㈠ 人工智慧在能源電力領域會有什麼應用

人工智慧在能源電力領域的應用，總體來講可以歸納為：傳統方式的智能化改進，關鍵技術的延展與創新，多元因素的智能化融合。細化來看，主要在以下幾個方面：
1. 管理方式的升級
在電力系統中，各方面的管理工作還存著的自動化、智能化程度偏低，即使有很多工作已經在智能化水平上有一定成果，但成果之間往往相互獨立，未能充分發揮出有效的協同作用。人工智慧的作用之一就是，有效整合現有系統，發揮系統之間的協同效用，極大化發掘現有系統的潛在價值，實在管理優化。
2. 關鍵領域的開拓
能源電力系統已經存在並發展許多年，擁有比較成熟的體系，但限於技術水平，很多領域並未能得以有效發展。
主要是大數據和雲技術領域的開拓。主要體現為：需求側響應、負荷預測、設備管理、信息化管理、電力市場等。
需求響應技術與用戶行為特徵息息相關，而對用戶行為分析是基於歷史數據的。面對大時間跨度，大用戶范圍，多類型行為等多重因素，數據規模龐大，關聯關系不易分析。大數據技術可以有效挖掘潛在的數據信息，強大的計算能力也可以解決數據規模過大的難題，進而得到更准確的用戶行為分析。
負荷預測技術不僅與用戶息息相關，影響因素更是多種多樣，溫度、濕度、季節、天氣等等。負荷預測方法多種多樣，近些年基於R，Python等大數據分析的負荷預測方法開始浮現，想必隨著更多人工智慧技術的融入，可以有效解決歷來面臨的負荷預測精度問題。
設備管理是各行各業都面臨的問題，尤其是長時間運行的功能性設備，何時進行必要的保養、檢修或者更新，以往都是基於經驗來決定的。對設備歷史運行資料（尤其是故障資料）進行分析，合理的安排設備的相應管理及操作，能更充分的發揮各設備的價值。
信息化管理是能源電力領域的必然趨勢，但各類能源、各類角色的數據各不相同，難於統一管理，這將影響信息化的協同建設。如何有效歸整各類數據，提取關鍵信息，建立關聯關系，是人工智慧在推進信息化建設征程中的重要內容。
電力市場是當下國剛的一大熱點，雖然有大量國外成熟電力市場的實例，但本土化的過程並不容易。負荷預測、金融行為、調度優化等，都需要新興的計算技術予以支撐。
3. 多元因素的融合
這對於多元，主要講兩個方面：
多能源融合：能源始終是人類社會面臨的終極問題。將多種能源有效融合在一起，基於能源的分布、特點、效用等因素，制定更優的能源使用方案，是實現節能和可持續的重要方法。在這個過程中，不僅數據龐大，分析方法也極為復雜，這就需要人工智慧大顯身手了。
多技術融合：在前面講能源互聯網時，單獨拿出了技術層面。不管是大數據、雲計算還是信息互聯，都是為了促進能源的融合，實現能源的互聯網化，這也必定只是技術領域的冰山一角。隨著以後更多的新興技術的涌現和更多成熟技術的應用，也必能創造更多可能。

