" 本书从能源经济基础及能源大数据的概念和定义出发，延展到能源大数据的全生命周期管理与平台建设，进而扩展到能源大数据的分析方法与技术，包括聚类与分类、时间序列分析、长短期预测技术、效率评价方法、因果分析与智能决策等数据挖掘算法与智能决策方法。同时，本书详细介绍能源大数据管理的安全与防护。此外，本书结合典型的能源大数据应用案例，形成了从技术方法到应用场景的教学脉络，实现了基础理论知识和现实场景实验的相辅相成。 本书围绕“碳达峰”“碳中和”的远景目标，培养“两个强国”建设不可或缺的能源技术人才和经济管理人才，充分体现党和国家的意志，体现鲜明的专业领域指向性。 本书可以作为高校能源经济与管理等相关专业能源大数据管理与应用课程的教材，也可以作为其他专业的本科生、研究生及能源领域相关应用和研究人员的参考书。"

"王博 北京理工大学管理与经济学院教授、博士生导师。国家级青年人才。长期从事数据驱动的能源资源可持续发展与智能决策研究。作为负责人主持国家自然科学基金（青年、面上、重点专项）、北京市自然科学基金项目、北京市社会科学基金项目、教育部人文社科基金项目、博士后基金特别资助项目等十余项，同时，作为方向负责人承担国家自然科学基金创新群体项目、作为子课题负责人承担国家社会科学基金重大研究项目；作为第一作者或通讯作者在Nature Energy、Nature communications、Environmental Science & Technology、《管理科学学报》等期刊发表论文40余篇，他引3300余次，连续多年入选爱思唯尔高被引科学家；申请发明专利/获批软件著作权十余项；提交政策提案与报告十余份，获国办等采纳、批示、立案或应用；作为主要完成人，获教育部自然科学二等奖、北京市自然科学二等奖等多项奖励和荣誉，入选中组部青年拔尖人才支持计划。王兆华 北京理工大学教授，博士生导师，教育部“长江学者奖励计划”特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家自然科学基金创新研究群体学术带头人、“中国青年科技奖”获得者、“百千万人才工程”国家级人选、“全国优秀科技工作者”，享受国务院政府特殊津贴。长期从事资源环境经济协同发展管理、大数据驱动的管理决策等领域的研究，作为负责人主持国家自然科学基金（青年、面上、重点、杰青和群体）、国家重点研发计划课题、教育部哲学社科重大攻关项目等40余项；在Nature、Nature Energy、Nature Communications、Environmental Science & Technology、《管理世界》、《管理科学学报》等国内外学术期刊发表论文200余篇，多次入选科睿唯安全球高被引科学家、爱思维尔高被引学者和全球前2%**科学家榜单；作为第一完成人获教育部人文社科奖一等奖、教育部自然科学奖二等奖、北京市自然科学奖二等奖以及北京市高等教育教学成果一等奖等荣誉。张斌 北京理工大学教授，博士生导师，国家优秀青年基金获得者。长期从事资源环境管理方面的研究；作为负责人主持国家自然科学基金、国家重点研发计划课题等20余项；在Nature、Nature Energy、Nature Communications、《管理世界》等期刊发表论文60余篇，出版专著3部；曾获教育部高等学校科学研究优秀成果奖一等奖（人文社会科学）、教育部自然科学奖二等奖、北京市自然科学奖二等奖等科技奖励。邓娜娜 北京理工大学经济学院博士后。长期从事电力需求侧管理、能源贫困和资源管理等方向的研究。在Nature Communications、 Environmental Science &Technology、Energy Economics、Applied Energy、Environmental Impact Assessment Review等学术期刊发表论文十余篇。主持中国博士后科学基金和国家资助博士后项目各一项，参与国家自然科学基金重点项目、面上项目等。"

前 言 《能源大数据管理与应用》拟面向国家“能源革命”重大战略需求，围绕“碳达峰”“碳中和”的远景目标，培养“两个强国”建设不可或缺的能源技术人才和经济管理人才。本书充分体现党和国家的意志，体现鲜明的专业领域指向性。本书的编写逻辑是：将大数据理论与应用方法与新型能源系统有机地结合起来，揭示大数据时代下能源智能管理和决策的内在规律，为能源可持续发展确立理论和技术基础。针对能源行业面临日益严峻的“碳达峰”和“碳中和”压力、转型升级难度大、成本高等问题，从能源大数据管理与应用入手，讲述实现数据化、信息化、智能化的高层次能源管理的路径和方法，提炼一套可实证、可拓展、可推广的应用于能源大数据管理的规范性理论体系和研究范式，为培养国家能源领域创新技术与经济管理复合人才提供基础性教材。 《能源大数据管理与应用》的编写思路是从能源经济基础及能源大数据的概念和定义出发，延展到能源大数据的全生命周期管理与平台建设，进而扩展到能源大数据的分析方法与技术，包括聚类与分类、时间序列分析、长短期预测技术、效率评价方法、因果分析与智能决策等数据挖掘算法与智能决策方法。同时，本书详细介绍了能源大数据管理的安全与防护。此外，本书结合典型的能源大数据应用案例，形成了从技术方法到应用场景的教学脉络，实现了基础理论知识和现实场景实验的相辅相成。引导学生坚定道路自信、理论自信、制度自信、文化自信，成为担当中华民族伟大复兴大任的时代新人。 “能源大数据管理与应用”作为经济管理学科、能源学科与大数据学科等多学科交叉课程，当前市面上的教材仅有上海科学技术出版社和中国电力出版社出版的两本教材，更多的教材是将能源经济学和...