人工智能在智能电网中的运用(人工智能与智能电网)

什么是智能电网呢?智能电网是以包括各种发电设备、输配电网络、用电设备和储能设备的物理电网为基础,将现代先进的传感测量技术、网络技术、通讯技术、计算技术、自动化与智能控制技术等与物理电网高度集成而形成的新型电网。它能够实现可观测(能够监测电网所有设备的状态)、可控制(能够控制电网所有设备的状态)、完全自动化

什么是智能电网呢?

智能电网是以包括各种发电设备、输配电网络、用电设备和 储能设备的物理电网为基础,将现代先进的传感测量技术、网络 技术、通讯技术、计算技术、自动化与智能控制技术等与物理电

网高度集成而形成的新型电网。它能够实现可观测(能够监测电 网所有设备的状态)、可控制(能够控制电网所有设备的状态)、 完全自动化(可自适应并实现自愈)和系统综合优化平衡(发

电、输配电和用电之间的优化平衡),从而使电力系统更加清洁、 高效、安全、可靠。

智能制造中的人工智能的特点是什么?

它好比一个巨型的大脑,智能化程度极高,协调能力非常强大

人工智能大数据和机器学习在电气工程中有哪些应用

电气工程及其自动化

电气工程及其自动化(简:电气)本身就是一级学科,强电,含控制的知识。下属五个二级学科:电机与电器、电力系统及其自动化、高压与绝缘、电力电子与电力传动、电工理论与新技术。该专业本科一般按一级学科招生,研究生阶段按二级学科会有明显区分。本科专业课程安排、偏向,各个学校稍有不同,大致可分为:电力系统方向和传动方向,后者和控制交叉较多。工作偏重输变电、电机、电子器件制造(大功率,不是给手机啊电脑用的那种)与变流技术(整流 逆变 变频 斩波)。

自动化(研究生阶段对应一级学科:控制科学与工程),以弱控强,属于一个交叉性较强、宽口径的专业。这个专业我觉得更偏弱电,但和通信、电子科学技术又完全不同,偏重于工业控制。下属二级学科:控制理论与控制工程、检测技术与自动装置、系统工程、模式识别与智能系统、导航制导与控制、企业信息化系统与工程、生物信息学。

有些学校本科阶段把这俩专业放一起了,有的不是电气在本科期间,除了偏重于高压、继电保护、电力系统方向的部分,剩下的传动控制和自动化区别不大,我只能说专业基础课很多一样。从对二级学科的罗列可以看出来,只有在研究生期间,专业偏向才十分明显。甚至很多老牌的电气名校都是在电力系统和高压方向较强。

2. 电气工程及其自动化、自动化就业方向

电气工程及其自动化,有人的地方就有电嘛,就业口径宽是必然的。主要的就业领域是电力相关企业,电力系统方向去国家电网、供电局、电力设计院、各电厂、国电南瑞、中广核等等,总之与输变电有关的单位都可以;偏电力电子与传动的去电气公司、电机厂、工业生产企业都可以,诸如较有名的西门子、ABB、通用电气,特变电工等等;再者自动化,前面说了,口径很宽,从专业上说其重在控制,不在“发电及其输送的各个过程”,但是上面说的又都能去。半导体、嵌入式、PLC控制、PCB设计等等,制造业吧。

总的来说,对本科生这几个方向就业口径都挺宽,但能做的也非常基础,研发岗一般不要本科生这放在哪个专业都是一般性规则。电力系统更注重供电、输变电、相比其它更有针对性,能进电网也不错。

3.可否作码农或转向人工智能

人工智能未来将渗透到各个领域,但就解决的问题目标来说,AI和电气完全两码事。有的人把AI划到计算机科学下,我个人觉得是学科大交叉。如果一定要找一个对口的专业,除了计算机,可能是“控制科学与工程”下的“模式识别与智能系统”(但那又怎样)。俗话说隔行如隔山,除非你本科就是计算机,其他专业差别不大

人工智能在能源电力领域会有什么应用

人工智能在能源电力领域的应用,总体来讲可以归纳为:传统方式的智能化改进,关键技术的延展与创新,多元因素的智能化融合。细化来看,主要在以下几个方面:

1. 管理方式的升级

在电力系统中,各方面的管理工作还存着的自动化、智能化程度偏低,即使有很多工作已经在智能化水平上有一定成果,但成果之间往往相互独立,未能充分发挥出有效的协同作用。人工智能的作用之一就是,有效整合现有系统,发挥系统之间的协同效用,极大化发掘现有系统的潜在价值,实在管理优化。

2. 关键领域的开拓

能源电力系统已经存在并发展许多年,拥有比较成熟的体系,但限于技术水平,很多领域并未能得以有效发展。

主要是大数据和云技术领域的开拓。主要体现为:需求侧响应、负荷预测、设备管理、信息化管理、电力市场等。

需求响应技术与用户行为特征息息相关,而对用户行为分析是基于历史数据的。面对大时间跨度,大用户范围,多类型行为等多重因素,数据规模庞大,关联关系不易分析。大数据技术可以有效挖掘潜在的数据信息,强大的计算能力也可以解决数据规模过大的难题,进而得到更准确的用户行为分析。

负荷预测技术不仅与用户息息相关,影响因素更是多种多样,温度、湿度、季节、天气等等。负荷预测方法多种多样,近些年基于R,Python等大数据分析的负荷预测方法开始浮现,想必随着更多人工智能技术的融入,可以有效解决历来面临的负荷预测精度问题。

设备管理是各行各业都面临的问题,尤其是长时间运行的功能性设备,何时进行必要的保养、检修或者更新,以往都是基于经验来决定的。对设备历史运行资料(尤其是故障资料)进行分析,合理的安排设备的相应管理及操作,能更充分的发挥各设备的价值。

信息化管理是能源电力领域的必然趋势,但各类能源、各类角色的数据各不相同,难于统一管理,这将影响信息化的协同建设。如何有效归整各类数据,提取关键信息,建立关联关系,是人工智能在推进信息化建设征程中的重要内容。

电力市场是当下国刚的一大热点,虽然有大量国外成熟电力市场的实例,但本土化的过程并不容易。负荷预测、金融行为、调度优化等,都需要新兴的计算技术予以支撑。

3. 多元因素的融合

这对于多元,主要讲两个方面:

多能源融合:能源始终是人类社会面临的问题。将多种能源有效融合在一起,基于能源的分布、特点、效用等因素,制定更优的能源使用方案,是实现节能和可持续的重要方法。在这个过程中,不仅数据庞大,分析方法也极为复杂,这就需要人工智能大显身手了。

多技术融合:在前面讲能源互联网时,单独拿出了技术层面。不管是大数据、云计算还是信息互联,都是为了促进能源的融合,实现能源的互联网化,这也必定只是技术领域的冰山一角。随着以后更多的新兴技术的涌现和更多成熟技术的应用,也必能创造更多可能。我。。知。。道

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