01
储能系统概述
储能技术分类（电化学、机械、电磁）、储能系统核心架构（BMS、PCS、EMS）、数据采集在储能中的价值。
基础架构
02
数据采集硬件基础
传感器选型（电压、电流、温度）、数据采集卡（DAQ）与PLC、通信协议（Modbus RTU/TCP、CAN Bus）。
硬件协议
03
数据采集软件架构
数据采集系统分层设计、实时数据库与历史数据库、边缘计算与云端协同。
软件架构
04
BMS数据采集详解
电池单体电压采集、电池组总电压与电流采集、温度传感器布局与采样策略。
BMS采样
05
PCS与EMS数据采集
PCS运行状态（充放电功率、频率、效率）、EMS调度指令与SOC/SOH数据。
PCSEMS
06
环境与辅助系统数据
温湿度、烟雾、门禁、消防系统数据采集、数据同步与时间戳对齐。
环境同步
07
数据采集协议实战
Modbus RTU/TCP报文解析、CAN Bus报文解析、使用Python实现数据采集驱动。
协议Python
08
数据质量与预处理
数据缺失值处理（插值、填充）、异常值检测（3σ、IQR）、数据去重与对齐。
质量预处理
09
时间序列数据基础
时间戳标准化、重采样（降采样、升采样）、滑动窗口与滚动统计。
时序窗口
10
特征工程概述
特征工程的定义与目标、特征工程在储能预测（寿命、安全）中的作用、特征工程流程。
概念流程
11
统计特征提取
均值、方差、偏度、峰度、最大值、最小值、极差、均方根（RMS）。
统计基础
12
时域特征提取
峰值因子、波形因子、脉冲因子、裕度因子、峭度因子。
时域因子
13
频域特征提取
傅里叶变换（FFT）基础、频谱特征（幅值谱、功率谱）、频带能量特征。
频域FFT
14
时频域特征提取
短时傅里叶变换（STFT）、小波变换（Wavelet）基础、时频谱特征。
时频小波
15
电池SOC特征工程
基于电压-电流的SOC估算特征、开路电压（OCV）曲线特征、库仑计数特征。
SOC估算
16
电池SOH特征工程
容量衰减特征、内阻增长特征、循环次数与日历老化特征。
SOH老化
17
电池安全特征工程
热失控前兆特征（电压骤降、内阻突变、产气）、一致性特征（单体压差、温差）。
安全热失控
18
充放电行为特征
充放电倍率特征、恒流恒压（CCCV）阶段特征、静置与搁置特征。
充放电CCCV
19
环境耦合特征
温度-电压耦合特征、湿度-绝缘阻抗特征、季节性特征编码。
耦合环境
20
特征缩放与编码
标准化（Z-score）、归一化（Min-Max）、独热编码、标签编码。
缩放编码
21
特征降维
主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-SNE可视化。
降维PCA
22
特征选择方法
过滤法（方差阈值、相关系数）、包裹法（递归特征消除）、嵌入法（Lasso、树模型重要性）。
选择过滤
23
特征构建与组合
多项式特征、交互特征、基于业务逻辑的特征组合（如电压*温度）。
组合交互
24
时间滑窗特征
滞后特征（Lag）、滚动窗口特征（Rolling）、扩展窗口特征（Expanding）。
滑窗滞后
25
异常检测特征工程
基于重构误差的特征（自编码器）、基于距离的特征（LOF）、基于隔离森林的特征。
异常隔离森林
26
数据管道构建
使用Scikit-learn Pipeline、特征存储与版本管理（Feast、MLflow）、自动化特征工程。
PipelineMLflow
27
案例：锂离子电池寿命预测
从原始数据到特征矩阵的完整流程，寿命预测特征工程实战。
案例寿命
28
案例：热失控预警特征工程
多源数据融合与特征提取，热失控预警实战。
案例热失控
29
案例：经济性优化特征工程
充放电策略优化特征与电价特征，储能电站经济性优化。
案例经济性
30
课程总结与展望
特征工程最佳实践、大模型与自动特征工程趋势、储能数据标准（IEC 61850、IEEE 2030.2）。
总结标准