企业信息化—数字化和智能化工厂

1-1-Obtaining Data Motivation (5-38) .mp4 1 - 2 - Raw and Processed Data (7-07).mp4 1 - 3 - Components of Tidy Data (9-25).mp4 1 - 4 - Downloading Files (7-09).mp4 1 - 5 - Reading Local Files (4-55).mp4 1 - 6 - Reading Excel Files (3-55).mp4 1 - 7 - Reading XML (12-39).mp4 1 - 8 - Reading JSON (5-03).mp4 1 - 9 - The data.table Package (11-18).mp4 1_01_obtainingDataMotivation.pd 1_02_rawAndProcessedData.pdf 1_03_componentsOfTidyData.pdf 1_04_downLoadingFiles.pdf 1_05_readingLocalFiles.pdf .......

项目背景：太阳能具有波动性和间歇性的特性，太阳能电站的输出功率受光伏板本体性能、气象条件、运行工况等多种因素影响，具有很强的随机性，由此带来的大规模并网困境严重制约着光伏发电的发展。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 使用的模型方法：通过特征工程的方法，建立新的字段集，如设定峰值、日前间隔、特征多项式等，最后通过建立Xgboost,Lstm以及lightgbm的模型来完成预测的任务，最终获得该大数据挖掘竞赛的二等奖。

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GitStat：一个 Github 数据挖掘应用 这个 Web 应用程序使用 Github V3 API 实时收集用户、存储库和问题数据，并使用 Plot.ly 在图表中绘制相关信息。 注意：如果某些图表没有显示任何数据，那可能是因为 Github API 出现停机。 请稍后再试以获得结果。

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