来源：远光软件2021-04-30

在人工智能方面，正式成立人工智能事业部，持续深化自然语言处理、ocr、nlp、知识图谱、机器学习等技术应用研究，截至2020年底累计受理人工智能专利70余项。

来源：北极星电力网2021-04-28

在定量模型里面主要分为单变量定标模型、机器学习多元模型、自由定标模型，目前比较多的是机器学习多元分析模型，公司的软件是使用的基于物理模型优化和机器学习的多元分析定标模型。

来源：北极星电力网2021-04-28

信函一点通是通过ocr识别，通过机器学习分析历史数据，实现信函批分结果的精准预测。规程一点通，根据历史工单及相关生产信息，为用户提前所需的文件，并融合rpa技术实现挂接。

来源：北极星电力网2021-04-28

也就是说传统的基于上下限阀值传统报警已经不能满足电厂设备健康和可靠性分析要求，本技术基于机器学习和人工智能算法，结合专家经验和业务知识创建并训练模型，通过模型的实时数据分析，可对整个电厂关键设备进行智能监控...性能监测与分析模块，主要是以热力学模型为核心，以快速稳定准确的非线性方程组求解其为支撑，根据设备特性和系统逻辑建立性能分析模型，并利用实时历史的运营数据结合机器学习对模型进行标定修正，基于修整完的准确模型进行设备和系统的实时状态仿真

来源：北极星风力发电网2021-04-28

首先还是从cgnnature获取测量值，通过机器学习获得学习参考值，有监督学习使用神经网络，无监督学习用当下比较多的大数据，这块我们的效果还是比较优秀，是因为这块我们持续针对工业数据进行数据、算法的优化...是比较简单的转化，可以有效跟踪我们整个的趋势状态变化，这是发电机绕组温度的案例，这个案例中可以看到发电机绕组的温度随着外部工况变化是非常迅速的，变化的过程中人员是很难知道它大概的变化趋势，但是经过我们的机器学习模型预测

来源：北极星电力网2021-04-28

前面也提到，再往上的能力我们一家完全构建也不太现实，且不同的行业是有不同需求的，比如机器学习、ai模型，我们是和百度的ai团队合作的，我们的报表也战略投资了相关的公司，我们也会和相关的友商合作，我们在一些项目上和友商合作都有落地案例

来源：北极星风力发电网2021-04-28

值得一提的是，无人机是区别于我们所买的一般无人机我们和院校合作，无人机利用微距巡检，飞行是比市面上的无人机强很多，微距拍摄的分辨率可以达到毫米级，无人机精确巡检是有帮助的，无人机巡检我们会进行图象识别和机器学习技术对图片进行分析

来源：麦肯锡2021-04-28

大力推动“低碳+数字化”的运营转型，将效率提升做到极致深入理解“十四五”期间国家碳减排目标对水泥产业链的影响，主动开展端到端的碳足迹评估和减排成本曲线评估；将数字化运营与低碳转型相结合，利用人工智能和机器学习等手段在生产过程中减少波动

来源：北极星风力发电网2021-04-28

，小样本数据用大数据来分析必须要找到很好的方法和方式，否则你用机器学习是没办法做到的。...来源了数据我们更多要做数据的加工，来源有很多的电站，来自于很多业务系统，我们要进行多元数据的清洗、交互、关联，我们既要包含传统数据，也要用到云存储、机器学习甚至分布式计算等数据，支撑我们的应用。

来源：北极星电力网2021-04-27

针对风电场地地势复杂、机组分散、运维成本高的问题，在2019年我们和远景能源进行合作，对历史数据采用数据挖掘和机器学习的算法，对大部件、控制系统开展实时的监测诊断，实现预警分析，经过一年的磨合运行来看，...这是我们现场的一个简单的模型，这个齿轮箱轴承温度的模型，主要是刚才提到的一些前期的数据治理，我们也不是单纯的把数据取一个高低限制，出现高低限制的不匹配就报警，它还是基于我们一些历史的数据和历史的工况，做了一些机器学习的训练

来源：北极星电力网2021-04-27

第四方面是智能化，我们也是利用大数据、云平台、机器学习、人工智能等技术进行数据的横向、纵向的集成，运用数据获取知识、服务企业什么经营的各个环节，实现全价值链的智能化。

来源：国家电网报2021-04-22

财务rpa机器人以视觉处理、机器学习、数据分析等技术为基础，将打印银行回单、手工录人凭证、登记往来台账等事项在线自动流转，并自动完成银行流水下载、凭证编辑审核、往来台账更新、一键通知等任务，缩短了客户获得报告和发票的时间

来源：电气风电2021-04-08

，需要做到以下两点：第一，在风机侧建立具备高效数据管理与服务功能的智能终端，实时收集高、低分辨率数据，具备完善的边缘计算能力，不仅满足于传统实时控制的需求，还将建立信息孤岛之间的连接桥梁，将高级应用（机器学习

来源：储能之声2021-04-07

基于enos™多年的能源终端数据积累，运用机器学习算法，建立储能画像和故障模式库，通过分析进行数据异常模式匹配，识别设备亚健康状态，预判故障发生的位置和类别。

来源：储能之声2021-04-07

基于enos™多年的能源终端数据积累，运用机器学习算法，建立储能画像和故障模式库，通过分析进行数据异常模式匹配，识别设备亚健康状态，预判故障发生的位置和类别。

来源：ABB中国2021-04-06

利用机器学习和分析技术，该解决方案可实现系列令人瞩目的功能，包括对车辆健康和维修的充电规划及实施监控，根据时段、天气状况与使用模式，相应优化电动汽车路线。

来源：北极星电力网2021-04-06

围绕物质科学、生命科学、信息科学与技术等，探索开展人工智能、机器学习、纳米科技、合成生物等前沿交叉研究。

来源：北极星风力发电网综合2021-04-06

围绕物质科学、生命科学、信息科学与技术等，探索开展人工智能、机器学习、纳米科技、合成生物等前沿交叉研究。

来源：北极星太阳能光伏网（整理）2021-04-06

围绕物质科学、生命科学、信息科学与技术等，探索开展人工智能、机器学习、纳米科技、合成生物等前沿交叉研究。

来源：北极星输配电网2021-04-06

围绕物质科学、生命科学、信息科学与技术等，探索开展人工智能、机器学习、纳米科技、合成生物等前沿交叉研究。