目錄
前言
第一篇 能源信息學(xué)概念及模型
第1章 能源信息學(xué)的提出背景 2
1.1 全球性挑戰(zhàn) 2
1.2 企業(yè)面臨的挑戰(zhàn) 5
1.3 從綠色信息技術(shù)到綠色信息系統(tǒng) 7
第2章 能源信息學(xué)理論 9
2.1 能源信息學(xué)框架 10
2.2 能源供需的集成整合方法 11
2.3 智能能源系統(tǒng)的組成 11
第3章 能源信息學(xué)的影響 15
3.1 生態(tài)目標 15
3.2 主要利益相關(guān)者 18
3.3 變革的力量 20
3.4 供應(yīng)和需求的協(xié)同管理 21
第二篇 能源信息學(xué)的應(yīng)用案例
第4章 UPS的能源信息學(xué)之路 26
4.1 化“棕色”為“綠色” 26
4.2 UPS 的發(fā)展簡史 27
4.3 提高效率的技術(shù) 28
4.4 遠程信息處理項目的開發(fā)與效益 31
4.5 UPS 案例與能源信息學(xué) 36
4.6 案例啟示 38
4.7 本章小結(jié) 39
第5章 能源高效型農(nóng)業(yè) 41
5.1 農(nóng)業(yè)與能源 41
5.2 差異性問題 42
5.3 節(jié)約用水和能源效率 43
5.4 可變速率灌溉 43
5.5 農(nóng)場的能源信息學(xué) 45
5.6 作為能源系統(tǒng)的農(nóng)場 47
5.7 案例啟示 47
5.8 本章小結(jié)：農(nóng)業(yè)的未來 48
第6章 新加坡的電子道路收費系統(tǒng) 49
6.1 交通擁堵 49
6.2 增長之痛 49
6.3 智能方案 50
6.4 電子道路收費系統(tǒng)的新進展 53
6.5 電子道路收費系統(tǒng)的好處 54
6.6 道路收費系統(tǒng)與能源信息學(xué) 55
6.7 案例啟示 57
6.8 發(fā)展趨勢 58
6.9 本章小結(jié) 58
第7章 EnerNOC與需求響應(yīng)管理 60
7.1 重塑偉大的發(fā)明 60
7.2 需求響應(yīng)管理 60
7.3 EnerNOC能源網(wǎng)絡(luò)運行中心 61
7.4 多邊商業(yè)模式 64
7.5 案例啟示及本章小結(jié) 65
第8章 自行車共享項目的能源節(jié)約 66
8.1 一個有吸引力的選擇 66
8.2 Velib自行車共享項目 66
8.3 SoBi自行車共享項目 69
8.4 自行車共享項目中的能源信息學(xué) 71
8.5 案例啟示 73
8.6 本章小結(jié) 74
第三篇 能源信息學(xué)的技術(shù)
第9章 能源信息學(xué)的技術(shù)基礎(chǔ) 76
9.1 可擴展標記語言XML 77
9.2 Web服務(wù) 78
9.3 紫蜂技術(shù)ZigBee 80
9.4 優(yōu)化技術(shù) 81
9.5 預(yù)測技術(shù) 82
9.6 模擬技術(shù) 84
9.7 能源信息技術(shù)未來展望 85
第10章 能源信息學(xué)的信息視角 86
10.1 變革的時代 86
10.2 多種社會力量 87
10.3 理性與社會力量的結(jié)合 89
10.4 明天的社會 98
第11章 能源信息學(xué)的設(shè)計原則和方法 99
11.1 設(shè)計的一般原則 99
11.2 基于設(shè)計原則的解決方案 104
11.3 一般模型 112
11.4 本章小結(jié) 116
第12章 創(chuàng)建智慧星球的技術(shù) 117
12.1 標準化的重要性 117
12.2 信息的標準化 119
12.3 耦合問題 121
12.4 能源管理標準化 122
12.5 能源流的標準化 123
12.6 光子社會 125
12.7 可持續(xù)的星球 126
第13章 智能優(yōu)化技術(shù)在能源管理中的應(yīng)用 127
13.1 能耗預(yù)測與能耗優(yōu)化 127
13.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 132