㈡ 人工智慧技術在電網中主要有哪些應用

機器人，智能感應，電動出，飛機，多了去了，但最有代表的還是機器人

㈢ 推薦個智慧電力解決方案

大唐泰州智慧電廠以提高電廠經濟效率為目標，綜合考慮電廠實際，依託科遠智慧一體化管控平台，以人工智慧、物聯網、大數據、三維可視化作為基礎，集DCS、SIS、MIS、在線模擬、智慧管控於一體，通過「三體系、五功能」的建設，融合覆蓋電廠生產、經營全部業務管理，保證電廠安全、穩定、經濟、環保運行，提升經濟效益和社會效益。
三維虛擬電廠
通過1：1建模構建真實尺寸模型建立虛擬環境，跨各類管理專業集成，設備模型物理屬性和生產工藝流程充分融合，集成資產的內部和外部各種屬性，實體信息與經營管理和生產流程數據的完美結合，達到信息的充分共享，能夠使受訓者/管理人員全面掌握廠內狀態。
人員定位
通過定位基站和定位標簽採集定位數據，採用UWB定位技術實時顯示一個或多個人員移動軌跡；還可以根據導航地圖隨著標簽的移動自動切換，隨時可以看到標簽的當前狀態來跟蹤指定人員；並通過三維可視化環境以不同顏色和形狀顯示人員的報警狀態。
智能兩票
智能兩票管理業務融合三維，人員定位、手機APP等技術，最終實現智能安全兩票管理系統。工作票在開出後，由工作票的許可時間和結束時間作為時間要素，工作票的設備信息即設備的工藝位置作為空間要素，在三維數字化模型中以時間要素和空間要素自動生成電子圍欄。
電子圍欄
電子圍欄如同用智慧「金箍棒」畫的一個圈，讓越界、違章等「妖魔鬼怪」俱莫敢近。通過與人員定位系統及智能兩票的結合，以時間要素和空間要素自動生成電子圍欄結合定位標簽和區域設置范圍，精確獲取每個區域的人員信息，發現人員越界及時發送報警信，保障人員或設備的安全，減少不必要的損失。
智能巡檢與視頻識別
通過與巡檢過程，以及手機應用（APP）集成實現巡檢過程智能化管理。可以查詢巡檢人員的工作時間、軌跡和相應的設備運行數據，還可以定位到巡檢人員、設備的具體位置、設備的狀態、設備異常情況的發生時間和及時調遣處理情況等，統計結果可以通過各種業務報表的方式列印出來。
智能預警與故障診斷
採用大數據分析技術、人工智慧技術、在線建模技術、專家系統等構成的智能預警與故障診斷系統形成設備和系統運行異常的預警機制，實時推送給生產運行及管理人員，提供生產預警及事故預報，科學控制與維護機組，實現安全、可靠運行。相當於在設備運行周期中實時掌控其狀態，做到合理的檢修安排。
運行優化系統
採用基於大數據分析的技術手段（分類、聚類分析、關聯分析）來對實時資料庫、關系資料庫等多數據源中海量的歷史數據進行收集、轉換、挖掘和分析，為確定機組多約束條件下的全工況特性提供了可能。
手機APP
手機APP中主要包括生產日誌、實時負荷/實時產量、發電量、隱患通知等內容，幫助用戶了解企業即時生產情況。

㈣ 人工智慧大數據和機器學習在電氣工程中有哪些應用

電氣工程及其自動化
電氣工程及其自動化（簡：電氣）本身就是一級學科，強電，含控制的知識。下屬五個二級學科：電機與電器、電力系統及其自動化、高壓與絕緣、電力電子與電力傳動、電工理論與新技術。該專業本科一般按一級學科招生，研究生階段按二級學科會有明顯區分。本科專業課程安排、偏向，各個學校稍有不同，大致可分為：電力系統方向和傳動方向，後者和控制交叉較多。工作偏重輸變電、電機、電子器件製造（大功率，不是給手機啊電腦用的那種）與變流技術（整流 逆變 變頻 斬波）。
自動化（研究生階段對應一級學科：控制科學與工程），以弱控強，屬於一個交叉性較強、寬口徑的專業。這個專業我覺得更偏弱電，但和通信、電子科學技術又完全不同，偏重於工業控制。下屬二級學科：控制理論與控制工程、檢測技術與自動裝置、系統工程、模式識別與智能系統、導航制導與控制、企業信息化系統與工程、生物信息學。
有些學校本科階段把這倆專業放一起了，有的不是電氣在本科期間，除了偏重於高壓、繼電保護、電力系統方向的部分，剩下的傳動控制和自動化區別不大，我只能說專業基礎課很多一樣。從對二級學科的羅列可以看出來，只有在研究生期間，專業偏向才十分明顯。甚至很多老牌的電氣名校都是在電力系統和高壓方向較強。
2. 電氣工程及其自動化、自動化就業方向
電氣工程及其自動化，有人的地方就有電嘛，就業口徑寬是必然的。主要的就業領域是電力相關企業，電力系統方向去國家電網、供電局、電力設計院、各電廠、國電南瑞、中廣核等等，總之與輸變電有關的單位都可以；偏電力電子與傳動的去電氣公司、電機廠、工業生產企業都可以，諸如較有名的西門子、ABB、通用電氣，特變電工等等；再者自動化，前面說了，口徑很寬，從專業上說其重在控制，不在「發電及其輸送的各個過程」，但是上面說的又都能去。半導體、嵌入式、PLC控制、PCB設計等等，製造業吧。
總的來說，對本科生這幾個方向就業口徑都挺寬，但能做的也非常基礎，研發崗一般不要本科生這放在哪個專業都是一般性規則。電力系統更注重供電、輸變電、相比其它更有針對性，能進電網也不錯。
3.可否作碼農或轉向人工智慧
人工智慧未來將滲透到各個領域，但就解決的問題目標來說，AI和電氣完全兩碼事。有的人把AI劃到計算機科學下，我個人覺得是學科大交叉。如果一定要找一個最對口的專業，除了計算機，可能是「控制科學與工程」下的「模式識別與智能系統」（但那又怎樣）。俗話說隔行如隔山，除非你本科就是計算機，其他專業差別不大

