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电力人工智能技术理论基础与发展展望(一):假设分析与应用范式

浏览次数: 发布时间:2022-08-08 来源:网络

电力人工智能技术理论基础与发展展望(一):假设分析与应用范式

作者:韩笑,郭剑波,蒲天骄,傅凯,乔骥,王新迎

单位:中国电力科学研究院有限公司

DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.213030



摘要:人工智能正在成为构建“双碳”目标下新型电力系统的重要支撑技术。当前,人工智能在电力行业不同场景应用过程中表现出了不同的适用性与性能水平,这既源于人工智能算法本身的基础假设与固有局限,也源于电力系统不同应用场景的需求。针对以上问题,本文总结提出四种电力人工智能应用范式,即深度连接、符号知识、行为强化与集成智能等,分析其核心算法的基础假设及因假设所带来的局限,匹配适用的电力应用场景特征与需求,并梳理目前性能表现较好的具体算法及相应技术指标。进一步,本文指出当前电力人工智能发展存在的共性技术瓶颈,即可信伦理、数据分布与进化迁移等。针对以上技术瓶颈,本文提出数据知识融合驱动机制、平行互动机制以及模型进化机制等三种解决机制。在后续文章中将详细剖析这三种机制,提出更加系统化的电力人工智能技术发展模式,以有效提升电力人工智能的自组织、自协同、自学习与自进化能力。


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