1、“.....才能够为机器学习深度学习等算法提供大量丰富的数据样本,以实现对各种要素及参数的训练模拟,学习的结果才更接近实际。另方面中央处理器图形处理器等硬件技术快速发展,使得人工智层通过对各类算法,包括随机森林聚类分析知识图谱以及自然语言处理等各类算法的封装,为上层应用提供统的算法引擎支撑。知识库层是在现有调度规程操作规范以及运行经验的基础之上,通过自然语言处理技术对文本日志进行大区即安全区,主要负责基于数据和规程的人工智能学习,不涉及控制功能。实时运行系统为智能学习系统提供电网运行数据和调度规则经验,智能学习系统为实时运行系统提供决策建议......”。

2、“.....将智能学习系统部署在非生产控制大区也可避免大量数据的迁移。智能学习系统以调度规程故障预案调度日志等文本化的,高性能处理器为集群的高性能计算架构,提高人工智能算法对样本数据的训练学习效率。构建人工智能算法引擎,为上层业务场景提供统的算法支撑与服务。结合相关业务场景和合适的人工智能算法,开展智能化的分析工智能学习,不涉及控制功能。实时运行系统为智能学习系统提供电网运行数据和调度规则经验,智能学习系统为实时运行系统提供决策建议。采用个子系统主要是基于个方面考虑目前人工智能相关算法主要以开源为主,部署在生器等硬件技术快速发展,使得人工智能算法在处理大量数据样本时可以学习得更快,以满足工程应用需要。因此人工智能技术在电网调控中的应用需从以下几个方面开展。对电网运行的大量实时和历史数据进行汇集和存储,习......”。

3、“.....为电网的态势分析智能决策和调度助手提供决策支撑基于人工智能的电网调控技术研究与分析原稿。设计思路与总体框架设计思路当前人工智能技术能够取得重要突破的关键因素之是数据存储包括设备量测气象环境故障告警地理位置等多维度数据,从而为后续的训练学习提供充足的样本数据。引入调度操作规程故障处置预案运行日志以及人工经验等非结构化的文本数据,对现有知识进行学习和模拟。建立以,参考文献陆晓,孙世明,盛振明,等省地体化负荷协同闭环控制系统及关键技术电力系统自动化黄昆,赵昆,杨立波,等电网调控系统轻量化人机交互体系架构及关键技术电力系统自动化。智能学习系统以调度规程故障预案调的广泛关注,成为研究的重点之,新代基于大数据的人工智能系统综合了类脑智能机理,人工智能技术作为种综合性技术主要以高性能计算机器及深度学习作为支撑技术......”。

4、“.....为电网的态势分析智能决策和调度助手提供决策支撑基于人工智能的电网调控技术研究与分析原稿。参考文献陆晓,孙世明,盛振明,等省地体化负荷协同闭环控制系统及关键技术电力系统自动化黄昆,赵昆,与辅助决策。基于上述分析,未来调控系统智能化的总体设计思路如图所示,由智能学习系统和实时运行系统两部分构成,其中实时运行系统部署在生产控制大区即安全区区,主要负责实时调控业务,智能运行系统部署在非生产控包括设备量测气象环境故障告警地理位置等多维度数据,从而为后续的训练学习提供充足的样本数据。引入调度操作规程故障处置预案运行日志以及人工经验等非结构化的文本数据,对现有知识进行学习和模拟。建立以,运行控制大区存在安全隐患电网气象环境地理位置以及设备台账等大量量测及管理数据在非生产控制大区......”。

5、“.....智能学习系统以调度规程故障预案调度日志等文本化的能化的总体设计思路如图所示,由智能学习系统和实时运行系统两部分构成,其中实时运行系统部署在生产控制大区即安全区区,主要负责实时调控业务,智能运行系统部署在非生产控制大区即安全区,主要负责基于数据和规程的基于人工智能的电网调控技术研究与分析原稿模型及算法。结束语快速发展的基于深度学习的人工智能技术的主要特征在于数据驱动知识引导,随着电网管理对现代化及智能化发展需求的不断提高,在新代电网调度控制技术中有效融合人工智能技术将是未来技术的主流发展方运行控制大区存在安全隐患电网气象环境地理位置以及设备台账等大量量测及管理数据在非生产控制大区,将智能学习系统部署在非生产控制大区也可避免大量数据的迁移......”。

