电力人工智能能力平台的研究与应用-电力技术讲座课件PPT
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智能用电技术ppt课件
电动汽车
V2G条件
足够的车载储能 满足驾驶需求
有参与电网调节的 意愿
有与电网良性互动 的能力
利用电动汽车现有储能装置 峰谷电价-实时电价-辅助服务电价 智能控制
三、案例分析
电动汽车通过代理商参与V2G
情景描述
上班途中(8:00—8:30)
李先生的家 （18:30—8:00）
回家途中(18:00—18:30)
量测数据 管理系统
用电 交互 终端
智能电表 （网关）
用电 交互 终端
智能电表 （网关）
Smart Home
传感器节点 （智能电器）
传感器节点 （智能电器）
传感器节点 （智能电器）
Smart Home
传感器节点 （智能电器）
传感器节点 （智能电器）
传感器节点 （智能电器）
技术基础 • 双向计量 • 双向实时通信 • 需求响应 • 用电信息采集 支持功能 • 分布式电源与电
动汽车接入 • 智能电网与电力
用户双向互动
用电信息采集
用电信息采集系统是对电力用户的用电信息进行采集、处理和实时监控的 系统，实现用电信息的自动采集、计量异常监测、电能质量检测、用电分 析和管理等功能。 用电信息采集系统是智能用电管理、服务的技术支持系统，为管理信息系 统提供及时、完整、准确的基础用电数据。
V
vehicle
0 无序 G 1 有序充电 grid 2 有序充放电
电能
电能
实现在受控状态下电动汽车的能量与电网之间的双向互动和交换。
V2G的概念（Vehicle to Grid）
V2G在中国的发展
2001
“863” 电动汽车重大专项
2009
“十城千辆”电动汽车示范应用工程。
人工智能在电力系统中的应用精选ppt
人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括
知觉、推理、学习、交流的行为（Nilsson，1998）。
像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地
思考、行动的系统（ Stuart Russell, 2003）。
1.2人工智能的研究途径与研究领域
心理模拟，符号推演 生理模拟，神经计算
行为模拟，控制进化 群体模拟，仿生计算
良好的容错性与联想记忆功能
ANN通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆。而所记忆 的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出所 储存的信息内容，因而是分布式的存储方式。这使得网络具有 良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原 等模式信息处理工作；又宜于模式分类、模式联想等识别工作。
1.3人工智能在电力系统的应用领域
机组启停 Unit Commitment 维护计划 Maintenance scheduling 负荷预测 Load Forecasting 发电控制与保护 Generation control and
protection 潮流优化 Optimal Power Flow Analysis 电力系统安全分析 Security Analysis 电力系统稳定分析 Stability Analysis 无功优化分配 Var dispatch and planning 控制优化 Optimization of self-adaptive control
专家系统 (Expert Systems) 人工神经网络 (Artificial Neural Networks) 模糊逻辑 (Fuzzy Logic) 进化算法 (如：遗传算法Genetic Algorithm, 粒子群Swarm Particle,禁忌搜索Tabu Search, 模拟退火算法Simulated Annealing,) 多智能体系统 (Multi-agent system)
知觉、推理、学习、交流的行为（Nilsson，1998）。
