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动态 | DeepMind 帮助谷歌节省大量电费之后,现计划利用 AI 平衡英国电力供应

AI科技评论按:近日,DeepMind 正在与英国国家电网公司讨论,利用 AI 平衡英国电力供需问题。 英国国家电网拥有将电力输往英国各地的基础设施,以确保任何时候有足够电力来满足英国各地的需求。不过近些年平衡电网供需矛盾有些棘手,其主要因客观因素:如风能和太阳能等可再生能源已经成为英国能源结构中重要的组成部分。 这个时候,鉴于能源种类变多,如何使得可再生能源的分配和适当调度,成了英国电网需要解决的问题。 基于此,DeepMind 认为,机器学习算法可以更准确地预测需求模式,有效地平衡英国国家电力系统中

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    2017年二零八科学会议——人工智能在电力领域的研究应用方向和关键技术

    人工智能是当前最具颠覆性的技术之一,各国政府、研究机构和企业已积极行动,制定技术战略、密切跟踪最新技术发展。2017年7月,国务院印发《新一代人工智能发展规划》,将人工智能提升到国家战略层面。8月,国家电网公司启动人工智能相关工作,形成《国家电网公司人工智能专项规划》。为探讨人工智能技术在电力领域的应用前景和方向,寻找人工智能在电力领域的着力点和突破点,中国电科院于12月6日召开主题为“人工智能在电力领域的研究应用方向和关键技术”的二零八科学会议,中国科学院院士周孝信、中国电科院总工程师汤涌、副总经理(副院

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    基于深度神经网络的风电场超短期功率预测系统【数据故事计划最佳学术奖】

    能源是人类社会和经济发展的基础,快速的工业发展和人口的增长导致了能源的过度开发和使用,使得气候变化问题和能源危机成为了全球性的问题。而风力发电技术因为具有良好的规模化开发潜力和商业应用的前景,也逐渐成为了认可度最高、发展最为成熟的新能源技术之一,对应对全球性的气候变化和能源危机具有非常重要的意义。随着我国风电装机比例的增高,消纳难度逐渐增大,弃风问题凸显,风电功率预测对促进风能的消纳具有非常重要的作用。通过对风电功率的准确预测,常规电厂能有充足的时间启动和进行合理的备用,从而保障电网的安全稳定运行并节约电网的运行成本。而风速预测是进行风功率预测的关键环节,传统的风电场风速预测方法多基于时间序列和机器学习的方法进行预测,难以准确地提取到数据的时空特征。有鉴于此,本团队采用了深度时空神经网络的方法,能够自动提取风电场内部多源时间序列之间的时空相关性特征,从而提升风速预测的精度。

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    瑞海吴宁海:“行业+AI”,发现电力领域新蓝海 | 镁客请讲

    行业+AI模式下,实战应用是重要准则。 如今人工智能创业公司很多,其多数的模式是技术专家主导。即尽力打造最优秀的技术团队,注重研究最基础的算法和架构。对于这些公司来说,应用场景的落地是一个缓慢而且慎重的过程。 但是,未来随着技术门槛的降低,技术专家主导型公司可能会受到冲击。而在某个应用领域已经有丰富经验的公司,再转向与高新技术结合,能够更加高效的出成果。这种“行业+AI”的形式,可能是未来更多公司的趋向。而瑞海科技已经走在了“行业+AI”的道路上。 别人不敢做的事情就是机会 吴宁海大学毕业后在计算机行业工作

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    钱塘解析 | 2015年全国电力工业统计数据报告

    电力是以电能作为动力的能源。它的发明和应用掀起了第二次工业化高潮。成为人类历史18世纪以来,世界发生的三次科技革命之一,从此科技改变了人们的生活。20世纪出现的大规模电力系统是人类工程科学史上最重要的成就之一,是由发电、输电、变电、配电和用电等环节组成的电力生产与消费系统。 它将自然界的一次能源通过机械能装置转化成电力,再经输电、变电和配电将电力供应到各用户。当今是互联网的时代,我们仍然对电力有着持续增长的需求,因为我们发明了电脑、家电等更多使用电力的产品。不可否认新技术的不断出现使得电力成为人们的必需品。

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    卿苏德博士:关于区块链的真正落地,这4大应用场景很靠谱

    关于区块链的实际应用场景,众说纷纭。但是宣传的太多,真正能落地的,或者已经落地的应用场景,非常少。 卿苏德博士从多年的经验和经历出发,带来了多个实际应用场景的分析与点评,很有启发性。顺着他的思路,我们找到了区块链在物流、能源、金融、食品溯源等众多方面的接地气的场景,也更能了解区块链的是与非,能与否。 以下为卿苏德博士在CSDN第四次沙龙中的干货分享,经区块链大本营整理发布,希望对你有所帮助。 卿苏德,博士研究生国家奖学金获得者,中国信息通信研究院云计算和大数据所区块链主管,高级工程师,可信区块链联盟办公室主

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    领券