电力工程和能源系统仿真是现代电力领域的重要研究方向，通过仿真分析可以对电力系统的运行情况进行详细的研究和评估。对于电力工程与能源系统仿真论文的数据分析，主要有以下几种方法：
1. 数据收集与整理：首先，需要收集并整理相关的电力工程和能源系统仿真论文的数据。这包括电力系统的运行数据、发电机组的特性、输电线路的参数、负载数据等。这些数据可以来自实际电力系统的实测数据，也可以来自其他学术论文中的仿真结果。
2. 数据预处理：收集到的数据可能存在噪声或不完整的情况，因此需要先对数据进行预处理。这包括数据的清洗，去除异常值或不一致的数据，并对缺失值进行插补。此外，还可以采用数据平滑或滤波的方法，以减少数据中的噪声和波动。
3. 数据可视化与描述统计分析：在对数据进行预处理之后，可以通过数据可视化的方式来展示数据的特征和趋势。常用的数据可视化方法包括线图、柱状图、散点图、箱线图等。同时，还可以计算数据的基本统计量，如均值、方差、中位数等，以及绘制概率密度图、直方图等描述统计图。
4. 数据建模与回归分析：针对电力工程与能源系统的仿真数据，可以进行数据建模与回归分析。常用的方法包括线性回归分析、非线性回归分析、多元回归分析等。通过回归分析可以得到数据之间的函数关系或数学模型，进而深入理解和预测电力系统的性能和行为。
5. 时间序列分析：对于电力系统仿真数据中的时间序列数据，可以采用时间序列分析的方法。时间序列分析可以用来研究数据的随时间变化的规律和趋势，包括平稳性检验、自相关、偏自相关分析等。通过时间序列分析可以为电力系统的调度和优化提供参考。
总之，电力工程与能源系统仿真论文数据的分析方法是多样化的，需要根据具体情况选择合适的方法。通过数据分析，可以深入理解电力系统的运行状态和性能，为电力工程和能源系统的设计与管理提供科学依据。