像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地
思考、行动的系统（ Stuart Russell, 2003）。
1.2人工智能的研究途径与研究领域
心理模拟，符号推演 生理模拟，神经计算
行为模拟，控制进化 群体模拟，仿生计算
良好的容错性与联想记忆功能
ANN通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆。而所记忆 的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出所 储存的信息内容，因而是分布式的存储方式。这使得网络具有 良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复原 等模式信息处理工作；又宜于模式分类、模式联想等识别工作。
1.3人工智能在电力系统的应用领域
机组启停 Unit Commitment 维护计划 Maintenance scheduling 负荷预测 Load Forecasting 发电控制与保护 Generation control and
protection 潮流优化 Optimal Power Flow Analysis 电力系统安全分析 Security Analysis 电力系统稳定分析 Stability Analysis 无功优化分配 Var dispatch and planning 控制优化 Optimization of self-adaptive control
专家系统 (Expert Systems) 人工神经网络 (Artificial Neural Networks) 模糊逻辑 (Fuzzy Logic) 进化算法 (如：遗传算法Genetic Algorithm, 粒子群Swarm Particle,禁忌搜索Tabu Search, 模拟退火算法Simulated Annealing,) 多智能体系统 (Multi-agent system)
人工智能在电力行业中的应用研究
人工智能在电力行业中的应用研究随着科技的不断发展，人工智能（AI）已经渗透到了越来越多的领域中。
而在电力行业中，人工智能同样有着广泛的应用。
本文将探讨人工智能在电力行业中的应用研究，并分析其对电力行业的影响。
一、人工智能在电力行业中的应用研究随着电力行业的发展，越来越多的公司开始使用人工智能技术。
其中，电力行业中人工智能的应用主要包括以下几个方面：1. 数据分析在电力行业中，大量的数据需要被收集、分析和处理。
人工智能技术可以通过机器学习、深度学习等方法，对数据进行分类、预测、优化等分析，并提供有效的决策支持。
2. 风险评估电力行业中存在着许多潜在的风险因素，如突发停电、用电负荷波动等。
人工智能技术可以对这些风险进行评估和预测，并提供相应的应对措施和建议。
3. 能源管理系统人工智能技术可以对电力系统进行实时监测和控制，并提供最优的运行策略，以提高能源利用率和效率。
4. 负载预测通过对历史数据的分析，人工智能技术可以对未来负载进行准确的预测。
这可以帮助电力公司制定合理的用电计划，并避免电力供应短缺的情况发生。
5. 健康诊断通过对电力系统的监控和分析，人工智能技术可以帮助公司及时发现电力设备的故障，进行健康诊断和预测，从而避免可能的故障和事故发生。
二、对电力行业的影响人工智能技术的应用对电力行业的影响主要有以下几个方面：1. 提高效率人工智能技术可以提高电力生产、传输和分配过程的效率，从而为公司节省人力和物力资源。
2. 降低成本通过对电力系统的监测和优化，人工智能技术可以降低公司的运营成本，从而提高公司的竞争力。
3. 提高安全性通过对电力系统的监测和健康诊断，人工智能技术可以提高公司的安全性，减少事故发生的可能性。
4. 实现智能化人工智能技术可以帮助电力公司实现智能化，提高对电力系统的控制和管理能力，从而更好的服务于用户。
5. 推动新技术的发展人工智能技术的应用可以推动电力行业的升级和转型，促进新技术和新模式的发展，为电力行业带来新的发展机遇。
人工智能在电力系统中的应用研究
