来源：北极星风力发电网2022-01-20

据此前消息，扩博智能成立于2016年，公司的使命是 “用ai人工智能技术提升新能源和零售行业的生产力, 引领全球客户更安全, 智能, 可持续的创造价值”，在计算机视觉及机器学习等人工智能领域申请及拥有超过

来源：北极星太阳能光伏网2021-12-21

以边缘智能硬件、机器视觉ai技术、大数据机器学习技术为核心，以无人机、机器人、3d等手段，对分布式光伏电站、集中式光伏电站（含变电站）实现实时感知、实时监控、智能诊断、智能告警、边缘联动、智能运维、发电预测等

来源：中国储能网2021-12-14

该软件使用机器学习和人工智能(ai)算法来分析数据集，其中包括灌溉设施的能源需求、天气预报和电网状况等。然后优化这些电池储能系统的充放电策略，减少客户在高峰时间用电时所收取的需求费用。

来源：图为技术2021-12-08

数据挖掘关联——智能的综合算法库图为技术针对工程协作、数据应用等环节大量实践探索，将机器学习、智能算法与客户的业务需求结合，研发出适用于流程行业的工程应用算法库。

来源：能源评论•首席能源观2021-11-29

坚定不移将信息技术与泛能源大数据深度融合，发展“四流一体”新型能源互联网，利用人工智能、机器学习、区块链等新技术，积极探索泛能源大数据在智慧能源、智慧管理、智慧治理等方面的应用。

来源：金风慧能2021-11-19

同时，借助该数据分析中心拥有的大数据、物联网、机器学习等先进技术，助力生产管理模式的优化调整，有效控制生产活动风险因素，以实现“保安全、保电量、强化运行，提高设备健康水平”的生产管理目标。

来源：远光软件2021-11-12

远光软件高级副总裁李美平发表致辞，他表示，公司的智能硬件聚焦于企业应用的细分场景，通过将图像识别、语音交互、机器学习等人工智能技术与硬件产品相融合，实现人机交互、人机协作，提升工作效率。...他指出，远光软件自2015年起就开启了智能硬件的研究与探索，于2018年融合了公司机器人团队，最终建立了yg-brain人工智能品牌，历经6年沉淀了丰富的实践经验。

来源：工信部2021-11-05

应用仓储管理系统（wms）和智能物流装备，集成视觉/激光导航、室内定位和机器学习等技术，实现动态调度、自动配送和路径优化...搭建生产过程全流程一体化管控平台，应用工艺机理分析、流程建模和机器学习等技术，开展工艺流程和参数的动态优化调整。14. 人机协同作业。

来源：国家电网报2021-11-03

该模型从海量数据中提取需求数据，通过统计学和大数据挖掘等分析方法加工、转换需求数据，在此基础上，利用经济学基尼系数理论构建反映城乡发展差异和发展水平的电力基尼系数，并结合机器学习算法量化评估各项指标，直观

来源：北极星储能网2021-10-29

统筹推进、突出重点，力争在传统港口智慧化改造决策指标体系构建、能源调配与调控决策技术研究、基于机器学习的智慧港口安全预警技术研究、港口装备与自动驾驶车辆融合应用关键技术研究、海冰参数和船体冰载荷的智能识别算法研究

来源：36氪2021-10-28

基于机器学习模型，叶片缺陷识别系统对叶片上的缺陷进行严重程度的判断以及状态分析。...扩博智能成立于2016年，通过计算机视觉和机器学习技术为企业用户提供端到端的智能服务，服务于风电和零售两个行业。

来源：阳光智维2021-10-27

同时将科技与安全融合，基于“图像识别技术”、“机器学习算法”等建立大数据安全管理体系，实现7×24小时守护电站安全。...就拿阳光智维来说，除了应用无人机、无人船、巡检机器人、清洗机器人等智能工具外，还使用大数据算法、数字孪生，将智能工具与os平台深度融合，通过云边协同实现智能诊断、智能评估和智能决策等，不断拓宽运维边界，

来源：pv-magazine2021-10-27

作者用机器学习算法绘制了1.3亿平方公里的全球地表面积图，确定屋顶面积为20万平方公里，然后再对屋顶区域进行分析来记录全球屋顶太阳能光伏发电潜力。

来源：网通社2021-10-26

据了解，研发中心共设置28个实验室，现阶段专注于特斯拉在华软硬件、流程和技术的开发工作，同时承担中国市场的应用适配和标准测试，并参与全球ai机器学习的相关研发工作。

来源：浙能锦江环境2021-10-22

生产级自动驾驶为解决流化床锅炉运行难点，公司在云南省昆明市西山垃圾发电厂试点，借助大数据、云计算等ai智能化手段，打造了一个垃圾焚烧优化引擎，通过图像视频识别、云计算、机器学习等手段，实现锅炉自动化燃烧控制

来源：能见APP2021-10-19

发电性能提升也是三一重能一直在做的，以上这些都是通过机器学习技术和机理相结合。完全走机理方案不一定能走得通，但可以给我们提供比较扎实的模型。

来源：中国储能网2021-10-15

快速运行验证计划(rovi)是美国能源部下属国家实验室提出的一项倡议，旨在通过使用机器学习和人工智能对不同长时储能技术的性能进行建模，包括预测储能技术将如何随着时间的推移失去或保持原有性能。

来源：电气风电2021-10-13

不仅满足传统实时控制的需求，还将建立信息孤岛之间的连接桥梁，将高级应用（机器学习、人工智能等）在风机端就地部署就地处理，让主控专注风机实时控制，让风机拥有会思考的“大脑”。

来源：中科院物理所2021-10-08

他的发现是复杂系统理论最重要的贡献之一，使得理解和描述许多不同的、表面上完全随机的复杂材料和现象成为可能，不仅在物理学领域，而且在数学、生物学、神经科学和机器学习等其他非常不同的领域也是如此。

来源：北极星输配电网2021-09-23

他表示，新型电力系统之下在现有调度、配网、计量自动化等系统的基础上，应用新的物联网技术， 拓展数字化采集范围，提高采集质量，同时融合先进的边缘计算、云计算和机器学习等技术，对新设备进行数字化建模，可为后续的仿真计算奠定基础