2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)科學(xué)》專業(yè)題庫——數(shù)據(jù)科學(xué)在新能源開發(fā)中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（本大題共5小題，每小題2分，共10分。在每小題列出的四個選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是最符合題目要求的。請將正確選項(xiàng)字母填在題后的括號內(nèi)。）1.在風(fēng)能發(fā)電數(shù)據(jù)采集中，傳感器采集到的風(fēng)速數(shù)據(jù)通常包含噪聲和缺失值。以下哪種方法通常不適用于處理風(fēng)能數(shù)據(jù)中的缺失值？（）A.使用歷史平均值或中位數(shù)填充B.基于物理模型預(yù)測缺失值C.直接刪除含有缺失值的記錄D.應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如KNN）預(yù)測缺失值2.預(yù)測未來一周某地太陽能電池板的日發(fā)電量，最適合采用哪種類型的時(shí)間序列分析方法？（）A.K-means聚類分析B.線性回歸分析C.ARIMA模型D.邏輯回歸分類3.在評估用于預(yù)測風(fēng)電場發(fā)電量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能時(shí)，哪個指標(biāo)最能夠反映預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均絕對誤差？（）A.R-squared(R2)B.MeanAbsoluteError(MAE)C.RootMeanSquaredError(RMSE)D.Accuracy4.為了分析不同地區(qū)太陽能輻照度與歷史天氣數(shù)據(jù)（如溫度、氣壓、濕度）之間的關(guān)聯(lián)性，以下哪種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)最為合適？（）A.主成分分析(PCA)B.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘(Apriori)C.聚類分析(K-means)D.決策樹分類5.在電網(wǎng)調(diào)度中，利用數(shù)據(jù)科學(xué)預(yù)測短期電力負(fù)荷，其主要目的是？（）A.預(yù)測未來太陽能發(fā)電的精確曲線B.評估風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的健康狀態(tài)C.確保電力供需平衡，防止缺電或供電過載D.優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略二、填空題（本大題共5小題，每空1分，共10分。請將答案填寫在題中橫線上。）6.對新能源傳感器采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗時(shí)，識別并處理那些顯著偏離正常范圍的數(shù)值，通常稱為處理________。7.在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測風(fēng)電場輸出功率時(shí)，為了減少模型對異常數(shù)據(jù)點(diǎn)的敏感度，可以考慮使用________回歸模型。8.為了可視化不同時(shí)間段內(nèi)多個風(fēng)電場發(fā)電量的對比情況，使用________圖通常比較有效。9.數(shù)據(jù)科學(xué)在太陽能電站性能評估中的應(yīng)用之一是，通過分析組件功率曲線數(shù)據(jù)，識別出效率異常的________。10.利用歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)和天氣數(shù)據(jù)預(yù)測未來電力需求，這屬于數(shù)據(jù)科學(xué)中的________問題。三、簡答題（本大題共3小題，每小題5分，共15分。請根據(jù)題目要求作答。）11.簡述在利用數(shù)據(jù)科學(xué)進(jìn)行太陽能發(fā)電量預(yù)測時(shí)，數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要包括哪些步驟？12.簡要說明在數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用中，衡量時(shí)間序列預(yù)測模型優(yōu)劣的常用指標(biāo)有哪些？并解釋其中任意一個指標(biāo)的含義。13.簡述數(shù)據(jù)可視化在新能源開發(fā)（如風(fēng)電場選址、太陽能電站效率分析）中的主要作用。四、計(jì)算題（本大題共1小題，共10分。請根據(jù)題目要求作答。）14.假設(shè)某地風(fēng)電場過去10天的實(shí)際發(fā)電量（單位：MW）數(shù)據(jù)如下：[50,55,48,60,52,57,59,51,56,58]。