人工智能在电力系统中的应用研究人工智能（AI）是指通过模拟人类智能思维过程提出并实现的技术，它已经成为许多领域的研究和应用焦点，其中之一就是电力系统。
电力系统是现代社会运转的重要基础设施，它涉及发电、输电、配电等环节。
随着科技的进步和社会的发展，电力系统正面临着更高的要求和更大的挑战。
然而，传统的电力系统可能无法满足现代化的需求，这就需要找到一种更先进的解决方案。
人工智能技术在电力系统中的应用被普遍认为是提高电力系统效率和稳定性的一种重要途径。
首先，人工智能可以用于电力系统的优化调度。
电力系统的优化调度是指通过合理地配置和分配电力资源，使得系统的效率和性能最大化。
利用人工智能技术，可以建立复杂的模型和算法来实现电力系统的智能优化调度，从而减少资源浪费和能源消耗。
其次，人工智能可以应用于电力系统的故障检测和诊断。
传统的电力系统故障检测和诊断通常需要大量的人力和时间，而且结果可能受人为因素的影响。
而借助人工智能技术，可以利用大数据和机器学习算法来实现自动化的故障检测和诊断，从而提高系统的可靠性和安全性。
此外，人工智能还可以用于电力系统的负荷预测和需求响应。
负荷预测是指通过分析历史负荷数据和相关因素，预测未来某一时期的电力负荷情况。
利用人工智能的技术，可以根据大数据的分析和机器学习算法建立负荷预测模型，为电力系统的资源规划和运行提供参考。
而需求响应是指根据用户需求的变化，灵活调整电力系统的运行方式和策略。
人工智能技术可以实现对用户需求的智能感知和响应，提高电力系统的灵活性和适应性。
由以上几点可见，人工智能技术在电力系统中的应用是至关重要的。
它可以提高电力系统的智能化水平，实现优化调度、故障检测和诊断、负荷预测和需求响应等功能，从而提高电力系统的效率和稳定性。
未来，随着人工智能技术的不断发展和应用，电力系统将迎来更加智能化的时代，并为社会经济发展提供强有力的支持。
人工智能在电力系统中的应用 PPT课件
2.1 神经网络的基本概念及组成特性
神经元及其突触是神经网络的基本器件。因此，模拟生物 神经网络应首先模拟生物神经元。在人工神经网络中，神经 元常被称为“处理单元”。有时从网络的观点出发常把它称 为“节点”。人工神经元是对生物神经元的一种形式化描述。 神经元主要由三部分构成：（1）细胞体;（2）轴突;（3）树 突
良好的容错性与联想记忆功能
ANN通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆。而所记 忆的信息是存储在神经元之间的权值中。从单个权值中看不出 所储存的信息内容，因而是分布式的存储方式。这使得网络具 有良好的容错性，并能进行聚类分析、特征提取、缺损模式复 原等模式信息处理工作；又宜于模式分类、模式联想等识别工 作。
人工智能是关于人造物的智能行为，而智能行为包括
知觉、推理、学习、交流的行为（Nilsson，1998）。
像人一样思考的系统、像人一样行动的系统、理性地
思考、行动的系统（ Stuart Russell, 2003）。
1.2人工智能的研究途径与研究领域
心理模拟，符号推演 生理模拟，神经计算 行为模拟，控制进化 群体模拟，仿生计算
2.3 人工神经网络的分类 反馈神经网络
输入
……
……
输出
反馈网络中，输出信号通过与输入连接而 返回到输入端，从而形成一个回路。在前向网 络中，有单层感知器、自适应线性网络和BP网 络。在反馈网络中，有离散型和连续型霍普菲 尔德网络。
2.4 BP神经网络
2.4.1 BP神经网络概述
BP 网络神经网络是目前应用最为广泛和成功的神经网络 之一。它是在1986年由Rumelhant 和 McClelland 提出的一 种多层网络的“逆推”学习算法。其基本思想是，学习过程 由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传 播时，输入样本从输入层传入，经隐层逐层处理后传向输出 层。若输出层的实际输出与期望输出不符，则转向误差的反 向传播阶段。