1 交通擁堵
6.2 增長之痛
6.3 智能方案
6.4 電子道路收費系統的新進展
6.5 電子道路收費系統的好處
6.6 道路收費系統與能源信息學
6.7 案例啟示
6.8 發展趨勢
6.9 本章小結
第7章 EnerNOC與需求響應管理
7.1 重塑偉大的發明
7.2 需求響應管理
7.3 EnerNOC能源網絡運行中心
7.4 多邊商業模式
7.5 案例啟示及本章小結
第8章 自行車共享項目的能源節約
8.1 一個有吸引力的選擇
8.2 Velib自行車共享項目
8.3 SoBi自行車共享項目
8.4 自行車共享項目中的能源信息學
8.5 案例啟示
8.6 本章小結
第三篇 能源信息學的技術
第9章 能源信息學的技術基礎
9.1 可擴展標記語言
9.2 Web服務
9.3 紫蜂技術ZigBeeTM
9.4 優化技術
9.5 預測技術
9.6 模擬技術
9.7 能源信息技術未來展望
第10章 能源信息學的信息視角
10.1 變革的時代
10.2 多種社會力量
10.3 理性與社會力量的結合
10.4 明天的社會
第11章 能源信息學的設計原則和方法
11.1 設計的一般原則
11.2 基于設計原則的解決方案
11.3 一般模型
11.4 本章小結
第12章 創建智慧星球的技術
12.1 標準化的重要性
12.2 信息的標準化
12.3 耦合問題
12.4 能源管理標準化
12.5 能源流的標準化
12.6 光子社會
12.7 可持續的星球
第13章 智能優化技術在能源管理中的應用
13.1 能耗預測與能耗優化
13.2 物聯網技術
13.3 大數據及相關技術
第四篇 裝備制造企業能耗監測與控制
第14章 裝備制造企業能耗監控指標體系
14.1 裝備制造企業能源消耗狀況與特點
14.2 企業節能策略及能源消耗影響因素
14.3 企業能源效率測度
14.4 基于DPSR模型的能耗指標體系設計
第15章 裝備制造企業能耗監控系統分析
15.1 能耗監控系統需求分析
15.2 能耗監控系統結構
15.3 能耗監控系統數據采集
第16章 裝備制造企業能耗監控系統功能與實現
16.1 裝備制造企業能耗監控系統總體功能設計
16.2 裝備制造企業能耗監控系統主要功能
16.3 裝備制造企業能耗監控系統實施方案
第五篇 裝備制造企業能耗預測與優化
第17章 基于Hive的能耗數據倉庫設計
17.1 能耗數據倉庫體系結構
17.2 能耗數據倉庫工作流程
17.3 數據模型設計
17.4 粒度選擇
17.5 數據ETL過程
第18章 裝備制造企業的能耗預測和預警
18.1 基于SVR方法的能耗預測算法設計
18.2 SVR模型的參數選擇及算法改進
18.3 能耗預測算法及其應用
18.4 能耗預測模型效果評估
18.5 能耗預測模塊
18.6 能耗預警標準
第19章 裝備制造企業能耗管理優化
19.1 鍛造車間能耗管理優化分析
19.2 柔性作業車間能耗優化調度模型
19.3 能耗優化調度的混合遺傳算法設計
19.4 能耗優化系統實現
第六篇 能效提升的智能化協同服務平臺
第20章 裝備制造企業的大數據背景
20.1 生產過程的大數據環境
20.2 生產過程的大數據分析架構
20.3 生產過程的能源大數據流
第21章 能效提升的智能化協同服務平臺需求分析
21.1 智能化協同服務平臺要求
21.2 智能化協同服務平臺特點
21.3 智能化協同服務平臺框架
21.4 智能化協同服務平臺系統架構分析
第22章 能效提升的智能化協同服務平臺系統分析
22.1 數據流程圖
22.2 概念模型
第23章 能效提升的智能化協同服務平臺系統設計
23.1 智能化協同服務平臺功能集成
23.2 智能化協同服務平臺項目技術方案
23.3 智能化協同服務平臺系統遷移及部署
參考文獻
后記
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