来源：金台资讯2020-04-27

按照今天签署的此项合作协议，双方还将在基础数据和典型应用的基础上，定期进行技术研讨和业务探讨，通过共同组建团队联合申请国家科技项目、四川省科技项目和国家电网公司科技项目等方式，充分运用大数据、人工智能、机器学习等现代先进信息技术

来源：中国电力期刊2020-04-24

李司陶，国网能源研究院财会与审计研究所，从事电力市场、电力体制改革和机器学习研究。

来源：中国电力期刊2020-04-24

李司陶，国网能源研究院财会与审计研究所，从事电力市场、电力体制改革和机器学习研究。

来源：中国电力期刊2020-04-24

李司陶，国网能源研究院财会与审计研究所，从事电力市场、电力体制改革和机器学习研究。

来源：低压配电研发组2020-04-22

技术趋势：5g，ai人工智能，区块链，传感器，云计算，大数据，边缘计算，机器学习，ar虚拟现实，数字双胞胎等等4.

来源：美丽株所2020-04-21

▲某风电场单台机组实时监测页面最聪明的“医生”风电机组健康管理系统该系统采用机器学习的智能算法集成专家经验，建立了风电机组健康状态量化评价体系，将存在隐性问题的机位或部件及时、准确地推送给运维人员和设计人员

来源：华润电力2020-04-16

该系统创新性地应用人工智能图像识别、生物特征识别、智能传感、智能机器人、机器学习、三维建模、高精度室内外定位等先进技术，重点解决生产现场监督管理难、监控盲区大、监管手段弱等安全痛点和难点，是智慧电厂建设的重要环节

来源：江苏省盐城供电公司2020-04-16

在数据建模层面，从用电和信令两个维度精准分析企业复工复产和人口流动行为，通过搭建机器学习模型，计算企业复工复产、商业景气指数、涉疫小区人员流动数据，并完成了一体化展示和动态预测。

来源：ABB中国2020-04-15

abb电气事业部广泛的产品组合融合机器学习、人脸识别、大功率充电、环保绝缘气体等领先技术，从发电端到用电端，提供中低压配电控制系统、建筑控制系统、电动汽车充电基础设施等解决方案，推动从智能到更智慧的转变

来源：风能专委会CWEA2020-04-08

在数字化系统中，我们越来越多地只能知道发生了什么，却无法理解为什么发生，比如机器学习在下围棋方面已经全面战胜人类。这形成另一个维度的“黑箱化”。...对于可再生能源，广泛的机器学习（machine learning）以及深度学习技术的引入，可以结合数字化天气预报更加准确地预测风、光的出力，减少“在错误的时间发电”的非系统风险，以及帮助更好地在地理上排布风电机组

来源：中国能源报2020-04-08

目前，城市智慧能源体系中的以下核心技术仍未得到很好解决：一体化城市级能源大数据资源体系构建；城市智慧能源统一网络体系构建；城市智慧能源系统中的智能系统模型（含机器学习算法）体系构建；城市智慧能源细分业务领域建模

来源：扩博智能2020-04-02

扩博智能基于计算机视觉、机器学习等技术，通过数据获取、图像识别、云端大数据处理和分析等路径，形成了精准的、聚焦的新能源（风电）、零售领域专家级行业解决方案。

来源：广东电力2020-03-31

劳咏昶（1989），男，浙江衢州人，经济师，工学硕士，主要从事机器学习与大数据处理等方面研究。

来源：雷锋网2020-03-30

通过采用aws的服务，客户可以访问不同的工厂数据以提高整体的设备效率，可以通过加入人工智能和机器学习的技术，从而提供实时和预测分析功能，还可以在云端制定灾难恢复计划。...」；华为云工业互联网以华为云ei作为他的核心利器，将自家的fusionplant平台定位为工业互联网领域的“黑土地” ··· ···雷锋网了解到，目前aws提供超过175项全功能的服务，涵盖人工智能、机器学习

来源：智慧环卫学组2020-03-26

随着新一代信息技术的快速发展，计算能力、数据处理能力和处理速度都将得到大幅提升，机器学习算法快速演进，大数据的价值得以展现。...而ai技术的核心在于，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能思考能力”，并通过建立和业务相关的模型寻求解决方案以及实现预测等

来源：智能相对论2020-03-25

比如人工智能，细分下来，智能硬件、机器学习、交互模式、ai芯片、平台系统等等都有可能成为该领域的基建目标。

来源：36氪2020-03-25

bluwave-ai center 则管理着多个“bluwave-ai edge，它将机器学习与新数据结合使用，收集数据用以训练 ai 模型，然后将这些模型发送回 bluwave-ai edge，进行预测

来源：亮报2020-03-25

风力发电预测主要使用风机状态数据、测风塔数据、气象预报数据以及大量的风电站运行数据，采用机器学习等方法，预测0～4小时内和24小时内单风机和风电场总体的有功功率。

来源：亮报2020-03-25

风力发电预测主要使用风机状态数据、测风塔数据、气象预报数据以及大量的风电站运行数据，采用机器学习等方法，预测0～4小时内和24小时内单风机和风电场总体的有功功率。

来源：北极星输配电网2020-03-24

鼓励东软集团等软件企业研发面向不同工业场景的物联网智能分析、数据集成与治理、数据分析与可视化、机器学习与人工智能等工业软件。