误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过 隐层向输入逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从 而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元 权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值 调整过程是周而复始地进行。权值不断调整的过程，也就是 网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减 少到可以接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。
人工智能平台应用完整全套教学课件
系统、知识库系统到现在的机器学习、深度学习等高级阶段。
03
发展趋势
未来，人工智能平台将朝着更加智能化、开放化和可扩展化的方向发
展，同时将不断拓展应用领域，包括智能制造、智能家居、智慧金融
、智慧城市等。
02
人工智能平台的核心技术
机器学习
总结词
机器学习是人工智能平台的核心技术之一，通过分析大量数据并自动发现规律和 模式，从而进行预测和决策。
详细描述
在人工智能平台应用中，算法的准确性是 核心要素之一。为了提高算法的准确性， 需要对算法进行持续的优化和改进。这包 括但不限于改进模型结构、增加数据集、 调整参数等。通过不断优化算法，可以提 高平台应用的准确性和可靠性，从而更好 地满足用户需求。
升级硬件提升性能
总结词
通过升级硬件设备，提升人工智能平台的性能和响应速 度。
详细描述
计算机视觉是一种基于图像的技术，通过分析图像和视频等数据来实现视觉感知和图像处理。计算机 视觉技术包括目标检测、图像分类、图像分割等，可以应用于自动驾驶、智能安防、智能制造等领域 。
03
人工智能平台的应用场景
智能客服
总结词
智能客服是利用人工智能技术实现自动化 客户服务的新型机器人。它们能够自动应 答客户的咨询，解决常见问题，提高客户 满意度。
详细描述
人脸识别技术通过捕捉和提取人脸图像的特征信息，进 行比对和分析，实现身份识别和安全控制等功能。在金 融领域，人脸识别技术可用于远程开户、ATM机取款 等场景，提高金融安全和便捷性。在教育领域，人脸识 别技术可用于课堂点名、考试监考等场景，提高教育管 理的效率和准确性。此外，人脸识别技术还可用于安防 监控、门禁系统等场景，提高公共安全和社会管理效率 。
人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用_电力技术讲座课件PPT
➢ 在应用层基于深层神经网络，开展设 备运行信息、状态信息、微气象信息 等的多元数据融合
➢ 实现对设备状态的精准评估和缺陷智 能化预警，提高变电站运维检修的自 动化、智能化水平，提升设备状态的
卷积神经网络
16
人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用
二、图像智能巡检技术
（二）多谱段图像识别巡检技术——紫外成像检测
电气设备发生电晕时，会辐射出含有紫外线成分的光波，探测这部分紫外 线，可作为判断设备故障的依据
紫外线成像仪采用了对太阳盲区内紫外光极其敏感的紫外线探测器及吸收 太阳盲区外紫外光的UV滤片，集中检测盲区内的紫外光
三个 问题
问题一
缺少巡检缺陷样本统一管理机制与 巡检缺陷智能识别方法
问题二
缺少人工智能算法评价标准
问题三
缺少变电站智能巡视支撑
迫切需要开展电网设备的 精益化运维管控
变电站巡检智能化水平不足， 难以满足当前设备质量管理需要
变电设备巡检影像人工智能图像识别技术
• 搭建人工智能统一平台，构建统一样本库 • 开展变电设备巡检影像集中验证分析 • 开展变电站智能巡视系统集中检测 • 提升巡检装备智能化和实用化水平 • 有效提高变电设备巡检工作效率和质量
梯度圆 检测
距离 约束
距离 约束
9
二、图像智能巡检技术
（一）图像智能识别技术
依据判别函数，生成待识别 影像的目标特征编码
与标准库比对，判断目标属性
10
人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用
二、图像智能巡检技术
（一）图像智能识别技术——典型缺陷识别场景
