{正版现货新书} 人工智能在新能源发电运维中的应用 9787519884529 张燧[等]编著

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北京丰台

作者张燧[等]编著

出版社中国电力出版社

ISBN9787519884529

出版时间2025-09

装帧平装

开本26cm

定价110元

货号200130742

上书时间2026-03-13

商品详情

品相描述：全新

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前言

第1章新能源的发展 1

1.1 新能源概述 1

1.1.1 新能源定义 1

1.1.2 各国新能源发展政策 2

1.1.3 新能源开发现状 3

1.1.4 新能源技术发展现状 4

1.2 新能源发展面临的问题 7

1.2.1 新能源政策、规划与标准体系不完善 7

1.2.2 新能源发电消纳困难及系统稳定性问题 7

1.2.3 新能源技术研发实力不足 8

1.2.4 新能源发电系统性综合成本进一步增加 8

1.2.5 对生态环境的影响问题 8

1.3 风光运维现状 9

1.3.1 风光运维概述 9

1.3.2 风光传统运维模式 9

1.3.3 风光智能运维技术 11

1.3.4 风光运维面临的挑战 13

1.3.5 风光运维的未来发展趋势 14

参考文献 15

第2章人工智能的发展 16

2.1 人工智能概述 16

2.1.1 机器学习 18

2.1.2 深度学习 24

2.1.3 强化学习 26

2.2 人工智能的训练 27

2.2.1 模型选择 27

2.2.2 模型正则化 28

2.3 人工智能的局限性 29

2.3.1 数据方面 29

2.3.2 模型方面 29

2.3.3 外部因素 31

2.4 人工智能与新能源领域 32

2.4.1 新能源功率预测 32

2.4.2 电力现货交易市场 32

2.4.3 预测性维护 33

参考文献 33

第3章新能源数据资产 36

3.1 数据资产概述 36

3.1.1 数据政策 36

3.1.2 数据资产演化路径 39

3.1.3 从数据到数据资产 40

3.2 数据资产管理 42

3.2.1 数据资产管理定义 42

3.2.2 数据资产管理框架 43

3.2.3 保障措施 44

3.2.4 技术支撑 45

3.2.5 管理职能 46

3.2.6 体系管理 49

3.3 新能源领域数据资产管理 50

3.3.1 新能源数据资产特性 50

3.3.2 新能源数据资产化正当时 51

3.3.3 新能源数据资产化基本情况 54

3.3.4 未来发展趋势 56

参考文献 58

第4章功率预测 60

4.1 概述 60

4.1.1 功率预测的意义 60

4.1.2 功率预测的分类 61

4.1.3 新能源功率预测系统发展历程 63

4.2 基于人工智能技术的新能源功率预测框架 64

4.2.1 理论基础 64

4.2.2 技术框架 66

4.3 基于人工智能技术的新能源功率预测 68

4.3.1 数据处理 68

4.3.2 特征工程 71

4.3.3 模型构建 73

4.3.4 模型优化 80

4.4 功率预测典型应用案例 82

4.4.1 数据集简介 82

4.4.2 数据处理 82

4.4.3 各因素相关性分析 84

4.4.4 实验设计 85

4.4.5 不同预测模型结果比较和分析 87

4.5 挑战与展望 88

4.5.1 挑战 88

4.5.2 展望 89

参考文献 90

……

第5章电力现货交易市场价格预测 92

第6章异常检测报警 110

第7章预测性运维 132

第8章状态检测与评估 146

第9章剩余使用寿命预测 169

第10章 AI在新能源领域应用的未来展望 187

精彩内容
本书主要介绍了新能源的发展、新能源面临的问题、风光运维现状、人工智能的发展、人工智能的局限性、人工智能在新能源领域应用的前景、新能源数据资产、数据资产管理、数据资产应用、生产运行评估、生产运行评估综述、生产运行评估框架、生产运行评估关键问题分析、生产运行评估典型应用案例、功率预测、功率预测综述、功率预测框架、功率预测关键问题分析、功率预测典型应用案例、电力现货交易市场、电力现货交易市场综述、电力现货交易市场框架、电力现货交易市场关键问题分析、电力现货交易市场典型应用案例、设备报警、设备报警综述、设备报警框架、设备报警关键问题分析、设备报警典型应用案例、故障诊断、故障诊断综述、故障诊断框架、故障诊断关键问题分析、故障诊断典型应用案例、预测性维护、预测性维护综述、预测性维护框架、预测性维护关键问题分析、预测性维护典型应用案例、设备健康评估、设备健康评估综述、设备健康评估框架、设备健康评估关键问题分析、设备健康评估典型应用案例、剩余使用寿命预测、剩余使用寿命预测综述、剩余使用寿命预测框架、剩余使用寿命预测关键问题分析、剩余使用寿命预测典型应用案例、AI在新能源领域应用的未来展望、元学习在预测中的可能应用、Humble AI在新能源报警及诊断的应用、软测量在降低新能源硬件成本中的应用、预测性维护与设备维修维护优化应用、机器学习可解释性在新能源方向的发展。