6、“.....在新代电网调度控制技术中有效融合人工智能技术将是未来技术的主流发展方向。近年来,随着人工智能技术逐渐走向主流,尤其是基于机器和深度学习的智能技术的应用逐渐受到了各行各业维度数据,从而为后续的训练学习提供充足的样本数据。引入调度操作规程故障处置预案运行日志以及人工经验等非结构化的文本数据,对现有知识进行学习和模拟。建立以高性能处理器为集群的高性能计杨立波,等电网调控系统轻量化人机交互体系架构及关键技术电力系统自动化基于人工智能的电网调控技术研究与分析原稿。结束语快速发展的基于深度学习的人工智能技术的主要特征在于数据驱动知识引导,随着电网管理包括设备量测气象环境故障告警地理位置等多维度数据,从而为后续的训练学习提供充足的样本数据......”。

7、“.....对现有知识进行学习和模拟。建立以,经验规则知识和电网海量历史数据为基础,运用自然语言处理深度神经网络强化学习以及知识图谱等多种人工智能算法,建立智能化的学习引擎,采用规则数据的训练学习方式,通过对规则的理解历史数据的学习,训练模拟调度工智能学习,不涉及控制功能。实时运行系统为智能学习系统提供电网运行数据和调度规则经验,智能学习系统为实时运行系统提供决策建议。采用个子系统主要是基于个方面考虑目前人工智能相关算法主要以开源为主,部署在生调度日志等文本化的经验规则知识和电网海量历史数据为基础,运用自然语言处理深度神经网络强化学习以及知识图谱等多种人工智能算法,建立智能化的学习引擎,采用规则数据的训练学习方式,通过对规则的理解历史数据的架构,提高人工智能算法对样本数据的训练学习效率......”。

8、“.....为上层业务场景提供统的算法支撑与服务。结合相关业务场景和合适的人工智能算法,开展智能化的分析与辅助决策。基于上述分析,未来调控系统智基于人工智能的电网调控技术研究与分析原稿运行控制大区存在安全隐患电网气象环境地理位置以及设备台账等大量量测及管理数据在非生产控制大区,将智能学习系统部署在非生产控制大区也可避免大量数据的迁移。智能学习系统以调度规程故障预案调度日志等文本化的算法在处理大量数据样本时可以学习得更快,以满足工程应用需要。因此人工智能技术在电网调控中的应用需从以下几个方面开展。对电网运行的大量实时和历史数据进行汇集和存储,包括设备量测气象环境故障告警地理位置等多工智能学习,不涉及控制功能。实时运行系统为智能学习系统提供电网运行数据和调度规则经验,智能学习系统为实时运行系统提供决策建议......”。

9、“.....部署在生习和理解之后,形成知识化表达的规则库基于人工智能的电网调控技术研究与分析原稿。设计思路与总体框架设计思路当前人工智能技术能够取得重要突破的关键因素之是数据存储技术的发展,特别是大数据技术的发展,正是工智能相关算法主要以开源为主,部署在生产运行控制大区存在安全隐患电网气象环境地理位置以及设备台账等大量量测及管理数据在非生产控制大区,将智能学习系统部署在非生产控制大区也可避免大量数据的迁移。算法引擎与辅助决策。基于上述分析,未来调控系统智能化的总体设计思路如图所示,由智能学习系统和实时运行系统两部分构成,其中实时运行系统部署在生产控制大区即安全区区,主要负责实时调控业务,智能运行系统部署在非生产控包括设备量测气象环境故障告警地理位置等多维度数据......”。