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华中电力||《华中电力》杂志征稿           ▲投稿信箱：▲期刊简介：《华中电力》杂志是国家新闻出版总署以及国家科技部批准，由国家电网公司主管华中电网有限公司主办的国家级专业性科技电力期刊，是中国电力报刊协会优秀期刊。本刊创刊于1988年，原为双月刊，为了适应期刊发展的需要，2013年经新闻出版机构批准改版为月刊，大度16开，每逢月末出版。本刊是中国核心期刊来源期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、《中国期刊网》《中国学术期刊（光盘版）》全文收录期刊、《中国核心期刊（遴选）数据库》收录期刊、《中文科技期刊数据库》全文收录期刊。《华中电力》比较全面地反映中国电力、电工和能源等方面的技术发展情况及科研成果，着重刊登中国电力和能源建设及发展规划、超高压、特高压输变电技术、国家和电力公司重大科技攻关项目及重大电力建设工程项目中的关键技术、大区联网和全国电网互联的规划、设计、建设及运行技术、电力系统专用通信及相关技术、电力市场建设及运作等方面的技术、学术文章。还设有专家论坛、讨论与建议、统计与分析、新能源、标准论坛、电力需求侧管理、新技术新产品等热点专栏。▲本刊刊号：国际标准刊号ISSN 1006-6519，国内统一刊号CN 42-1392/TM，邮发代号38-476。 ▲办刊宗旨：本刊宣传党和国家发展电力工业的技术方针、政策，交流华中四省电力生产、建设、科研设计等方面的新成果、新工艺、新材料、新设备，介绍国内外电力工业发展的动态趋势等，以推动和提高华中地区电力待业的技术水平和管理水平。▲主要栏目：电气与电压  测度与分析 电源与电流  输变线路  发电技术  电力与经济  试验与研究   电网技术   讨论与建议   规划与设计  国内外电力  科技信息▲投稿须知：1．要求论文语言流畅，逻辑关系明确。在不影响基本思想表述完整性的前提下，请尽量精炼语句，精简图表和公式，简化推导和证明过程。本刊约3000字符为1个页码，图表等另计。2．写明题目的英译文、作者姓名的汉语拼音以及作者单位的英译文，同时附3～8个中英文关键词和200～400字的中文摘要及约250个实词的英文摘要。摘要请采用第三人称写法，应是一篇独立的短文，包含与论文同等量的主要信息，一般应包括目的、方法、结果、结论四要素。3．文中和公式中字符（数字、希文、英文、罗马字）的大小写、上下标及上下标字母含义须明晰，表示向量及矩阵的字母请用黑体。图表中文字、变量、单位、数字要清晰。图表应有中、英文标题，并注明物理量及其单位。4．投稿时说明稿件涉及的科研项目概况、有关背景资料和成果的主要创新点。若为基金资助项目或部省级重大科研攻关项目，请提供项目编号。5．对稿件署名（即成果的主要责任人和成果所属单位）及顺序进行检查，以避免发生知识产权纠纷。本刊友情提醒：作者署名中的单位一般指成果所属单位，而不是作者投稿时的就学单位或工作单位。6．学生投稿，请务必提供导师信息。对本刊拟采用的稿件，请导师对稿件涉及的学术道德和学术内容予以严格把关。7．编辑部有权对采用的稿件做必要的删改。稿件一经发表，即赠当期刊物印刷版1册。8．在稿件付印前，将请作者做最后审校，以避免编辑、排版工作中可能产生的差错。为确保稿件审理、编辑、排版工作的有效性，作者不得对录用稿再做较大改动，否则将按新投稿处理，而且编辑部有权追究由此造成的一切损失。9．作者个人信息或通讯方式有变时，请及时登录本刊网站进行修改或联系本刊编辑部电话或邮件说明，以确保样刊准确邮寄。10．请对有关成果的原创性进行确认，坚决杜绝抄袭、剽窃等不良现象。借鉴他人成果，需给出成果来源和相应文献出处，并在文中与作者的贡献区别开来。11．本刊禁止一稿多投，如若发现，不予刊登；本刊也禁止以相似的内容另投他刊，所投论文，文责自负。12．请确认文中内容不涉及国家机密，以及不得有损国家主权和利益。13．凡拟参加国内外学术会议的论文，如要向本刊投稿，务请在投寄学术会议的同时投寄本刊，同时告知学术会议的名称、主办单位及召开日期。14．《华中电力》将在本刊网站全文上网，同时加入了《中国学术期刊(光盘版)》、“中国期刊网”和“万方数据资源系统(ChinaInfo)数字化期刊群”。如作者不同意将文章编入，请在来稿时声明，本刊将做适当处理。15．本刊有权对来稿进行结构层次、语言文字和编辑规范方面的删改，如不同意删改，请在投稿时特别说明。无论刊用与否，均不退稿，请作者自留底稿。      ▲投稿信箱：

当然有用了，通过大数据的分析可以得出地区用电量的数据啊，以及哪个时间段的用电量大，然后可以根据结果分配电力的供求啊。柠檬学院大数据。

大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。 有人把数据比喻为蕴 藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类，而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似，大数据并不在“大”，而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言，如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。大数据的价值体现在以下几个方面： 1)对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销; 2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型; 3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值。