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內(nèi)容簡介

　　隨著人工智能的發(fā)展，大數(shù)據(jù)分析逐漸應(yīng)用于電力系統(tǒng)，由許多復(fù)雜的問題亟待解決。本書以Python作為分析和預(yù)測的工具，將通過從不同平臺采集到的電力數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選處理，再使用不同的算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測，最Z終得到預(yù)測結(jié)果。具體案例包括電動汽車負(fù)荷預(yù)測、風(fēng)電功率概論密度的預(yù)測、光伏發(fā)電出力預(yù)測以及餐廚垃圾發(fā)電系統(tǒng)中沼氣產(chǎn)量的預(yù)測。對有志于研究電力系統(tǒng)人工智能應(yīng)用的初學(xué)者來說，這些實(shí)例提供了更簡單的入門途徑。

作者簡介

　　彭曙蓉，長沙理工大學(xué)電氣工程學(xué)院副教授。

圖書目錄

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(xiàn)
第2章電力數(shù)據(jù)預(yù)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(yù)處理
2.3 機(jī)器學(xué)習(xí)
本章參考文獻(xiàn)
第3章電動汽車負(fù)荷預(yù)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(fù)荷預(yù)測
3.3 基于深度學(xué)習(xí)的電動汽車負(fù)荷時空動態(tài)負(fù)荷預(yù)測
本章參考文獻(xiàn)
第4章風(fēng)電功率概率密度的預(yù)測
4.1 風(fēng)電功率預(yù)測概況
4.2 風(fēng)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(xiàn)
第5章光伏發(fā)電預(yù)測
5.1 光伏發(fā)電預(yù)測概況
5.2 光伏發(fā)電預(yù)測方法與過程
5.3 模型評價
5.4 基于Python的光伏發(fā)電預(yù)測算例仿真
本章參考文獻(xiàn)
第6章生物質(zhì)發(fā)電系統(tǒng)中的沼氣產(chǎn)量預(yù)測
6.1 研究背景與意義
6.2 數(shù)據(jù)處理
6.3 機(jī)器學(xué)習(xí)算法
6.4 基于Python的算例分析
本章參考文獻(xiàn)