? 第一阶段：10天基础构建
● 快速理解新能源核心领域：光伏发电原理、风电功率预测、储能电池（锂电/液流）特性、智能电网架构
● 掌握AI在能源领域的应用范式：时间序列预测（负荷/发电量）、计算机视觉（光伏板缺陷检测）、强化学习（智能调度）
.
? 第二阶段：15天工具链速成
● Python数据科学栈：NumPy/Pandas处理能源时序数据，Matplotlib/Seaborn可视化分析
● 深度学习框架：PyTorch或TensorFlow搭建预测模型，重点掌握LSTM、Transformer时间序列模型
● 专业工具包：Sklearn机器学习库，PVlib光伏建模工具包，BatteryBERT电池健康预测模型
.
? 第三阶段：40天核心突破
● 数据准备与特征工程：
○收集光伏电站发电数据、风电功率数据、电池充放电循环数据
○构建时空特征：天气气象数据、地理空间数据、设备时序数据融合
○数据标准化处理：处理缺失值、异常值检测、数据对齐
● 四大实战项目深度训练：
✅ 光伏发电功率预测：CNN-LSTM混合模型处理时空特征，加入注意力机制优化预测精度
✅ 风电场智能运维：Transformer模型实现设备故障预警，融合SCADA数据与振动信号
✅ 储能系统优化：DRL深度强化学习实现电池SOC优化控制，延长电池寿命
✅ 智能电网调度：图神经网络建模电网拓扑，实现多节点功率平衡优化
● 模型专项优化：
○处理数据不平衡问题：过采样/欠采样技术
○超参数调优：贝叶斯优化寻找最佳参数组合
○模型可解释性：SHAP值分析特征重要性
.
? 第四阶段：25天实战进阶
● 获取真实数据集练手：
○NASA光伏发电数据集
○NREL风电数据集
○CALCE电池退化数据集
● 构建完整项目 pipeline：从数据清洗、特征工程、模型训练到部署推演
● 每周技术复盘：使用Notebook记录实验过程，分析模型失败案例，迭代优化方案
.
⚠️ 关键提醒：
1️⃣ 切忌跳过领域知识直接建模！新能源系统的物理约束（如光伏板IV曲线、电池退化非线性）决定模型上限
2️⃣ 数据质量大于算法复杂度！务必验证数据采集可靠性，异常数据会导致模型预测崩溃
3️⃣ 注重跨学科思维：同时理解电力系统运行规则和AI模型假设前提，才能做出实用化成果
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?♀️?♀️team在新能源+人工智能这块有非常成熟的学习路径和创新idea，想要学习/发文的同学，可以dd~
#新能源 #新能源发电 #人工智能 #深度学习 #科研学习 #论文发表 #研究生毕业论文 #SCI #电力 #电气工程
● 快速理解新能源核心领域：光伏发电原理、风电功率预测、储能电池（锂电/液流）特性、智能电网架构
● 掌握AI在能源领域的应用范式：时间序列预测（负荷/发电量）、计算机视觉（光伏板缺陷检测）、强化学习（智能调度）
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? 第二阶段：15天工具链速成
● Python数据科学栈：NumPy/Pandas处理能源时序数据，Matplotlib/Seaborn可视化分析
● 深度学习框架：PyTorch或TensorFlow搭建预测模型，重点掌握LSTM、Transformer时间序列模型
● 专业工具包：Sklearn机器学习库，PVlib光伏建模工具包，BatteryBERT电池健康预测模型
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? 第三阶段：40天核心突破
● 数据准备与特征工程：
○收集光伏电站发电数据、风电功率数据、电池充放电循环数据
○构建时空特征：天气气象数据、地理空间数据、设备时序数据融合
○数据标准化处理：处理缺失值、异常值检测、数据对齐
● 四大实战项目深度训练：
✅ 光伏发电功率预测：CNN-LSTM混合模型处理时空特征，加入注意力机制优化预测精度
✅ 风电场智能运维：Transformer模型实现设备故障预警，融合SCADA数据与振动信号
✅ 储能系统优化：DRL深度强化学习实现电池SOC优化控制，延长电池寿命
✅ 智能电网调度：图神经网络建模电网拓扑，实现多节点功率平衡优化
● 模型专项优化：
○处理数据不平衡问题：过采样/欠采样技术
○超参数调优：贝叶斯优化寻找最佳参数组合
○模型可解释性：SHAP值分析特征重要性
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? 第四阶段：25天实战进阶
● 获取真实数据集练手：
○NASA光伏发电数据集
○NREL风电数据集
○CALCE电池退化数据集
● 构建完整项目 pipeline：从数据清洗、特征工程、模型训练到部署推演
● 每周技术复盘：使用Notebook记录实验过程，分析模型失败案例，迭代优化方案
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⚠️ 关键提醒：
1️⃣ 切忌跳过领域知识直接建模！新能源系统的物理约束（如光伏板IV曲线、电池退化非线性）决定模型上限
2️⃣ 数据质量大于算法复杂度！务必验证数据采集可靠性，异常数据会导致模型预测崩溃
3️⃣ 注重跨学科思维：同时理解电力系统运行规则和AI模型假设前提，才能做出实用化成果
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