序号
类型
小类
标签
1
表盘模糊
bj_bpmh
➢ 实现对设备状态的精准评估和缺陷智 能化预警，提高变电站运维检修的自 动化、智能化水平，提升设备状态的
卷积神经网络
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人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用
二、图像智能巡检技术
（二）多谱段图像识别巡检技术——紫外成像检测
电气设备发生电晕时，会辐射出含有紫外线成分的光波，探测这部分紫外 线，可作为判断设备故障的依据
紫外线成像仪采用了对太阳盲区内紫外光极其敏感的紫外线探测器及吸收 太阳盲区外紫外光的UV滤片，集中检测盲区内的紫外光
三个 问题
问题一
缺少巡检缺陷样本统一管理机制与 巡检缺陷智能识别方法
问题二
缺少人工智能算法评价标准
问题三
缺少变电站智能巡视支撑
迫切需要开展电网设备的 精益化运维管控
变电站巡检智能化水平不足， 难以满足当前设备质量管理需要
变电设备巡检影像人工智能图像识别技术
• 搭建人工智能统一平台，构建统一样本库 • 开展变电设备巡检影像集中验证分析 • 开展变电站智能巡视系统集中检测 • 提升巡检装备智能化和实用化水平 • 有效提高变电设备巡检工作效率和质量
梯度圆 检测
距离 约束
距离 约束
9
二、图像智能巡检技术
（一）图像智能识别技术
依据判别函数，生成待识别 影像的目标特征编码
与标准库比对，判断目标属性
10
人工智能技术在变电运维中的实用化提升与应用
二、图像智能巡检技术
（一）图像智能识别技术——典型缺陷识别场景
序号
类型
小类
标签
1
表盘模糊
bj_bpmh
2024版PPT人工智能技术助推智能电网发展
24
线损原因分析及其影响因素探讨
• 电网结构不合理：电网结构复杂，线路长度过长，导致线损 增加。
2024/1/26
25
线损原因分析及其影响因素探讨
温度变化
温度变化会影响导线的电阻，从而影响线损。
负荷波动
负荷波动会导致电流变化，从而影响线损。
电网运行方式
不同的电网运行方式会对线损产生不同的影响。
2024/1/26
自主学习
通过不断学习和更新，提高故障诊断与恢复能力的准确性和效率。
2024/1/26
22
05
人工智能技术在降低线损中实践
2024/1/26
23
线损原因分析及其影响因素探讨
2024/1/26
设备老化
设备长时间运行，绝缘性能下降， 导致漏电增加。
负荷分布不均
电网负荷分布不均，部分线路过载， 造成线损增加。
提高了电网运行效率。
该策略在实际应用中取得了显著的效 果，为智能电网的发展提供了有力支 持。
2024/1/26
效果评估
通过对比实施前后的线损率、电压合 格率等指标，评估降低线损策略的实 际效果。
采用统计分析方法对评估结果进行分 析，得出降低线损策略对智能电网发 展的贡献程度。
31
06
总结与展望：AI赋能下智能电网 未来发展路径
2024/1/26
32
本次项目成果回顾与总结
实现了基于深度学习 的负荷预测模型，提 高了预测精度和稳定 性。
开发了基于自然语言 处理的智能客服系统， 提升了用户服务质量 和效率。
2024/1/26
构建了智能电网故障 诊断系统，实现了故 障快速定位和自动恢 复。
33
未来发展趋势预测及挑战分析
线损原因分析及其影响因素探讨
• 电网结构不合理：电网结构复杂，线路长度过长，导致线损 增加。
2024/1/26
25
线损原因分析及其影响因素探讨
温度变化
温度变化会影响导线的电阻，从而影响线损。
负荷波动
负荷波动会导致电流变化，从而影响线损。
电网运行方式
不同的电网运行方式会对线损产生不同的影响。
2024/1/26
自主学习
通过不断学习和更新，提高故障诊断与恢复能力的准确性和效率。
2024/1/26
22
05
人工智能技术在降低线损中实践
2024/1/26
23
线损原因分析及其影响因素探讨
2024/1/26
设备老化
设备长时间运行，绝缘性能下降， 导致漏电增加。
负荷分布不均
电网负荷分布不均，部分线路过载， 造成线损增加。
提高了电网运行效率。
该策略在实际应用中取得了显著的效 果，为智能电网的发展提供了有力支 持。
