电力系统+人工智能的最短学习路线（90天版）?
?第一阶段：10天打基础
● 掌握电力系统核心概念：电力系统组成结构、潮流计算、稳定性分析、故障诊断、新能源接入
● 学习人工智能基础：机器学习基本概念、神经网络原理、深度学习框架
.
?第二阶段：15天掌握工具链
● Python编程强化：NumPy、Pandans、Scikit-learn熟练运用
● 深度学习框架：重点掌握PyTorch，同时了解TensorFlow在电力领域的应用
● 电力专业工具：PSS/E、PSD-BPA基础操作，Matpower工具箱实战
● 数据处理技能：时间序列分析、特征工程、数据可视化
.
?第三阶段：50天核心算法攻关
● 电力负荷预测：
○ 传统方法：ARIMA、SVM时序预测
○ 深度学习方法：LSTM、GRU、TCN网络，考虑天气、节假日多因素融合
○ 实践：短期负荷预测（STLF）、超短期负荷预测
● 新能源功率预测：
○ 风电功率预测：CNN-LSTM混合模型，处理空间气象数据与时序特性
○ 光伏发电预测：考虑云量、辐照度的Attention机制模型
● 电力系统故障诊断：
○ 基于CNN的故障波形识别
○ 图神经网络（GNN）在配电网故障定位中的应用
○ 变压器故障诊断：DBN深度信念网络
● 智能调度与优化：
○ 深度强化学习在经济调度中的应用
○ 基于DQN的机组组合优化
○ 可再生能源消纳的智能决策
.
?第四阶段：15天综合实战
● 选择重点方向深度实践：
○ 方案A：基于真实气象数据的风电场功率预测系统
○ 方案B：配电网故障诊断与定位原型系统
○ 方案C：微电网能量管理与优化调度
● 使用公开数据集：
○ PJM电力市场数据
○ NREL新能源数据
○ IEEE标准测试系统数据
● 成果输出：
○ 完整的技术报告+代码仓库
○ 模型性能对比分析
○ 实际部署可行性评估
.
⚠️关键提醒：
1️⃣ 电力系统安全优先！任何AI模型必须考虑物理约束和安全性校验
2️⃣ 数据质量决定上限：重视数据预处理，特别是异常数据清洗和缺失值处理
3️⃣ 模型可解释性至关重要：黑箱模型在电力系统应用需要充分的解释和验证
4️⃣ 先理解电力业务逻辑，再选择合适的人工智能方法，避免技术堆砌
.
?team在“电力系统+人工智能”这块有完整的学习路线，感兴趣的可以d~
#电力系统 #电力系统分析 #电气工程及其自动化 #科研学习 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #电力 #研究生
?第一阶段：10天打基础
● 掌握电力系统核心概念：电力系统组成结构、潮流计算、稳定性分析、故障诊断、新能源接入
● 学习人工智能基础：机器学习基本概念、神经网络原理、深度学习框架
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?第二阶段：15天掌握工具链
● Python编程强化：NumPy、Pandans、Scikit-learn熟练运用
● 深度学习框架：重点掌握PyTorch，同时了解TensorFlow在电力领域的应用
● 电力专业工具：PSS/E、PSD-BPA基础操作，Matpower工具箱实战
● 数据处理技能：时间序列分析、特征工程、数据可视化
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?第三阶段：50天核心算法攻关
● 电力负荷预测：
○ 传统方法：ARIMA、SVM时序预测
○ 深度学习方法：LSTM、GRU、TCN网络，考虑天气、节假日多因素融合
○ 实践：短期负荷预测（STLF）、超短期负荷预测
● 新能源功率预测：
○ 风电功率预测：CNN-LSTM混合模型，处理空间气象数据与时序特性
○ 光伏发电预测：考虑云量、辐照度的Attention机制模型
● 电力系统故障诊断：
○ 基于CNN的故障波形识别
○ 图神经网络（GNN）在配电网故障定位中的应用
○ 变压器故障诊断：DBN深度信念网络
● 智能调度与优化：
○ 深度强化学习在经济调度中的应用
○ 基于DQN的机组组合优化
○ 可再生能源消纳的智能决策
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?第四阶段：15天综合实战
● 选择重点方向深度实践：
○ 方案A：基于真实气象数据的风电场功率预测系统
○ 方案B：配电网故障诊断与定位原型系统
○ 方案C：微电网能量管理与优化调度
● 使用公开数据集：
○ PJM电力市场数据
○ NREL新能源数据
○ IEEE标准测试系统数据
● 成果输出：
○ 完整的技术报告+代码仓库
○ 模型性能对比分析
○ 实际部署可行性评估
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⚠️关键提醒：
1️⃣ 电力系统安全优先！任何AI模型必须考虑物理约束和安全性校验
2️⃣ 数据质量决定上限：重视数据预处理，特别是异常数据清洗和缺失值处理
3️⃣ 模型可解释性至关重要：黑箱模型在电力系统应用需要充分的解释和验证
4️⃣ 先理解电力业务逻辑，再选择合适的人工智能方法，避免技术堆砌
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?team在“电力系统+人工智能”这块有完整的学习路线，感兴趣的可以d~
#电力系统 #电力系统分析 #电气工程及其自动化 #科研学习 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #电力 #研究生
