作者简介: 赵阳 浙江大学能源工程学院制冷与低温工程研究所研究员,博士生导师,浙江省特聘专家;担任Energy and Built Environment编委、瑞士国家自然科学基金评审专家。 长期致力于能源领域通用人工智能方法研究,主持多项相关研究项目,包括科技部与芬兰商务局国际间重大研发计划项目,国家自然科学基金委与荷兰科学研究组织NWO国际合作项目和国家自然科学基金项目;参与多项荷兰创新技术基金、荷兰国家企业署等资助的科研项目,参与国际能源署ANNEX区域能源项目;参编建筑节能领域国家标准。 内容简介: 本书主要包含四部分内容,侧重于从能源领域工程实际和科学研究的需求角度出发,阐述用人工智能大数据方法解决能源系统问题的知识和方法论。第一部分介绍能源系统信息采集中常见数据类型及数据预处理方法,包括适用于能源系统的异常值识别、缺失值处理、数据规范化、数据转换及分割方法等;第二部分介绍无监督学习方法及其在能源系统工程中的典型应用,包括聚类分析、关联规则挖掘和知识后挖掘方法;第三部分介绍监督学习方法及其在能源系统预测建模中的应用要点,包括特征工程、算法选择、模型优化和模型解读方法;第四部分介绍能源系统优化方法,主要从评价指标、建模方法和优化算法等方面讲述能源系统在设计和运行阶段的优化思路及案例。 本书可作为高等院校能源系统工程和人工环境工程等专业与人工智能领域相结合的跨学科专业教材,也可以作为工程技术人员和管理人员的参考读物。
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