㈠ 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终极问题。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。

㈡ 人工智能技术在电网中主要有哪些应用

机器人，智能感应，电动出，飞机，多了去了，但最有代表的还是机器人

㈢ 推荐个智慧电力解决方案

大唐泰州智慧电厂以提高电厂经济效率为目标，综合考虑电厂实际，依托科远智慧一体化管控平台，以人工智能、物联网、大数据、三维可视化作为基础，集DCS、SIS、MIS、在线仿真、智慧管控于一体，通过“三体系、五功能”的建设，融合覆盖电厂生产、经营全部业务管理，保证电厂安全、稳定、经济、环保运行，提升经济效益和社会效益。
三维虚拟电厂
通过1：1建模构建真实尺寸模型建立虚拟环境，跨各类管理专业集成，设备模型物理属性和生产工艺流程充分融合，集成资产的内部和外部各种属性，实体信息与经营管理和生产流程数据的完美结合，达到信息的充分共享，能够使受训者/管理人员全面掌握厂内状态。
人员定位
通过定位基站和定位标签采集定位数据，采用UWB定位技术实时显示一个或多个人员移动轨迹；还可以根据导航地图随着标签的移动自动切换，随时可以看到标签的当前状态来跟踪指定人员；并通过三维可视化环境以不同颜色和形状显示人员的报警状态。
智能两票
智能两票管理业务融合三维，人员定位、手机APP等技术，最终实现智能安全两票管理系统。工作票在开出后，由工作票的许可时间和结束时间作为时间要素，工作票的设备信息即设备的工艺位置作为空间要素，在三维数字化模型中以时间要素和空间要素自动生成电子围栏。
电子围栏
电子围栏如同用智慧“金箍棒”画的一个圈，让越界、违章等“妖魔鬼怪”俱莫敢近。通过与人员定位系统及智能两票的结合，以时间要素和空间要素自动生成电子围栏结合定位标签和区域设置范围，精确获取每个区域的人员信息，发现人员越界及时发送报警信，保障人员或设备的安全，减少不必要的损失。
智能巡检与视频识别
通过与巡检过程，以及手机应用（APP）集成实现巡检过程智能化管理。可以查询巡检人员的工作时间、轨迹和相应的设备运行数据，还可以定位到巡检人员、设备的具体位置、设备的状态、设备异常情况的发生时间和及时调遣处理情况等，统计结果可以通过各种业务报表的方式打印出来。
智能预警与故障诊断
采用大数据分析技术、人工智能技术、在线建模技术、专家系统等构成的智能预警与故障诊断系统形成设备和系统运行异常的预警机制，实时推送给生产运行及管理人员，提供生产预警及事故预报，科学控制与维护机组，实现安全、可靠运行。相当于在设备运行周期中实时掌控其状态，做到合理的检修安排。
运行优化系统
采用基于大数据分析的技术手段（分类、聚类分析、关联分析）来对实时数据库、关系数据库等多数据源中海量的历史数据进行收集、转换、挖掘和分析，为确定机组多约束条件下的全工况特性提供了可能。
手机APP
手机APP中主要包括生产日志、实时负荷/实时产量、发电量、隐患通知等内容，帮助用户了解企业即时生产情况。

㈣ 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。如果一定要找一个最对口的专业，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

㈤ 人工智能在智能电网中有哪些用武之地

人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能回的理论、方法答、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。[1]

㈥ 计算机程序设计，微机继电保护，人工智能在电力系统中的应用，高等电...

电气工程：建议选择微机继电保护，计算机程序设计，高等电力网络分析与应用，这几门功课和电气工程比较紧密一些，PLC及其应用，偏向于机电专业，工智能在电力系统中的应用，可以参考。

㈦ 人工智能专业与智能电网专业哪个专业更好

人工智能可以说是一门高尖端学科，属于社会科学和自然科学的交叉，涉及了数学、心理学、神经生理学、信息论、计算机科学、哲学和认知科学、不定性论以及控制论。研究范畴包括自然语言处理、机器学习、神经网络、模式识别、智能搜索等。应用领域包括机器翻译、语言和图像理解、自动程序设计、专家系统等。
对于本科并没有专门、深入的AI、ML专业，因为毕竟这些方向属于高层次的知识，需要一定的基础。但由于现在AI热还有工业界对于这方面人才的强烈需求，所以已经有些大学专门开设了数据科学专业，更甚者是数据科学学院。所以如果有意向从事AI相关的工作，在本科专业上可以尝试以下选择：
1、如果是暂时没有太大倾向，既有可能做科学研究，也有可能做工程开发，可以选计算机方向，例如“计算机科学”（Computer Science），软件工程（Software Engineering），目前情况来看，最对口从事AI方向的的确是CS，AI具体的里面的子领域如Machine Learning，Computer Vision， Natural Language Processing，Data Mining等，在CS的高年级和研究生阶段都有对应的课程和研究方向。AI工作既需要非常扎实和广泛的数学基础同时也要求很高的实做能力，而CS正好在这两方面都有着重培养。
2、如果是潜心做学术，搞理论研究，那么专业推荐选择“应用数学”。目前的机器学习机器学习本质上是微分方程、概率论、矩阵分析等等数学领域的一个应用场景。而近年来发展蓬勃的深度学习，正是机器学习的一个非常接近人工智能的分支。
不排除现在的自动化、通信、机械 等专业在一定程度上都会往智能靠拢，无论是什么专业都可以在课外学习相关的知识，尤其是在这个优质学习资源随手可得，终身学习的时代，但在整体课程的安排上，这个专业还是会不同于其他的专业，而且这有个优点是在读研复试的时候会有些加分，缺点在于：如果不读研，那么就业平均情况是弱于其他专业的，毕竟这个专业在社会认可度较低，而且本科知识较浅，基本上对于职业化帮助不大。