来源：能见APP2019-10-23

这两种方法其中第一步就是要建立kpi，在我们这边当前是以功率特性作为参考，如果说是以功率预测的方法，我们主要会采用神经网络的方式对数据特征进行构造和变换。

来源：能见APP2019-10-23

在这儿给大家分享我们近期做的工作，叫风速地形数字化，我们通过机组运行数据，结合风速、地形以及相应的环境信息，从多个维度采取相应的数据分析，通过相关性、回归分析、神经网络和决策数等技术，来建立相应的模型，

来源：电网技术2019-10-22

图4为根据式(21)得到的神经网络输出值误差,经判断,训练在第298次之后达到式(21)的收敛要求,固定训练后的神经网络权值。...q函数,采用迭代方法训练bp神经网络直到q函数收敛。

来源：环球杂志2019-10-18

欧美发达国家对废金属物料的分选已从单纯的依靠传感器技术发展到逐步融入图像处理、神经网络、激光诱导击穿光谱（libs）技术，其自动分选系统可根据分选任务和条件灵活地进行配置，可以分选出1~2毫米粒径的废金属颗粒

来源：《环球》杂志2019-10-16

欧美发达国家对废金属物料的分选已从单纯的依靠传感器技术发展到逐步融入图像处理、神经网络、激光诱导击穿光谱(libs)技术，其自动分选系统可根据分选任务和条件灵活地进行配置，可以分选出1~2毫米粒径的废金属颗粒

来源：江苏省盐城供电公司2019-10-15

近年来，随着坚强智能电网的不断发展，国家电网的“骨骼肌肉”已经相当发达，但一个拥有超强体能的“运动员”，还必须有迅速敏锐的“神经网络”。

来源：上海市节能工程技术协会2019-10-11

第三个由上海领跑者电力科技有限公司盛敏健总监简单做了公司介绍为大家带来介绍了《中央空调智慧节能及优化控制》分析了行业现状，多角度介绍了新一代智能控制系统，利用人工智能神经网络算法挖掘中央空调节能潜力并提到了领跑电的智能充电设施

来源：国家电网公司2019-09-30

我们所看到的各种传感设备就好比是机器人的眼睛、耳朵、鼻子，它们负责感受配电房环境和设备运行工况；而边缘物联代理装置和无线多跳自组网技术就是神经网络，负责将感知设备所采集到的信息传输至大脑；而赋能平台就是机器人的大脑

来源：自动化学报2019-09-29

其核心思想为, 通过神经网络、行为分析模型等代理建模方法, 对电厂系统、设备、人员建立模型, 组成同实际系统等价的人工系统....同时, 把演化算法与博弈论理论、多智能体系统理论相结合, 并引入分布式计算技术, 建立性能更高效的分布式系统演化算法, 并将协同演化思想与人工神经网络算法、人工免疫算法、模拟退火算法等结合, 集成现有智能算法中的不同搜索技术

来源：中国电力知库2019-09-29

人工智能技术在能源电力领域的应用历史最早可追溯到上世纪80年代，美国电科院开发的基于神经网络的负荷预测技术。

来源：北极星风力发电网2019-09-19

这些数据特征，这些数据可以保证风轮的数据，传统链的数据，工况数据都可以放进去，这是我们基于循环神经网络识别的一个技术。

来源：北极星风力发电网2019-09-19

大家都知道风速是一个强速记性和间接性的信号，在理论上大家都认为风速具有很强湍流性不一定能被预测，特别是对于一些特殊的天气情况或者特殊复杂地形风况而言，它具有一个更强的非平稳性和非高线性，所以对这种情况我们进行变换，我们用en神经网络进行预测

来源：亮报2019-09-18

运算结果不仅能研判独居老人家中用电是否异常，反馈与正常情况的偏离率，还可以通过神经网络算法，智能化判断老人家中是否发生异常情况。

来源：北极星电力网2019-09-16

超前布局类脑神经网络模型、基于类脑机理的学习算法等理论研究，建立具有可解释性、强泛化能力的人工智能模型。...人工智能软件方面，重点在智能计算体系结构与系统领域，集中攻关存储器、处理器异质集成和可重构计算技术，开发类神经网络分布计算、异构及可重构计算。

来源：《热力发电》2019-09-11

该方法基于地方热负荷，对要求调整发电计划的电厂进行热负荷假设检验提取，并用 elman 神经网络方法预测热负荷，最后采用灰色神经网络方法来确定电厂发电量。

来源：《热力发电》2019-09-11

本文利用大数据分析技术对机组能耗相关历史数据进行分析，采用反向传播（bp）神经网络对不同负荷区间分别建立供电煤耗特性分析模型，计算各个负荷工况区间内各运行可控参数对供电煤耗的影响评价因子即敏感性系数，以及不同负荷区间内模型预测能力

来源：沈阳自动化研究所2019-09-09

深度递归神经网络考虑潮流安全约束的微电网结构图基于深度神经网络与浅层网络的近似最优价值函数...该方法考虑可再生能源出力的随机性及其对电网交流潮流约束的影响，利用一个深度递归神经网络对微电网当前运行状态进行特征提取，并在保证微电网安全性的基础上，对微电网各分布式发电单元进行调度，实现微电网运行的实时优化控制

来源：南方电网报2019-09-06

深化智慧换流站、智慧输电线路建设，建立基于人工智能和神经网络的设备状态科学评价体系，持续迭代、自我完善深度学习模型，实现设备的状态自动判断、预测、预警，全面推动换流站运检方式逐步向自动化、智能化、集约化转型

来源：国家电网报2019-09-04

庞大的电网像是一张神经网络，如同人的神经系统一样，延伸至每个客户的末端神经元，将一个个最细微的信息反馈至中枢大脑，分析、关联、加工，成为发现问题的关键依据，也变成倒逼管理提升的重要手段。

来源：宏成供电2019-08-30

（2）电池soc估算：电池储能设备荷电状态（soc）采用高精度的安时积分+开路电压 校正方法，采用神经网络法对磷酸铁锂电池soc进行估算，将估算 误差控制在5%范围内，具有较高的估算精度。