来源：中国能源报2020-11-04

从平价到低价，需要与大数据、云计算、边缘计算、机器学习等新兴技术深度融合，用数字化技术赋能。三一集团副总经理、三一重能数字化本部总监彭旭表示，三一的数字化战略覆盖风电产品的全生命周期。

来源：北极星电力网2020-10-29

从空调负荷数字建模和调度仿真上来说，通过数字孪生技术，借助于物联网和大数据技术，通过采集有限的物理传感器指标的直接数据，并借助大样本库，通过机器学习推测出一些原本无法直接测量的指标，以此建立具有更高准确性的空调负荷模型

来源：中国能源报2020-10-29

这需要风电运维与大数据、云计算、边缘计算、机器学习等新技术更深度地融合。在赵志祥看来，海上风机复杂的应用场景，对硬件平台和软件平台都是巨大考验。

来源：国家电网报2020-10-27

分析应用能力主要包括统计分析、机器学习、深度学习三个层级，是企业从海量数据中发现有用信息的关键能力。...建议能源电力企业加大统计分析类成熟商业化软件工具的部署应用力度，推动机器学习算法库、模型库、训练库的统一建设，加快产业应用、商业应用的实战检验和迭代创新，瞄准复杂性强、不确定性大的应用需求，加强产学研联合攻关

来源：国家电网报2020-10-27

下一步，国网新能源云将持续完善服务功能，基于人工智能、机器学习等信息技术，上线智能解读、智能客服等智能化应用，提高数字化、便捷化服务能力，助力“获得电力”服务水平稳步提升。

来源：国家电网报2020-10-27

分析应用能力主要包括统计分析、机器学习、深度学习三个层级，是企业从海量数据中发现有用信息的关键能力。...建议能源电力企业加大统计分析类成熟商业化软件工具的部署应用力度，推动机器学习算法库、模型库、训练库的统一建设，加快产业应用、商业应用的实战检验和迭代创新，瞄准复杂性强、不确定性大的应用需求，加强产学研联合攻关

来源：《风能》2020-10-22

通过自适应机器学习算法与人工修正模型相结合的方式，即时迭代预测模型。...金风科技还打造了soamtm 系统，它是基于大数据平台技术和物联网iot技术，融合云计算、机器学习、移动互联、预防性维护策略、精益运维等先进技术和运维管理经验，形成“集中监控+高级应用”的个性化系统解决方案

来源：北极星风力发电网2020-10-22

安维士多年持续研发投入，逐步孵化衍生一系列软硬件产品，自研的人工智能算法的不断迭代更新，本次展出的故障预测与健康管理平台，融合先进的数据挖掘、机器学习算法，实现齿轮箱管理的智能化运作。

来源：北极星风力发电网2020-10-15

算法模块中融合了风资源业务中常规应用的8种算法及机器学习算法，并对其中优秀的算法做了参数的调优；地形分类也基于传统的gis分类做了周边地形影响的优化，形成了适合组合测风的分类标准。

来源：浙能锦江环境2020-10-14

2020年8月，浙能锦江环境云南省昆明市西山垃圾发电厂——中国国内垃圾焚烧行业首个利用大数据预测、视频识别、云端技术、机器学习、工业et智能、dcs反向控制等技术实现锅炉自动化燃烧控制的项目通过世界银行专家组验收

来源：中国电力新闻网2020-10-13

基于机器学习算法分析客户负荷数据，国网福建电力构建群租房识别大数据模型，创新治理模式，以福州市为试点，通过数据定位代替人员现场排查，全面、高效、精准辨识群租住户，累计已识别5300余户群租房用户，准确率达

来源：北极星电力网2020-09-28

结合神经网络，机器学习，趋势预测，高级的数据过滤等工具，对被监控组建的故障在萌芽阶段进行检测识别，使误报的几率可以忽略不计。最后一部分是总结与展望。...右边的图是我们1期正在应用的一个在线诊断系统，这个系统是具有超前预测混合诊断的功能，共具有120类设备的1万1千多种模型，机器学习和专家知识混合诊断，实现故障预测与相关要素分析，实现未知故障的预警。

来源：远光软件2020-09-27

团队致力于自动化硬件、人工智能技术与线上线下业务的有机融合，将机器学习、ocr识别、图像识别、语音识别、知识图谱、自然语言处理等人工智能技术广泛应用于企业管理的全业务场景中，帮助企业实现了业务创新、智慧交互

来源：北极星电力网2020-09-27

有什么经验模型有方式方法我们在学习过程当中也知道检测点哪里最适合，因为老工人听的位置一定是通过物联网检测的模式，只不过他脑海里面的经验怎么变成一个特征值，变成一个算法，在大数据发展过程当中，有很多经典案例，一个人把头发去掉，喉结的位置挡住怎么通过机器学习算法判断这个人是男人还是女人

来源：中国电力报2020-09-27

要准确识别我国电力系统应对极端事件面临的最大风险和薄弱环节；第二，要从关键节点加固、应急响应和快速恢复等方面开展弹性电力系统的提升策略研究；第三，要从规划层面实现面向能源转型与弹性提升的电源结构与布局优化；第四，要将弹性电力系统理论与数据挖掘、机器学习

来源：天津同阳科技2020-09-23

天津同阳科技发展有限公司环境大数据研究院黄承韬院长出席本次会议并在环境监测热点技术及应用发展论坛做“大数据技术在环境监管中的运用”主题报告，与到场的环境监测行业专家/学者、企业用户、厂商技术人员共同展望云计算、机器学习等新兴技术在环境监管中的运用场景和示例

来源：DeepTech深科技微信平台2020-09-22

尽管以机器学习为突破口、以深度学习为实现方法的各种 ai 技术在水与环境领域展露出优异的预测性能，但其可解释性是推广应用的短板。...图 | 数据驱动的水循环集成管理与人工智能模式（来源：受访者）王旭团队近期的研究进展，正是通过构建基于机器学习算法的数据驱动模型，在实现城市水系统水量水质动态预测的基础上，预测系统能耗，这为实现水系统运营成本的精准控制

来源：天泽智云2020-09-21

·叶片卫士技术优势算法优势：基于特征增强+机器学习的智能算法系统，准确定位叶片多类失效模式及严重等级，检测叶片早期异常并报警。工程化优势：便捷、友好的安装方式，有效节省安装维护成本，规避叶片二次损伤。

来源：北极星风力发电网2020-09-21

下面举一个发动机滑环状态异常的预警机理，异常原因滑环自身发热异常，滑环冷却系统散热异常，方法是设备运行机理与机器学习相结合。...这部分内容算法模型这部分很多时候对我们的机器学习，人工智能这部分缺的有点过头，这部分算法人工智能技术和数据驱动、大数据技术并没有神奇的作用。

来源：工业和信息化部原材料工业司2020-09-20

人工智能：推动先进算法、机器学习、智能芯片在建材行业智能生产、智能决策、智能物流、智能监测、智能追溯等领域的应用。