来源：鼎酷IOT部落2017-10-26

价值密度(value)：大量的不想管信息，对未来趋势与模式的可预测分析，深度复杂分析(机器学习、人工智能等)。4.

来源：北极星售电网2017-10-26

2、模型自我进化基于机器学习算法，预测模型根据历史数据和未来变化趋势不断自我完善和修正，动态调整预测的算法参数，实现自我进化。...根据单一用电影响因素或多个因素的重叠影响，构建售电量预测分析模型库，实现对用电因素影响率的量化标准，计算出不同环境下对售电量的影响指数，如年度指数、月度指数等，在充分利用基于时间序列的成熟模型的基础上，结合目前的机器学习算法和深度学习算法对模型进行不断的优化和完善

来源：北极星环保会展网2017-10-25

如果按标准的空气质量检测系统定的话，是需要花很多钱的，我要做到网格化，在一两公里里面建一个站点，一定要把成本降下来，成本降下来选择监测器的精度和稳定性是达不到标准这个平台的要求的，而又采取了一个自适应的机器校验，实际上这块把机器学习

来源：能源发展与政策2017-10-24

数字化时代下，人工智能、机器学习等新技术在风电行业不断深入应用，风电已经逐步实现从自动化向智能化的飞跃。

来源：远景风向标2017-10-23

基于海量与精准的数据采集，远景ensight wind通过机器学习算法，训练设备健康度模型，衡量发电性能和设备健康度，提供关键部件的健康度预警与状态维护提示，从而实现预测维护。...在没有任何行业参照的多年孤独探索中，远景通过在风场一线的深度探索，结合全球物联网、大数据、机器学习最新技术，实现在数字世界里不断优化物理风场的设计和运营效率，助力行业寻求更低的度电成本与更优的解决方案，

来源：北京国际风能大会暨展览会CWP2017-10-20

第二个体系，就是我们现在大家也逐渐逐渐都在用的基于机器学习的方法，它能够把我们稍微复杂的问题，通过我们更高级一点的方法，如果我们有在线的数据，它能够产生一些预警的效果，现在在业界比较关注的叶根螺栓失效的情况进行报警

来源：风能2017-10-20

平台通过大数据信息采集与分析、机器学习、系列优化算法以及神经模糊控制等技术，实现了风电场全场机组全天候全自动无人值守运行。目前，这套整体解决方案的效果得到了实践的检验。

来源：PV兔子2017-10-19

这样，那我们就用时髦的图像识别机器学习吧（memant, pip, 2016）。晶界是这样的图像模式，位错长那样，污染又是这样。...我们把他们一一识别出来进行加权；再把不同亮度进行加权；不停喂数据，让机器学习图像模式去！这种办法，建模难度倍增，精度也未见得无比精确，但确实广泛适用于各种不同的硅片来源以及各种不同的电池制作工艺。

来源：中国能源报2017-10-19

平台通过大数据信息采集与分析、机器学习、系列优化算法以及神经模糊控制等技术，实现了风电场全场机组全天候全自动无人值守运行。目前，这套整体解决方案的效果得到了实践的检验。

来源：电力头条APP2017-10-19

风云智是人工智能的平台，通过先进的人工智能技术，通过数据分析，包括通过机器学习，实现在线的策略优化，同时呢，还有一些语音技术，语义识别的技术，开发了所谓的智能客服系统。...这里我想从技术角度来说，我们风云平台使用哪些技术，我就不展开了，简单介绍一下，包括深度学习技术，视频和图像处理技术，实时数据库、控制技术、调度优化、网络通讯、气象数据分析、地理信息系统、机器学习，这些都会给大家提供完整服务

来源：能见2017-10-19

同时为了避免这种情况产生，我们提供了大数据分析系统，第一个是利用统计学的方式，采用一些中位数、分位数、均值，来建立预警模型，第二个通过机器学习，人工智能、深度学习，通过历史故障记录，通过机器学习训练，来实现提前预警

来源：能见2017-10-18

在中国国际展览中心（新馆）风电场智能运维专场，中车株洲电力机车研究所有限公司数据团队负责人韩德海分享了在风电机组的健康管理系统及应用方面的两套分析方法，pcb的方法，就是所谓机组对机组的方法和基于机器学习的方法以及使用案例

来源：能见2017-10-18

这个平台基本解决方案的特点，数据同化，当然这是从数据分析的角度来讲，还有机器学习，还有多模型融合，包括卫星云图的解读和预算，融入进来使得它能够更好的服务。

来源：电力头条APP2017-10-17

展会期间，上海电气举办了风电技术论坛，上海电气风电集团技术部机器学习工程师刘永鹏主题分享《海上风场维护调度系统》，刘永鹏介绍了上海电气集团一款新的海上风场维护调度系统。

来源：能见2017-10-17

而在数字化时代下，人工智能、机器学习等新技术在风电行业不断深入应用，风电已经逐步实现从自动化向智能化的飞跃。

来源：中国能源报2017-10-16

机器学习，实现预测维护任何设备不仅有运行状态，还存在着健康度状态，而通过机器学习能够识别设备的健康度状态。...基于enos新能源软件解决方案直连、安全、高精度、机器学习的强大优势，实现传统电站向智慧电站的转变，打造了全国智慧能源管理的新标杆！

来源：北极星风力发电网2017-10-16

欢迎各位到现场揭秘更多惊喜~ 3.软件边会：机器学习如何让风场更加智慧10月18日，远景能源将举办enos智慧风场软件解决方案边会。

来源：中国兰州网2017-10-13

该系统采用基于传感器技术的空气质量网络监测仪,无需在现场进行信号处理.而是将监测原始信号及时传输到监测平台，在平台上利用机器学习和基因算法，消除温度、湿度的影响和交叉干扰，得到准确的实时数据，然后发布。...与以往仪器采用的必须用高等级标准进行现场校准不同，该系统采用平台校准的方式，在监控平台与标准的常规大气自动监测站数据进行比对，通过机器学习和基因算法，由计算机系统对每个网络监测仪进行平台校准，消除漂移的影响

来源：科技部2017-10-12

，设计通用的编程模型和接口，研制高效、可扩展、可兼容的大数据机器学习系统;研究智能式交互向导的大数据分析意图理解以及分析途径推荐技术;开展流数据大规模在线数据分析的综合示范应用。...大数据分析应用与类人智能3.1 大数据分析的基础理论和技术方法(基础研究+共性关键技术类)研究内容：研究大数据环境下机器学习的创新理论和方法，面向流数据和复杂高维数据的新型分析技术，以及在特定约束条件(

来源：明阳智能2017-10-12

机组亚健康预警系统基于监控系统获取的大量数据，通过建立数学模型，采用机器学习等核心算法，实现机组健康隐患以及故障预测，建立预警机制，采取预防性的维护和维修，减少非计划停机时间，避免重大部件的损坏和发电量的损失