2024/1/26
效果评估
通过对比实施前后的线损率、电压合 格率等指标，评估降低线损策略的实 际效果。
采用统计分析方法对评估结果进行分 析，得出降低线损策略对智能电网发 展的贡献程度。
31
06
总结与展望：AI赋能下智能电网 未来发展路径
2024/1/26
32
本次项目成果回顾与总结
实现了基于深度学习 的负荷预测模型，提 高了预测精度和稳定 性。
开发了基于自然语言 处理的智能客服系统， 提升了用户服务质量 和效率。
2024/1/26
构建了智能电网故障 诊断系统，实现了故 障快速定位和自动恢 复。
33
未来发展趋势预测及挑战分析
大数据平台及在电力行业的应用分析PPT课件
2021
与传统数据处理需求的区别
传统数据库模式的数据处理模式，已经无法应对大数据带来的挑战，需要新技术、新思维、 新策略，使数据处理性能更高，成本更低、模式更丰富！
数据量极大。PB是大数据层次的临界点，需要更高性价比的数据储存与计算方式，增大了数据处理 的难度的同时，庞大数据量所蕴含的价值也极大。
大数据对电力行业价值
2021
大数据推动电力行业的变革
电力大数据是能源变革中电力工业技术革新的必然过程，而不是简单的技术范畴。电力大数据不仅仅是技 术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代下发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一 代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。
核心主线
数据成为新的资源。掌握有数据就掌握了巨大的财富。挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据 中挖掘稀疏但珍贵的信息。
2021
大数据核心技术 - Hadoop
基于Hadoop 实现大数据的分布式存储和分布 分布式并行计算框架 式并行计算，实现高效的TB和PB级数据处理。
Hadoop技术体系
计算
• 计算任务的多节点 分配、计算
储存 Storing
每天几百 GB、 几 TB 的资料，且持续成长中
计算 Processing
在接收数据的同时做必要的前置处理， 并区分数据处理的优先等级，离线计算与实时计算相结合
管理 Managing
如何有效的避免因硬件毁坏所导致的资料损毁和数据丢失
分析 Analyzin
g
如何从中挖掘出数据隐藏的模式和价值
2021
电网数据处理面临的问题 – 数据质量
电网信息化的分散型系统建设，目前虽然完成了系统间的“硬”整合。但在数据层面的“软”整合，还存
与传统数据处理需求的区别
传统数据库模式的数据处理模式，已经无法应对大数据带来的挑战，需要新技术、新思维、 新策略，使数据处理性能更高，成本更低、模式更丰富！
数据量极大。PB是大数据层次的临界点，需要更高性价比的数据储存与计算方式，增大了数据处理 的难度的同时，庞大数据量所蕴含的价值也极大。
大数据对电力行业价值
2021
大数据推动电力行业的变革
电力大数据是能源变革中电力工业技术革新的必然过程，而不是简单的技术范畴。电力大数据不仅仅是技 术进步，更是涉及整个电力系统在大数据时代下发展理念、管理体制和技术路线等方面的重大变革，是下一 代智能化电力系统在大数据时代下价值形态的跃升。
核心主线
数据成为新的资源。掌握有数据就掌握了巨大的财富。挖掘大数据的价值类似沙里淘金,从海量数据 中挖掘稀疏但珍贵的信息。
2021
大数据核心技术 - Hadoop
基于Hadoop 实现大数据的分布式存储和分布 分布式并行计算框架 式并行计算，实现高效的TB和PB级数据处理。
Hadoop技术体系
计算
• 计算任务的多节点 分配、计算
储存 Storing
每天几百 GB、 几 TB 的资料，且持续成长中
计算 Processing
在接收数据的同时做必要的前置处理， 并区分数据处理的优先等级，离线计算与实时计算相结合
管理 Managing
如何有效的避免因硬件毁坏所导致的资料损毁和数据丢失
分析 Analyzin
g
如何从中挖掘出数据隐藏的模式和价值
2021