13.3 大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù) 139
第四篇 裝備制造企業(yè)能耗監(jiān)測與控制
第14章 裝備制造企業(yè)能耗監(jiān)控指標體系 159
14.1 裝備制造企業(yè)能源消耗狀況與特點 159
14.2 企業(yè)節(jié)能策略及能源消耗影響因素 161
14.3 企業(yè)能源效率測度 166
14.4 基于DPSR 模型的能耗指標體系設(shè)計 178
第15章 裝備制造企業(yè)能耗監(jiān)控系統(tǒng)分析 183
15.1 能耗監(jiān)控系統(tǒng)需求分析 183
15.2 能耗監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 186
15.3 能耗監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集 191
第16章 裝備制造企業(yè)能耗監(jiān)控系統(tǒng)功能與實現(xiàn) 196
16.1 裝備制造企業(yè)能耗監(jiān)控系統(tǒng)總體功能設(shè)計 196
16.2 裝備制造企業(yè)能耗監(jiān)控系統(tǒng)主要功能 197
16.3 裝備制造企業(yè)能耗監(jiān)控系統(tǒng)實施方案 205
第五篇 裝備制造企業(yè)能耗預(yù)測與優(yōu)化
第17章 基于Hive的能耗數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計 212
17.1 能耗數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu) 212
17.2 能耗數(shù)據(jù)倉庫工作流程 213
17.3 數(shù)據(jù)模型設(shè)計 214
17.4 粒度選擇 221
17.5 數(shù)據(jù)ETL過程 222
第18章 裝備制造企業(yè)的能耗預(yù)測和預(yù)警 225
18.1 基于SVR方法的能耗預(yù)測算法設(shè)計 225
18.2 SVR模型的參數(shù)選擇及算法改進 227
18.3 能耗預(yù)測算法及其應(yīng)用 228
18.4 能耗預(yù)測模型效果評估 231
18.5 能耗預(yù)測模塊 235
18.6 能耗預(yù)警標準 238
第19章 裝備制造企業(yè)能耗管理優(yōu)化 246
19.1 鍛造車間能耗管理優(yōu)化分析 246
19.2 柔性作業(yè)車間能耗優(yōu)化調(diào)度模型 253
19.3 能耗優(yōu)化調(diào)度的混合遺傳算法設(shè)計 260
19.4 能耗優(yōu)化系統(tǒng)實現(xiàn) 266
第六篇 能效提升的智能化協(xié)同服務(wù)平臺
第20章 裝備制造企業(yè)的大數(shù)據(jù)背景 270
20.1 生產(chǎn)過程的大數(shù)據(jù)環(huán)境 270
20.2 生產(chǎn)過程的大數(shù)據(jù)分析架構(gòu) 273
20.3 生產(chǎn)過程的能源大數(shù)據(jù)流 278
第21章 能效提升的智能化協(xié)同服務(wù)平臺需求分析 281
21.1 智能化協(xié)同服務(wù)平臺要求 281
21.2 智能化協(xié)同服務(wù)平臺特點 282
21.3 智能化協(xié)同服務(wù)平臺框架 283
21.4 智能化協(xié)同服務(wù)平臺系統(tǒng)架構(gòu)分析 287
第22章 能效提升的智能化協(xié)同服務(wù)平臺系統(tǒng)分析 290
22.1 數(shù)據(jù)流程圖 290
22.2 概念模型 295
第23章 能效提升的智能化協(xié)同服務(wù)平臺系統(tǒng)設(shè)計 297
23.1 智能化協(xié)同服務(wù)平臺功能集成 297
23.2 智能化協(xié)同服務(wù)平臺項目技術(shù)方案 297
23.3 智能化協(xié)同服務(wù)平臺系統(tǒng)遷移及部署 299
參考文獻 302
后記 313