数据分析及其在电力系统中的应用_黄彦浩于之虹高波编.pdf

前言近年来随着大数据和人工智能的兴起，电力行业也掀起了相关研究和应用的热潮，从多种电力大数据平台的提出和构建，到大量机器学习方法在电力各领域的研究和应用，都在预示着电力系统数据从分散到汇集、从人工分析向智能分析方向发展的趋势。本书旨在为从事电力系统大数据、人工智能研究和数据分析的工作人员，以及其他行业从事数据分析的相关技术人员提供参考。由于介绍各类算法理论的书籍已经汗牛充栋，因此本书在编写时更强调对实际工作的帮助。全书内容覆盖数据分析的基础、方法、实践和相关工具，在兼顾理论的同时，向应用侧重，力争以通俗易懂的方式介绍常见的理论要点和方法，不强调数学推导。本书所涉及的内容繁多，但我们并不打算将其写成面面俱到的长篇巨著，而是遵循“先选择方法再深入研究”的思路，在各章的主体部分为读者提供能够了解方法要点的简明解释，在小结和参考文献部分提供开展深入研究所需的相关指引。可以将本书看作是数据分析的快速上手向导和工作的参考指南。此外，尽管本书与应用有关的叙述和例子主要是围绕电力系统仿真数据分析，但其中所涉及的要点、关键环节等是通用的。事实上，不同领域的数据分析在很多时候技术是相通的，所遇到的问题也会有相似之处。全书共分为十二章：(1)在第一三章中，概述了数据分析的基础知识，主要是统计学知识，并且加入了一些重要的、在传统教材中较少涉及的内容，如核方法。对于这些新知识，本书力争能够让读者较为容易地明确其概念、基本原理和作用，并为希望深入研究的读者提供指引。(2)在第四九章中，本书介绍了十多种常见的数据分析方法，落脚点依然是使读者能够较为容易地明确其概念、基本原理和作用，并为希望深入研究的读者提供指引，也为读者根据问题选择方法提供参考。(3)在第十十二章中，本书以电力系统仿真数据分析为例，描述了在实际中如何