Python在电力数据分析中的应用--聚文网

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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，最终得到预测结果。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。

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

Python在电力数据分析中的应用

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