01
储能系统概述
储能技术分类、应用场景、能效优化的重要性与挑战。
基础概念
02
数据采集基础
传感器选型、数据采集系统架构、采样频率与精度。
硬件采集
03
数据预处理
缺失值处理、异常值检测、数据标准化与归一化。
清洗预处理
04
探索性数据分析
统计特征分析、可视化方法、相关性分析。
EDA可视化
05
特征工程
特征提取、特征选择、降维技术（PCA、t-SNE）。
特征降维
06
机器学习基础
监督学习与无监督学习、模型评估指标（RMSE、MAE、R²）。
ML评估
07
回归模型
线性回归、决策树回归、随机森林回归在能效预测中的应用。
回归预测
08
时间序列分析
ARIMA、季节性分解、LSTM在储能数据中的应用。
时序LSTM
09
聚类分析
K-Means、DBSCAN用于工况识别与模式划分。
聚类无监督
10
异常检测
孤立森林、LOF算法在电池异常预警中的应用。
异常预警
11
深度学习基础
神经网络结构、激活函数、反向传播。
DLNN
12
卷积神经网络
1D-CNN用于时序特征提取与能效建模。
CNN特征提取
13
循环神经网络
RNN、GRU、LSTM在充放电策略优化中的应用。
RNN优化
14
强化学习入门
Q-Learning、DQN在储能调度中的应用。
RL调度
15
能效优化目标
充放电策略优化、SOC管理、SOH预测。
目标SOC
16
优化算法
遗传算法、粒子群算法在储能调度中的应用。
进化PSO
17
模型部署
ONNX模型转换、TensorRT加速、边缘部署。
部署加速
18
实时监控系统
数据流处理、Kafka集成、实时告警。
监控Kafka
19
数字孪生
储能系统数字孪生构建、仿真与优化。
孪生仿真
20
联邦学习
隐私保护下的多站点协同建模。
联邦隐私
21
迁移学习
跨工况、跨电池类型的模型迁移。
迁移泛化
22
可解释AI
SHAP、LIME在能效模型解释中的应用。
XAISHAP
23
电池建模
等效电路模型、电化学模型与数据驱动融合。
电池建模
24
热管理优化
温度预测、散热策略、热失控预警。
热管理安全
25
寿命预测
容量衰减模型、循环寿命预测、剩余寿命估计。
寿命RUL
26
经济性分析
峰谷套利、需量管理、投资回报率计算。
经济ROI
27
安全与合规
数据安全、模型鲁棒性、行业标准。
安全合规
28
案例实战：工商业储能
工商业储能系统能效优化全流程。
实战工商业
29
案例实战：新能源配储
新能源配储系统调度优化。
实战新能源
30
前沿趋势
AI for Science、大模型在储能中的应用展望。
前沿大模型