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| 內容簡介： |
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智能电网是实现“双碳”目标的重大战略需求，其关键在于引入人工智能、大数据、物联网等先进信息技术实现数智化转型，以消纳大规模分布式资源。《能源大数据与人工智能》前两章阐释智能电网应对气候变化的重大意义，给出电力系统的基本概念，并介绍了智能电网的基本理念，包括智能电网的主要特征、总体设想、分层分群体系结构和关键技术体系。第3章给出了电力能源大数据的构成与特点、价值的多维视角以及数据分析方法分类。第4章给出了人工智能技术的发展历程与典型方法。第5、6章给出了大数据与人工智能技术在智能电网源荷侧、系统侧的典型应用。
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| 目錄：
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目录第1章 绪论 1第2章 智能电网基本理念与关键技术 32.1 电力系统基本概念 32.2 智能电网基本理念 42.2.1 智能电网的主要特征 42.2.2 智能电网与目前电网功能的比较 52.3 电网分层分群体系结构 62.3.1 互联（输电）系统的体系结构 62.3.2 电网分层分群体系结构概述 82.3.3 电网分层分群体系结构的数学基础 92.3.4 建设像互联网一样智能的电网 112.4 智能电网关键技术体系 152.4.1 智能电网的运行技术 152.4.2 智能电网组成要素的分层描述 192.4.3 与智能电网相关的技术内涵 21第3章 能源大数据 233.1 能源系统数据的构成与特点 233.1.1 能源系统数据的构成 233.1.2 电力大数据的来源 233.1.3 电力大数据的特点 253.2 电力大数据的多维价值 263.2.1 能源大数据的价值 263.2.2 电力大数据价值的多维视角 283.3 能源大数据的数据分析方法 293.3.1 数据分析方法的定义 293.3.2 电力大数据分析 303.3.3 电力大数据分析方法的分类 313.3.4 AMI数据分析方法 32第4章 人工智能技术 344.1 人工智能的定义与发展历史 344.1.1 人工智能的定义 344.1.2 人工智能的发展历史 354.2 卷积神经网络 404.2.1 卷积神经网络原理 404.2.2 应用流程及算例分析 434.3 循环神经网络 454.3.1 **循环神经网络原理及架构 464.3.2 长短期记忆网络原理及架构 474.3.3 应用流程及算例分析 494.4 Transformer 514.4.1 Transformer架构介绍 524.4.2 位置嵌入 534.4.3 自注意力机制 544.4.4 示例与应用 554.5 大语言模型及其微调技术 574.5.1 大语言模型的发展历史 574.5.2 大语言模型微调 584.5.3 基于Swift库的微调示例 62第5章 源荷侧的典型应用 645.1 风光出力预测中的应用 645.1.1 基于高频数据生成的风电预测 645.1.2 基于贝叶斯优化的光伏预测 705.1.3 基于时空特征增强的光伏预测 735.1.4 基于强化学习的极端场景风电概率预测 785.2 用户用能画像中的应用 875.2.1 用户负荷画像修复 875.2.2 用户负荷超分辨率感知 905.2.3 非侵入式负荷监测 965.3 电动汽车特性分析中的应用 1055.4 储能状态估计中的应用 1095.4.1 基于组合模型的锂离子电池荷电状态估计 1105.4.2 基于GRU的锂离子电池健康状态估计 1145.4.3 基于TCN的锂离子电池剩余寿命预测 117第6章 系统侧的典型应用 1216.1 系统态势感知中的应用 1216.1.1 基于数据模型混合驱动的拓扑辨识与线路参数联合估计 1216.1.2 基于模型指导的深度极限学习机潮流计算方法 1296.1.3 基于生成对抗网络的大电网安全边界生成方法 1356.2 系统运行控制中的应用 1466.2.1 问题描述 1476.2.2 方法分类 1476.2.3 应用流程 1486.2.4 算例分析 1496.3 能源交易市场中的应用 157参考文献 170附录 相关代码 172
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