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本书全面探讨基于机器学习的电力设备物理场仿真技术，着重于通过机器学习技术，提高电力设备仿真的精度和效率。内容涵盖电力设备类型与训练数据集规模研究、故障区域仿真精度提升、几何变形仿真，以及实际应用中的仿真平台建设。书中通过多个实际案例，展示如何利用数据驱动的模型来提升仿真速度，并为未来电力设备领域的发展提供重要的理论依据

为构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统，针对配电网数智化规划中存在的图模数算割裂与分离的问题，本书提出“图模数算融合驱动的新型配电网数智化规划”的技术体系与基本范式。本书第1～3章为基本概念与基础理论篇；第4～10章为面向具体规划业务的图模数算融合篇，涵盖图模识别、拓扑提取、负荷特性、负荷

富锂层状氧化物正极材料具有突出的高能量密度等优势，是下一代高能锂离子电池正极材料的重要方案，已成为近年来学术研究和技术研发的热点。本书基于作者在该领域十余年的持续研究和实践积累，融合该领域的基础理论、最新研究进展和产业发展前沿，系统介绍LLOs结构解析、结构演化、反应机制、设计优化、适配应用等方面的进展，并探讨了LLO

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本书对我国电力数字基础设施进行了系统性分析,体现了学科交叉融合的创新研究视角。首先详细分析了新型电力系统带来的变化以及数字技术赋能新型电力系统的价值,并从代际沿革的角度,梳理了电力数字基础设施的发展历程,进而提出新型电力系统背景下,业务的变革与对数字技术的需求,提出电力数字基础设施的特征与建设逻辑,并对电力系统数字化的

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