大数据技术及能源大数据应用实践

前言
Ⅰ 概念篇
1 大数据及能源大数据概念
1．1 大数据的产生
1．2 大数据的特征
1．3 能源大数据的概念
1．4 大数据带来的挑战
2 大数据产业发展情况
2．1 国外大数据产业发展情况
2．2 国内大数据产业发展情况
Ⅱ 基地篇
3 数据中心发展概况
3．1 发展现状
3．2 建设分布
3．3 建设标准及趋势
3．4 发展趋势
4 数据中心基础设施体系
4．1 数据中心基础设施系统架构
4．2 数据中心基础设施技术路线
5 新技术在数据中心的应用
5．1 绿色新能源技术
5．2 新型自然冷却技术
5．3 数据中心的Al和物联网技术
6 国内外数据中心建设实践
6．1 数据中心建设型式
6．2 数据中心建设实际案例
6．3 绿色数据中心建设实践
Ⅲ 平台篇
7 大数据平台技术架构
7．1 大数据平台技术总架构
7．2 大数据采集
7．3 大数据存储
7．4 大数据计算
7．5 平台管理
7．6 大数据应用
8 大数据平台数据架构
8．1 数据预处理
8．2 数据采集
8．3 数据存储
9 大数据平台应用架构
9．1 数据服务
9．2 数据挖掘
9．3 人工智能
10 云计算平台关键技术
10．1 总体架构
10．2 基础设施即服务（IaaS）
10．3 平台即服务（PaaS）
10．4 软件即服务（SaaS）
10．5 云计算架构与传统信息化架构对比
11 大数据平台安全架构
11．1 大数据安全技术体系
11．2 大数据安全面临的问题
11．3 大数据安全技术发展情况
11．4 安全技术未来发展趋势
Ⅳ 应用篇
12 能源经济大数据应用
12．1 能源经济大数据应用概况
12．2 能源经济大数据平台技术
12．3 国内外应用情况
13 煤炭大数据应用
13．1 煤炭大数据应用概况
13．2 智能矿山平台体系架构
13．3 锦界智能矿山应用
14 油气大数据应用
14．1 油气大数据应用现状
14．2 油气大数据体系框架
14．3 西南油气数字气田应用
15 可再生能源大数据应用
15．1 可再生能源行业大数据应用现状
15．2 风电大数据应用
15．3 光伏大数据应用
16电力大数据应用
16．1 大数据反窃电分析模型和方法
16．2 大数据反窃电监控平台架构
16．3 电力大数据应用实践
Ⅴ 实践篇
17 河南省能源大数据实践
17．1 功能定位
17．2 发展目标
17．3 建设原则
17．4 总体架构
17．5 数据归集机制建设
17．6 多元应用场景体系构建
17．7 未来展望