現(xiàn)使用簡單移動平均法（使用最近3天的數(shù)據(jù)）預(yù)測第11天的發(fā)電量。請計(jì)算第11天的預(yù)測值，并簡述移動平均法的基本原理。五、分析題（本大題共1小題，共15分。請根據(jù)題目要求作答。）15.在新能源開發(fā)中，數(shù)據(jù)科學(xué)可以應(yīng)用于儲能系統(tǒng)的優(yōu)化管理。請分析利用數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)優(yōu)化儲能系統(tǒng)（如鋰電池儲能）充放電策略的主要挑戰(zhàn)是什么？并列舉至少三種可以采用的數(shù)據(jù)科學(xué)方法或技術(shù)來應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，對每種方法或技術(shù)簡述其基本思路及其在優(yōu)化儲能管理中的潛在作用。試卷答案一、選擇題1.C2.C3.B4.B5.C二、填空題6.異常值7.支持向量(或SVM)8.折線(或Line)9.組件(或模塊)10.預(yù)測(或回歸)三、簡答題11.數(shù)據(jù)預(yù)處理階段主要包括：數(shù)據(jù)清洗（處理缺失值、異常值、噪聲）、數(shù)據(jù)集成（合并多個數(shù)據(jù)源）、數(shù)據(jù)變換（數(shù)值歸一化、特征構(gòu)造）、數(shù)據(jù)規(guī)約（減少數(shù)據(jù)量）。對于太陽能發(fā)電預(yù)測，可能還需要處理時(shí)間戳、進(jìn)行天氣數(shù)據(jù)與發(fā)電量的關(guān)聯(lián)等。12.衡量時(shí)間序列預(yù)測模型優(yōu)劣的常用指標(biāo)有：均方誤差(MSE)、均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)、平均絕對百分比誤差(MAPE)、R-squared(R2)等。其中，MAE表示預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均絕對差異，計(jì)算簡便，易于理解，其值越小表示模型預(yù)測精度越高。13.數(shù)據(jù)可視化在新能源開發(fā)中的作用：直觀展示新能源（如風(fēng)、光）資源的時(shí)空分布特征；有效監(jiān)控發(fā)電設(shè)備（如風(fēng)機(jī)、光伏板）的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)和效率；幫助分析影響發(fā)電量的因素（如天氣條件）；評估新能源項(xiàng)目投資效益；支持復(fù)雜能源系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化決策。四、計(jì)算題14.第11天的預(yù)測值計(jì)算：(56+58+58)/3=172/3≈57.33MW。移動平均法的基本原理是：假設(shè)最近一段時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)趨勢能較好地反映未來的發(fā)展趨勢，通過計(jì)算最近N個觀測值的平均值作為下一個時(shí)間點(diǎn)的預(yù)測值。這是一種簡單平滑技術(shù)，適用于數(shù)據(jù)波動較小或需要進(jìn)行短期預(yù)測的情況。五、分析題15.優(yōu)化儲能系統(tǒng)充放電策略的主要挑戰(zhàn)：①需要處理大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（電力負(fù)荷、發(fā)電量、儲能狀態(tài)、電網(wǎng)價(jià)格等），且數(shù)據(jù)具有強(qiáng)時(shí)序性和不確定性；②儲能系統(tǒng)的壽命（特別是循環(huán)壽命）與充放電頻率和深度密切相關(guān)，需在成本和壽命間平衡；③充放電策略需考慮電網(wǎng)需求側(cè)響應(yīng)、電價(jià)波動、峰谷差價(jià)套利等多重目標(biāo)，優(yōu)化復(fù)雜度高?？刹捎玫臄?shù)據(jù)科學(xué)方法或技術(shù)及作用：①時(shí)間序列預(yù)測：利用歷史負(fù)荷、發(fā)電、電價(jià)數(shù)據(jù)預(yù)測未來短期電力供需和價(jià)格走勢，為制定充放電計(jì)劃提供依據(jù)，實(shí)現(xiàn)峰谷套利。作用：提高收益，緩解電網(wǎng)壓力。②強(qiáng)化學(xué)習(xí)：將儲能系統(tǒng)充放電決策視為一個與環(huán)境（電網(wǎng)狀態(tài)、電價(jià)）交互的序列決策問題，讓智能體通過與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。作用：適應(yīng)環(huán)境變化，自動找到能最大化長期收益（如總利潤或最小化運(yùn)行成本）的充放電策略。③機(jī)器學(xué)習(xí)分類/聚類：根據(jù)實(shí)時(shí)電價(jià)、負(fù)荷特性等將一天劃分為不同狀態(tài)（如平價(jià)電時(shí)段、高價(jià)電時(shí)段、低谷電時(shí)段