虚拟电厂+人工智能的最短路径（90天版）?
?第一阶段：10天打基础
●理解虚拟电厂本质：搞懂VPP如何聚合分布式光伏、储能、可控负荷等资源，参与电力市场（能量市场、辅助服务市场）的基本商业模式。
●掌握核心概念：学习需求侧响应、负荷预测、可再生能源不确定性、电网调峰调频等关键术语。
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?第二阶段：15天学工具
●Python是基石：熟练掌握NumPy、Pandas进行数据分析，Matplotlib/Seaborn进行可视化。
●核心AI库：重点学习Scikit-learn（传统机器学习模型）和PyTorch或TensorFlow。
●能源领域工具：了解Pandas、NetworkX（用于模拟简单的电网拓扑）等库在能源数据分析中的应用。
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?第三阶段：45天攻破核心模型
●负荷与发电预测：
○模型实践：从ARIMA、LightGBM/XGBoost等传统模型，过渡到LSTM、Transformer等深度学习模型，处理时序数据，预测短期负荷和光伏/风电出力。
○核心技能：学习如何处理天气、日期类型等特征，评估预测误差（MAE, RMSE）。
●优化调度与竞价：
○问题定义：将VPP的调度问题建模为优化问题—在满足电网约束下，最大化收益或最小化成本。
○模型实践：
传统方法：使用线性规划、混合整数线性规划库（如PuLP、CVXPY）求解确定性优化问题。
AI方法：引入深度强化学习，训练智能体在与电力市场环境的交互中学习最优的竞价与调度策略。
●集群控制与不确定性建模：学习如何用AI处理可再生能源出力和负荷需求的不确定性，例如使用随机优化或模糊逻辑。
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?第四阶段：20天仿真实战+复盘
●搭建仿真环境：使用Python构建一个简化的VPP仿真环境，包括光伏、储能、可中断负荷等几种资源，并模拟一个简单的电力市场出清规则。
●项目实战：在上述环境中，实现一个完整的“预测-优化-调度”闭环。例如，先用LSTM预测次日负荷和光伏出力，再用优化算法或强化学习制定各资源的调度计划。
●复盘与总结：使用Jupyter Notebook或GitHub记录你的代码、模型表现、参数调优过程和遇到的挑战。每周复盘，思考模型为何有效或为何失效。
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?♀️team在虚拟电厂+人工智能这块有完整的学习路径，想学习/发文的同学可以dd~
#虚拟电厂 #电厂运行 #电力 #人工智能 #深度学习 #机器学习 #科研 #SCI #论文发表 #评职称论文 #电力工程师
?第一阶段：10天打基础
●理解虚拟电厂本质：搞懂VPP如何聚合分布式光伏、储能、可控负荷等资源，参与电力市场（能量市场、辅助服务市场）的基本商业模式。
●掌握核心概念：学习需求侧响应、负荷预测、可再生能源不确定性、电网调峰调频等关键术语。
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?第二阶段：15天学工具
●Python是基石：熟练掌握NumPy、Pandas进行数据分析，Matplotlib/Seaborn进行可视化。
●核心AI库：重点学习Scikit-learn（传统机器学习模型）和PyTorch或TensorFlow。
●能源领域工具：了解Pandas、NetworkX（用于模拟简单的电网拓扑）等库在能源数据分析中的应用。
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?第三阶段：45天攻破核心模型
●负荷与发电预测：
○模型实践：从ARIMA、LightGBM/XGBoost等传统模型，过渡到LSTM、Transformer等深度学习模型，处理时序数据，预测短期负荷和光伏/风电出力。
○核心技能：学习如何处理天气、日期类型等特征，评估预测误差（MAE, RMSE）。
●优化调度与竞价：
○问题定义：将VPP的调度问题建模为优化问题—在满足电网约束下，最大化收益或最小化成本。
○模型实践：
传统方法：使用线性规划、混合整数线性规划库（如PuLP、CVXPY）求解确定性优化问题。
AI方法：引入深度强化学习，训练智能体在与电力市场环境的交互中学习最优的竞价与调度策略。
●集群控制与不确定性建模：学习如何用AI处理可再生能源出力和负荷需求的不确定性，例如使用随机优化或模糊逻辑。
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?第四阶段：20天仿真实战+复盘
●搭建仿真环境：使用Python构建一个简化的VPP仿真环境，包括光伏、储能、可中断负荷等几种资源，并模拟一个简单的电力市场出清规则。
●项目实战：在上述环境中，实现一个完整的“预测-优化-调度”闭环。例如，先用LSTM预测次日负荷和光伏出力，再用优化算法或强化学习制定各资源的调度计划。
●复盘与总结：使用Jupyter Notebook或GitHub记录你的代码、模型表现、参数调优过程和遇到的挑战。每周复盘，思考模型为何有效或为何失效。
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?♀️team在虚拟电厂+人工智能这块有完整的学习路径，想学习/发文的同学可以dd~
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