电网数据处理面临的问题 – 数据质量
电网信息化的分散型系统建设，目前虽然完成了系统间的“硬”整合。但在数据层面的“软”整合，还存
人工智能在智慧电网中的应用技术研究
人工智能在智慧电网中的应用技术研究智慧电网是一种利用先进的通信和信息技术来实现智能化管理和优化能源分配的电力系统。
人工智能技术作为一种具有高度智能化和自学习能力的技术手段，正逐渐被应用于智慧电网领域，为电力系统的运行和管理提供了创新的解决方案。
本文将就人工智能在智慧电网中的应用技术进行研究和探讨。
首先，人工智能在智慧电网中的应用主要包括电力设备状态监测与预测、能源优化调度和电力需求预测等方面。
通过将传感器与智慧电网设备相连，可以实时监测电力设备的状态和性能指标。
借助人工智能技术，可以对监测数据进行分析和挖掘，通过建立预测模型，实现对电力设备状态和故障的预测。
这种技术可以提前发现设备的潜在故障，并及时采取措施进行维修，从而避免因设备故障带来的电力中断和损失。
其次，人工智能技术在能源优化调度方面也具有重要应用价值。
智慧电网中存在着多个不同类型和规模的能源源头和能源负荷，如太阳能发电、风能发电、电动汽车充电桩等。
为了实现能源的高效利用和优化调度，需要根据各个能源源头和能源负荷之间的复杂关系做出科学决策。
人工智能技术可以从历史数据中学习和分析能源供需的模式，并根据实时的能源供应和需求情况，通过综合优化算法制定合理的能源调度策略，以实现电力系统的均衡和高效运行。
此外，人工智能技术还可以应用于电力需求预测，提高电力系统的供需平衡能力。
随着电力负荷的不断增长和电力市场的不断发展，准确地预测电力需求变化趋势对于电力系统的稳定运行和合理调度至关重要。
人工智能技术可以从大数据中挖掘出与电力需求相关的信息，结合天气、季节等因素，建立电力需求预测模型。
通过对电力需求的精确预测，电力系统运营者可以制定合理的电力供应计划，提高电力系统的供需平衡性。
另外，人工智能技术在智慧电网中的应用还涉及到智能电网的安全和保障。
智慧电网作为一个高度互联的网络化系统，需要面对各种网络攻击和安全威胁。
人工智能技术可以通过对大数据的分析和挖掘，识别出电力系统中的异常行为和潜在威胁。
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2015年
获奖情况
★XX输电无人机巡视图像识别技术比武第一（2019.12） “电力用户智能画像技术及应用” 获第七届吴文俊人工智
能科技进步一等奖
国家电网有限公司科技进步二等奖1项
省公司级科技进步三等奖4项
“电力文本智能分析系统” 获中国中文信息学会组织的
CHIP2019自然语言处理技术评测二等奖
8
发布会现场照片
信产集团人工智能白皮书
10
平台建设规划
电力人工智能能力平台依托XX公司人工智能技术应用标准规范体系建设，基于XX云提供的基础设施， 向 上为业务中台提供以API、SDK等形式的电力专有能力及通用AI能力，全方位支撑业务应用，向下通过边缘智 能服务下沉模型到边缘端，实现电力人工智能云-边-端协同。平台与总部样本库和模型库无缝连接，实现模型 和样本的共建共享。根据用户需求，平台支持灵活可定制化的多种部署方式。
业务中台
1
第一部分 第二部分 第三部分
研究背景 电力人工智能能力平台介绍 优势及典能发展战略
2020年，国务院常务会议、中央深改委会议、中央政治局会议等顶层会议先后提及 “新基建”建设，将人工智能等七 项领域定位为科技端的新型基础设施。XX公司董事长毛伟明表示，“中央部署的‘新基建’涉及5G网络、特高压、城际 高 速铁路和城际轨道交通、新能源汽车充电桩、大数据中心、人工智能、工业互联网等七个领域，都与公司工作密切相关”， 要“积极拓展人工智能在设备运维、电网调度、智能客服等方面的应用”。
人工智能业务体系
XX信通产业集团结合对电力人工智能领域应用场景需求研究，梳理形成人工智能“1+4+3+N”业务产 品体系。1即统一的人工智能平台，依靠平台沉淀电力语音库、图形图像库、文本库和视频库4个资源库，基于 平台构建智巡、智服、智策3个产品系列，打造N款人工智能产品。
输电线路巡检
智慧变电站
营业厅智能机器人
