来源：全球能源互联网期刊2019-08-23

主要研究方向为能源互联网的建模与优化运行，分布式多能源综合互补优化，机器学习及其在能源系统中的应用等。

来源：全球能源互联网期刊2019-08-22

主要研究方向为能源互联网的建模与优化运行，分布式多能源综合互补优化，机器学习及其在能源系统中的应用等。

来源：全球能源互联网期刊2019-08-22

主要研究方向为能源互联网的建模与优化运行，分布式多能源综合互补优化，机器学习及其在能源系统中的应用等。

来源：北极星太阳能光伏网2019-08-20

智能iv诊断100mw收益提升1000万ai加持的智能iv诊断完全改变了传统人工抽样检测的方式，可对光伏组件进行100%全量检测，并自动输出报告，能精准识别多达14种组件故障；通过ai机器学习，不断积累

来源：36氪2019-08-14

扩博智能成立于 2016 年 11 月，总部位于中国上海和美国西雅图，扩博智能基于计算机视觉和机器学习技术，聚焦零售和风电两大行业，为企业用户提供端到端一体化智能服务。...严治庆告诉36氪，扩博做的其实是三维空间的自动驾驶，运维人员只要按一个按钮，特种飞行机器人就会起飞，通过固态雷达、机器视觉、传感器，实现全自动飞行，跟踪叶片并拍照，将数据传到云上，通过深度学习识别分析，

来源：三一重能2019-08-13

通过机器学习，使风机针对环境进一步优化，从而提高风场发电量，增加客户收益，通过智能化算法，提高运维效率，降低成本，最终实现少人化，智能化管理，在非洲大陆有着广阔的市场空间。

来源：南方电网报2019-08-06

在第三次工业革命的后期，“云大物移智”等新技术的迅速崛起与融合，同过去相比，互联网变得无所不在，移动性大幅提高；传感器变得体积小、性能强大、成本更低，人工智能和机器学习也崭露锋芒，催生了以新一轮科技革命和产业变革为主要特征的第四次工业革命

来源：国家电网报2019-07-31

为精准、快速判别电网故障和缺陷事件，支撑电网人工智能辅助决策，2018年，南京供电公司成立监控信息事件化攻关团队，开展基于机器学习的监控信息事件化技术研究。...该公司与南瑞集团有限公司、河海大学等产业、科研单位合作，采用人工智能机器学习技术，结合实际故障现象，综合分析近5年来的3000多万条电网运行告警信息，提炼电网告警运行特征1200余条，经过调控运行专家校核优化

来源：新华网2019-07-25

赵杨介绍，2017年底，南京公司开始通过校企合作等方式，采用人工智能机器学习技术，对近5年来的3000万余条电网运行告警信息结合实际故障现象进行综合分析，提炼电网告警运行特征1200余条，经过专家校核优化

来源：中国储能网2019-07-24

鉴于最新的批发价格预测以及对所涉及的其他非商品成本的全面了解，dynamic demand 2.0使用机器学习技术为系统生成最佳配置文件。

来源：江苏省盐城供电公司2019-07-24

储存装置和各种类型负载构成的能源节点互联起来, 以实现能量双向流动的能量对等交换与共享网络；“能源互联网”通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习

来源：核讯天下2019-07-18

【快评】普渡大学对此表示，对数字化与控制系统的许可为在研究和工业反应堆中广泛应用这项技术铺平了道路，数字系统将使研究数据能够即时测量，并允许处理和分析更多数据，从而为预测分析、机器学习和人工智能等新功能提供机会

来源：北极星输配电网2019-07-18

2019年建成引入成熟的人工智能技术，汇聚主流的深度学习和机器学习算法，建设公司统一的人工智能组件。构建物理电网建设、生产、管理全过程数字模型。2019年完成海南电网数字模型，2020年持续推进。

来源：逸莱轲软件贸易（上海）有限公司2019-07-15

除了实现数据看板，报警提醒，缺陷检测功能外，还可以基于专家知识库甚至机器学习等ai技术进行系统的诊断分析，基于实时环境数据对发电产量的预测。...利用此光伏电站数字双胞胎，再结合新兴的ar/vr可穿戴设备和技术可帮助运维人员更方便的进行学习和维护操作；对于城市的自然资源管理部门来说，也可以集成到gis（地理信息系统）中，实现对光伏电站的统一管理和环境资源可协调性分析和配合

来源：浙江省电力学会 电力系统专委会2019-07-15

05人工智能的实际应用人工智能主要包括六个学科方向即计算机视觉、自然语言理解与交流、认知与推理、机器人学、博弈与伦理以及机器学习。

来源：SDNLAB2019-07-12

一些研究人员正在研究亚毫瓦视觉处理器，比如arm的设计能够在功耗极低的设备上运行机器学习算法。但也许最有趣的“边缘设备”是未来的高端nvidia pegasus主板，针对自动驾驶汽车。

来源：风能产业2019-07-12

（一）基于大数据的故障预警模型应用充分挖掘风电机组运行数据，通过专家经验、数据统计和机器学习等多种方法开发机组故障预警模型，在故障萌芽状态时及时处理，降低运维成本，延长设备寿命。

来源：中国电力新闻网2019-07-09

创新利用外部数据，结合电力客户电量、在运充电设施等内部数据，通过机器学习算法、加装数据采集装置等手段，提出优化充电设施布点建议；多维度建立分析算法，强化台区线损管理；运用大数据分析科学辅助投资决策……这些大数据应用正在有效助力浙江电力的创新发展和价值重塑

来源：《中国核工业》2019-07-09

其中值得一提的是，借助大数据技术，或许能通过机器学习推测出一些本来无法直接测量的指标，从而提供更全面的评估、诊断和预测。

来源：江苏省盐城供电公司2019-07-05

电力人工智能核心技术方向包括智能传感、人工智能平台、大数据、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等7部分。而大数据是人工智能的基石，在很多人工智能的应用场景中，依然存在大量的数据空白。