随着我国新型电力系统的建设，一方面电源侧各类新能源装机快速增长，对于新能源出力的功率预测需求日益增长；另一方面，我国电力市场经过 8 年建设，关于电力商品价格影响因素的研究亟待深入。超过 90% 的业务小伙伴都具备丰富的电气工程知识与工作经验，但对日常工作中的海量数据还是束手无策。

如果你也需要分析、绘图乃至预测电力系统中的各类数据（如电流、电压、负荷等遥测量值随时间的变化），那么掌握 Python 语言都将使你事半功倍。以下给大家罗列了和鲸社区（heywhale.com）中有关【能源电力Python】的学习资料

一、【入门】能源电力工程师专属零基础Python入门教程

>>点这里学习<<

课 1 | 基础数据类型

• 从“电气笑话生成器”开始

• Python 中的数据类型

• Python中的变量

• 【案例】计算某地的光伏渗透率

• 【案例】计算某地某日全社会用电负荷的最大峰谷差并按要求输出

课 2 | 分支与循环

• 从优化“电气笑话生成器”开始

• 条件判断

• 循环语句

• Python高级特性

• 【案例】判断数个变电站主变负载率情况

• 【案例】将变电站按主变负载率进行从大到小排序

课 3 | 函数

• 定义函数

• 函数的参数

• 函数的递归

• 【案例】设计一个计算日负荷率的函数

• 【案例】设计一个将电流采样值进行下采样的函数

课 4 | 类

• 面向对象

• 类和实例

• 数据封装

• 继承

• 使用模块

• 【案例】设计一个计算日负荷率的函数

• 【案例】设计一个将电流采样值进行下采样的函数

>>点这里学习<<

二、【进阶】使用Python解决能源电力业务问题的案例

光伏发电数据的清洗&预处理

基于LSTM的短期电力负荷预测

电力负荷多步LSTM时间序列预测模型

AI电力能耗预测大赛线性模型实现

电力窃漏电用户自动识别实验

基于CNN-LSTM神经网络的住宅用电量预测

新能源汽车电池健康状态及能耗分析

随机森林算法预测光伏电站功率

针对家庭用电数据进行时序分析