㈤ 人工智慧在智能電網中有哪些用武之地

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能回的理論、方法答、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品，將會是人類智慧的「容器」。
人工智慧是對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧不是人的智能，但能像人那樣思考、也可能超過人的智能。
人工智慧是一門極富挑戰性的科學，從事這項工作的人必須懂得計算機知識，心理學和哲學。人工智慧是包括十分廣泛的科學，它由不同的領域組成，如機器學習，計算機視覺等等，總的說來，人工智慧研究的一個主要目標是使機器能夠勝任一些通常需要人類智能才能完成的復雜工作。但不同的時代、不同的人對這種「復雜工作」的理解是不同的。[1]

㈥ 計算機程序設計，微機繼電保護，人工智慧在電力系統中的應用，高等電...

電氣工程：建議選擇微機繼電保護，計算機程序設計，高等電力網路分析與應用，這幾門功課和電氣工程比較緊密一些，PLC及其應用，偏向於機電專業，工智能在電力系統中的應用，可以參考。

㈦ 人工智慧專業與智能電網專業哪個專業更好

人工智慧可以說是一門高尖端學科，屬於社會科學和自然科學的交叉，涉及了數學、心理學、神經生理學、資訊理論、計算機科學、哲學和認知科學、不定性論以及控制論。研究范疇包括自然語言處理、機器學習、神經網路、模式識別、智能搜索等。應用領域包括機器翻譯、語言和圖像理解、自動程序設計、專家系統等。
對於本科並沒有專門、深入的AI、ML專業，因為畢竟這些方向屬於高層次的知識，需要一定的基礎。但由於現在AI熱還有工業界對於這方面人才的強烈需求，所以已經有些大學專門開設了數據科學專業，更甚者是數據科學學院。所以如果有意向從事AI相關的工作，在本科專業上可以嘗試以下選擇：
1、如果是暫時沒有太大傾向，既有可能做科學研究，也有可能做工程開發，可以選計算機方向，例如「計算機科學」（Computer Science），軟體工程（Software Engineering），目前情況來看，最對口從事AI方向的的確是CS，AI具體的裡面的子領域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年級和研究生階段都有對應的課程和研究方向。AI工作既需要非常扎實和廣泛的數學基礎同時也要求很高的實做能力，而CS正好在這兩方面都有著重培養。
2、如果是潛心做學術，搞理論研究，那麼專業推薦選擇「應用數學」。目前的機器學習機器學習本質上是微分方程、概率論、矩陣分析等等數學領域的一個應用場景。而近年來發展蓬勃的深度學習，正是機器學習的一個非常接近人工智慧的分支。
不排除現在的自動化、通信、機械 等專業在一定程度上都會往智能靠攏，無論是什麼專業都可以在課外學習相關的知識，尤其是在這個優質學習資源隨手可得，終身學習的時代，但在整體課程的安排上，這個專業還是會不同於其他的專業，而且這有個優點是在讀研復試的時候會有些加分，缺點在於：如果不讀研，那麼就業平均情況是弱於其他專業的，畢竟這個專業在社會認可度較低，而且本科知識較淺，基本上對於職業化幫助不大。