Python在電力數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用

前言
第1章 Python簡介
1.1 環(huán)境安裝和編譯環(huán)境介紹
1.2 使用JupyterNotebook
1.3 拓展庫的安裝
1.4 常用的Python庫
本章參考文獻
第2章 電力數(shù)據(jù)預測理論和方法
2.1 智能電網(wǎng)中的數(shù)據(jù)分析
2.2 數(shù)據(jù)預處理
2.3 機器學習
本章參考文獻
第3章 電動汽車負荷預測
3.1 概述
3.2 基于空洞因果卷積分位數(shù)回歸模型的電動汽車負荷預測
3.3 基于深度學習的電動汽車負荷時空動態(tài)負荷預測
本章參考文獻
第4章 風電功率概率密度的預測
4.1 風電功率預測概況
4.2 風電功率發(fā)電特征分析
4.3 模型構(gòu)建
4.4 基于Python的算例仿真
本章參考文獻
第5章 光伏發(fā)電預測
5.1 光伏發(fā)電預測概況
5.2 光伏發(fā)電預測方法與過程
5.3 模型評價
5.4 基于Python的光伏發(fā)電預測算例仿真
本章參考文獻
第6章 生物質(zhì)發(fā)電系統(tǒng)中的沼氣產(chǎn)量預測
6.1 研究背景與意義
6.2 數(shù)據(jù)處理
6.3 機器學習算法
6.4 基于Python的算例分析
本章參考文獻