“4”即四个数据资源库 四个数据资源库，既电力语音库、图形图像库、文本库和视频库
“3” 即基于集团AI品牌“思极智”延伸的智服、智巡、智策三个产品系列
“智服”系列重点面向营业厅、客户服务等场景，产品主要包括营业厅服 务机器人、智慧客服机器人、财务服务机器人等 “智巡”系列重点面向输变配电巡检、机房巡检、地下管廊等场景，产品 主要包括输电线路巡检无人机，变电站、配电室、隧道、机房巡检机器人 及系统等 “智策”系列重点面向企业经营管理等场景，产品包括数字化文档审计、 智能防窃电等
5
研究背景
为满足公司各单位人工智能应用需求，XX公司提出“两库一平台”架构，包括样本库、模型库、人工智 能平台（训练环境、运行环境）。目前已有9家省公司部署人工智能平台，其中采用信产集团平台3家，市场份 额占有率第一。安徽、辽宁、天津公司已完成信产集团平台运行环境部署，另外福建、四川正在进行部署。
6
第一部分 第二部分 第三部分
研究背景 电力人工智能能力平台介绍 优势及典型案例
目录
7
研究基础
研发实力
风采展示
2018年 A
2019年 B
2020年 C
2019年 D
2018年 E
2019年 F 2018年 G
国家电网公司人工智能联合实验室 第一个电力人工智能院士工作站（杨善林院士） 信产集团电力人工智能创新中心 中国声谷人工智能产业联盟单位 北京博士后科研工作站 北京市企业技术中心 合肥市工业设计中心
N
N款人工智能 应用产品
隧道巡检 数据中心巡检
智慧工地
配电室巡检
智慧客服 智能财务机器人
文档智能化评审 智能反窃电系统
3
三个产品系列
4
四个数据资源 库
1
统一AI能力 开放平台
智巡
电力语音库
智服
智策
图形图像库
文本库
视频库
电力人工 智能平台
“1”即电力人工智能平台 打造集团统一的AI能力开放平台（后台“云脑”），其中包含了智能语音、 人脸识别、图像识别、自然语言处理等若干能力
应
安全与控制领域
配用电
用
领域
领
域
经营管理
领域
输变电 领域
新能源领域
进展情况
✓ 发布《新一代人工智能计划》 ✓ 开展人工智能关键技术研究
分散到整合
应用场景覆盖
✓ 各专业结合需求试点开展研究应用
基础技术创新
输变电领域
提
升
✓ 快速实现故障定位与研
目
判
标
✓ 降低运维成本 ✓ 提高运检效率
运算智能
配用电领域
✓ 高效实现城市电缆隧道 巡检及配电线路巡检
3
XX背景
2019年XX公司启动人工智能基础支撑能力建设专项工作。2020年XX公司下发《国家电网公司2020年互联网专业工 作 要点》和《公司人工智能技术应用2020年工作方案》。XX信产集团、中国电科院等单位全程参与总部互联网部牵头的人 工 智能平台建设及应用顶层设计、人工智能平台架构及技术标准规范、人工智能技术应用2020年工作方案、人工智能技术 应用指南、人工智能平台架构设计等相关材料的编制工作。
“ N”即基于三个产品系列形成的N款人工智能应用产品 终端产品将采取“家族式”外观设计，9构建统一的标识和外观特征形象
9
人工智能成果发布会
信产集团响应国家与XX公司新基建战略，秉持“互联共享，让能源更智慧，让生活更美好”的发展使命， 提前谋划、全面统筹，加快人工智能的应用与发展，助力XX公司实现新战略目标。4月29日，集团组织召开主 题 为“AI赋能新基建，助力新发展”的集团人工智能白皮书发布暨人工智能能力平台三周年成果发布会，本次发 布 的是第一个电力人工智能能力平台。
✓ 提升营销服务水平 ✓ 优化用电服务体验
安全与控制领域
✓ 实现对于电网故障的原 因查找定位和智能研判
✓ 提升电网运行管控水平
感知智能
经营管理领域
✓ 提高企业经营决策水平 ✓ 有效防范经营风险 ✓ 提高公司核心竞争力
认知智能
2020年4月29日，XX信通产业集团 “人工智能白皮书暨人工智能能力平 台三周年成果发布会”在京举行。
2019年人工智能基础支撑能力建设
XX公司2020年互联网专业工作要点
4
发展趋势
XX公司围绕输、变、配、用、安全控制、经营管理及新能源领域已陆续开展多项基于人工智能技术的研 究及试点应用。下一阶段，在进一步深化试点应用成果的同时持续深化人工智能基础技术创新，实现人工智能 电力应用“分散到整合”的建设成为必然趋势。