01
储能数据概览
什么是储能数据 · 电压/电流/温度/SOC/SOH · 时间序列特性 · 课程目标与路径
入门概念
02
环境搭建与工具链
Anaconda · Jupyter · Pandas/NumPy · Matplotlib/Seaborn
Python工具
03
数据采集与存储
BMS采集 · CSV/Parquet · SQLite/InfluxDB · 读写实战
数据库存储
04
数据清洗基础
缺失值处理 · 异常检测(3σ/IQR) · 重复数据 · 类型转换
清洗预处理
05
时间序列索引
DatetimeIndex · resample频率转换 · 时区 · 时间窗口切片
索引时间
06
数据重采样与聚合
降采样 · 升采样+插值 · rolling · expanding
聚合窗口
07
特征工程（上）
时间特征 · 滞后/差分 · 统计特征(均值/方差/最值)
特征工程
08
特征工程（下）
傅里叶 · 小波 · EMD · PCA降维
频域降维
09
数据可视化（上）
折线图 · 箱线图 · 直方图/密度图 · 散点图
可视化EDA
10
数据可视化（下）
热力图 · 分解图 · Plotly交互 · 仪表盘设计
交互仪表盘
11
平稳性与白噪声检验
ADF · KPSS · Ljung-Box · 白噪声
统计检验
12
自相关与偏自相关
ACF/PACF · 拖尾/截尾 · 模型定阶
相关定阶
13
经典时序模型ARIMA
AR/MA · ARIMA原理 · 识别/定阶 · 拟合诊断
ARIMA经典
14
季节性时序模型SARIMA
季节差分 · 网格搜索 · AIC/BIC评估
SARIMA调参
15
Prophet模型
Facebook Prophet · 趋势/季节 · 节假日 · Changepoint
Prophet预测
16
长短期记忆网络LSTM
RNN · 门控 · Keras · 单步/多步 · 超参数
LSTM深度学习
17
CNN与时序卷积
1D-CNN · 因果卷积 · TCN · 对比LSTM
CNNTCN
18
注意力机制与Transformer
自注意力 · 位置编码 · TimeSeriesTransformer · Informer
注意力Transformer
19
模型集成与堆叠
Voting · Stacking · Blending · Bagging/Boosting
集成堆叠
20
模型评估指标
MAE/MSE/RMSE · MAPE/SMAPE · R² · Pinball Loss
评估指标
21
交叉验证与时序回测
TimeSeriesSplit · 滚动回测 · 扩展窗口 · 陷阱
回测验证
22
多步预测策略
递归/直接 · Seq2Seq · MIMO
多步策略
23
多变量时间序列
VAR · 多变量LSTM · 通道独立/混合
多变量VAR
24
异常检测实战
Z-score/Grubbs · LSTM-Autoencoder · DBSCAN
异常检测
25
剩余寿命预测RUL
容量衰减 · 指数退化 · 粒子滤波 · LSTM-RUL
RUL退化
26
电池SOC估计
开路电压 · 安时积分 · 卡尔曼滤波 · LSTM-SOC
SOC估计
27
电池SOH估计
内阻/容量法 · ICA · 机器学习SOH
SOH健康
28
实时预测系统设计
Kafka/Flume · Flask/FastAPI · 边缘部署 · 监控
系统部署
29
案例实战（一）
储能电站日负荷预测 · 清洗到Prophet全流程
案例Prophet
30
案例实战（二）
电池SOH退化预测 · 特征工程到LSTM全流程
案例LSTM