来源：中国能源网2020-06-22

需要通过5g、能源物联网（电力物联网）、机器学习、边缘计算提供支撑。

来源：《国家电网》杂志2020-06-18

基于用电信息和量测信息的深度感知，获取负荷特性及构成的实时数据，利用大数据和人工智能分析技术，实现按站分时精准负荷建模，准确反映负荷模型的时变性，提升电网负荷模型精确度，准确把握电网输电能力；基于人机知识交互与协同工作、人在回路的机器学习等先进人工智能技术

来源：北极星电力网2020-06-12

有数理统计、机器学习、数学优化、知识图谱，以及自然语言识别。在建模过程及算法结果输出都可以进行可视化的呈现来进行分析。每一个算法模型建好之后，形成算子流。

来源：中国华能2020-06-11

2电池（组）智能诊断与故障预测技术【原理】运用机器学习技术对电站的历史数据进行深度挖掘，并结合实时测试数据进行预测，提前发现异常的苗头并将其消灭在萌芽之中。

来源：重庆人社2020-06-11

二、博士后招收方向1、输变电设备智能诊断与状态评估；2、输电线路力学分析；3、计算机图像处理及机器学习；4、人工智能在电力系统中的应用；5、网络安全对抗与自动化渗透技术；6、电力系统仿真与稳定控制技术；

来源：给水排水2020-06-05

建立基于机器学习库的数据挖掘分析平台，对集团公司的业务运营、营销策略、生产管理等各方面建立不同的业务规则和算法模型，为企业提供基于数据的决策支持。

来源：国网浙江电力2020-06-04

此外，该平台还具备大数据分析功能，能提升机器学习的危险信息智能识别技术，结合单兵设备等交互式现场作业技术，可自动对工作过程中发现的危险信息进行学习和智能分析，进一步消除施工隐患，保障各方安全。

来源：净水技术2020-06-02

a:人工智能与机器学习前程无量，可我不认为我们能够预测这条发展道路将把我们带向何方。我期待它将引领我们走得非常深远。

来源：中国能源报2020-06-02

采用大数据技术首先需要对这些混合大数据进行有效的收集、整理，存储成新的各阶段、各专业等的大数据资源库；其次，结合资源库、专题报告、典型造价、限额指标等可以形成可供查询的电网工程知识信息系统；最后，通过参数化统计分析、机器学习技术并加入专家经验可以生成各种工程量的预测模型和知识库

来源：北极星水处理网2020-05-29

人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

来源：净水万事屋2020-05-18

这些机器学习手段均使用了复杂的数学手段，在有限的篇幅中对任意一种数学手段的原理进行详细介绍是非常困难的。...软测量可以通过机器学习等方式建立基础指标(例如溶解氧等)与目标指标(例如生化需氧量等)之间的数学关系，并最终从基础指标推断目标指标的数值。

来源：中国电力企业管理2020-05-18

在广泛采集与集成用户用能数据、气象数据、宏观经济数据、多能源市场交易数据基础上，利用关联规则挖掘、机器学习等技术，通过对海量数据的分析与发掘，准确掌握包括用能种类、用能倾向、用能弹性等多元用户用能特性，

来源：中国电力企业管理2020-05-18

在广泛采集与集成用户用能数据、气象数据、宏观经济数据、多能源市场交易数据基础上，利用关联规则挖掘、机器学习等技术，通过对海量数据的分析与发掘，准确掌握包括用能种类、用能倾向、用能弹性等多元用户用能特性，

来源：中国电力企业管理2020-05-18

在广泛采集与集成用户用能数据、气象数据、宏观经济数据、多能源市场交易数据基础上，利用关联规则挖掘、机器学习等技术，通过对海量数据的分析与发掘，准确掌握包括用能种类、用能倾向、用能弹性等多元用户用能特性，

来源：中国电力企业管理2020-05-18

在广泛采集与集成用户用能数据、气象数据、宏观经济数据、多能源市场交易数据基础上，利用关联规则挖掘、机器学习等技术，通过对海量数据的分析与发掘，准确掌握包括用能种类、用能倾向、用能弹性等多元用户用能特性，

来源：新华网2020-05-14

为进一步精准布局电动汽车充电设施，国网天津电力充分发挥城市能源大数据中心作用，利用充电桩充电数据、位置分布、用途类别等海量数据，结合周边人口、车辆分布等城市运营数据，建立充电桩利用率评价模型，通过聚类分析、关联分析等机器学习技术

来源：国投高新2020-05-13

数据安全涉及机器学习、自然语言处理、知识图谱及密码学等多重技术，方案落地复杂度高，标准化程度低，具有较高的进入壁垒。

来源：国网天津电力2020-05-13

为进一步精准布局电动汽车充电设施，国网天津电力充分发挥城市能源大数据中心作用，利用充电桩充电数据、位置分布、用途类别等海量数据，结合周边人口、车辆分布等城市运营数据，建立充电桩利用率评价模型，通过聚类分析、关联分析等机器学习技术

来源：国网天津电力2020-05-13

为进一步精准布局电动汽车充电设施，国网天津电力充分发挥城市能源大数据中心作用，利用充电桩充电数据、位置分布、用途类别等海量数据，结合周边人口、车辆分布等城市运营数据，建立充电桩利用率评价模型，通过聚类分析、关联分析等机器学习技术

来源：电网头条客户端2020-05-09

为解决供应商与金融单位在融资过程中存在信息不对称、信用风险评估等难题，国网大数据中心依托供应商信息、合同信息等erp财务、物资数据资源优势，采用机器学习算法，构建贷前需求挖掘、贷中智能审核、贷后风险控制三类