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PYTHON在电力数据分析中的应用 版权信息
- ISBN：9787519877323
- 条形码：9787519877323 ; 978-7-5198-7732-3
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
PYTHON在电力数据分析中的应用 本书特色
本书从实践出发，结合智能电网中的大数据，以工程实例为主线组织图书的编写。先介绍机器学习的基本知识(常用模型和评价)和python工具软件的实操步骤。然后针对智能电网中的真实案例阐述如何使用python软件利用机器学习模型实现电网中关键数据的处理和预测，用以指导管理部门的决策等。本书可作为高等院校电气工程、计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生的阅读书籍，尤其是对于对人工智能在智能电网中应用感兴趣的初学者具有很强的指导作用。也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
PYTHON在电力数据分析中的应用 内容简介
随着人工智能的发展，大数据分析逐渐应用于电力系统，由许多复杂的问题亟待解决。本书以Python作为分析和预测的工具，将通过从不同平台采集到的电力数据进行筛选处理，再使用不同的算法进行训练和预测，*Z终得到预测结果。具体案例包括电动汽车负荷预测、风电功率概论密度的预测、光伏发电出力预测以及餐厨垃圾发电系统中沼气产量的预测。对有志于研究电力系统人工智能应用的初学者来说，这些实例提供了更简单的入门途径。
PYTHON在电力数据分析中的应用 目录
前言
第1章 Python简介
1.1 环境安装和编译环境介绍
1.2 使用JupyterNotebook
1.3 拓展库的安装
1.4 常用的Python库
本章参考文献
第2章 电力数据预测理论和方法
2.1 智能电网中的数据分析
2.2 数据预处理
2.3 机器学习
本章参考文献
第3章 电动汽车负荷预测
3.1 概述
3.2 基于空洞因果卷积分位数回归模型的电动汽车负荷预测
3.3 基于深度学习的电动汽车负荷时空动态负荷预测
本章参考文献
第4章 风电功率概率密度的预测
4.1 风电功率预测概况
4.2 风电功率发电特征分析
4.3 模型构建
4.4 基于Python的算例仿真
本章参考文献
第5章 光伏发电预测
5.1 光伏发电预测概况
5.2 光伏发电预测方法与过程
5.3 模型评价
5.4 基于Python的光伏发电预测算例仿真
本章参考文献
第6章 生物质发电系统中的沼气产量预测
6.1 研究背景与意义
6.2 数据处理
6.3 机器学习算法
6.4 基于Python的算例分析
本章参考文献
第1章 Python简介
1.1 环境安装和编译环境介绍
1.2 使用JupyterNotebook
1.3 拓展库的安装
1.4 常用的Python库
本章参考文献
第2章 电力数据预测理论和方法
2.1 智能电网中的数据分析
2.2 数据预处理
2.3 机器学习
本章参考文献
第3章 电动汽车负荷预测
3.1 概述
3.2 基于空洞因果卷积分位数回归模型的电动汽车负荷预测
3.3 基于深度学习的电动汽车负荷时空动态负荷预测
本章参考文献
第4章 风电功率概率密度的预测
4.1 风电功率预测概况
4.2 风电功率发电特征分析
4.3 模型构建
4.4 基于Python的算例仿真
本章参考文献
第5章 光伏发电预测
5.1 光伏发电预测概况
5.2 光伏发电预测方法与过程
5.3 模型评价
5.4 基于Python的光伏发电预测算例仿真
本章参考文献
第6章 生物质发电系统中的沼气产量预测
6.1 研究背景与意义
6.2 数据处理
6.3 机器学习算法
6.4 基于Python的算例分析
本章参考文献
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