来源：奥尼卡水处理创新部落2017-10-09

a review for the urban water sector将数据挖掘的机器学习和我们城市水务部门的决策分析拉到一起来讲的文章目前还为数不多，所以还是值得借鉴阅读的。...ica)人工神经网络 (anns)聚类分析、模糊分析支持向量机(svms)识别数据系列中的定性特征的算法除此以外，环境决策支持系统(edss) 和知识管理 (ontologies) 也包括在内，但关于机器学习的算法不在考虑范围内

来源：能源评论2017-09-30

在输配环节，ge人工智能技术替代了人工巡检、电话报障的传统方式，利用智能电表和机器学习进行定位和检测，提高故障响应，自动识别问题的根源，迅速恢复供电。...机器学习允许软件识别微小变化，从燃煤机组的实践经验看，不仅提高了燃煤系统的效率和稳定性，减排效益也较为可观，效率提高1%相当于减少1000辆机动车的碳排放量。

来源：投资者报2017-09-27

未来在寻找更具储电和成本效益的材料过程中，我将运用到资料库和机器学习技术所组成的人工智能运算方式，将能够更快速进行材料建模，并先行引入虚拟测试阶段，更能以平行运算方式同步展开各种材料开发专案，预料可以大幅缩短过去需要耗时数十年研发的过程

来源：远东软件2017-09-26

远光软件将企业管理领域30多年耕耘所积累的管理经验通过机器学习转化成机器可读的管理模型，提出了全新的ai+整体解决方案，为企业ai+转型装上管理的大脑。

来源：远光软件2017-09-25

目前，远光移动互联有限公司将企业管理领域30多年耕耘所积累的管理经验通过机器学习转化成机器可读的管理模型，提出了全新的ai+整体解决方案，为企业ai+转型装上管理的大脑。

来源：E20水网固废网2017-09-19

系统的核心优势是实现了机器学习和大数据处理与分析在供水行业的应用，并取得了较好的漏损监测以及运营决策的效果。...数据处理能力系统的大数据分析引擎包含多种算法与模型，如多种信号处理工具、机器学习工具、异常事件监测工具等，通过机器自动学习的方式归纳供水运行数据(系统中分析的数据包括压力数据、流量数据、声呐数据、水质数据和远传水表数据等

来源：雷锋网2017-09-16

c-air重量约590克，配备空气取样器和小巧精致的显微镜头，30秒内可对6.5升空气进行采样分析，并通过机器学习算法产生尺寸和分析的空气中颗粒的图像。...该设备通过智能手机发送图像至远程计算机服务器进行分析，据研究人员介绍，由于应用了机器学习，该装置比其他检测器更快速适应检测如不同品种的霉菌和花粉等pm2.5颗粒。

来源：远光软件2017-09-13

场景感知otalk.ai制度通能通过大数据和机器学习，分析具体语境和用户意图，还能感知周边环境，结合用户行为和画像，构建出用户所在场景，提供合适的主动服务。

来源：能源杂志2017-09-08

谷歌数据中心运用其deepmind的机器学习人工智能技术，能够有效节约40%的能耗。...在智能运检方面，以输变电设备全景信息集成数据为基础，建立统一协调、科学高效面向生产运营的输变电设备全寿命周期管理体系，基于大数据与机器学习提供更加精益化的资产运营和日益精准化的运维检修方案；在能源供需平衡方面

来源：36大数据2017-08-28

举例来说，在挑选最佳参与者的时候，电网运营商将能通过审查来自智能电表和传感器的数据，使用尖端机器学习技术对个体设备和电池储能单元的行为建模。...在英国和其他地方，很多人工智能研究团队正在应对上述挑战，而一些初创公司已经开始研发这样的系统用于实践例如，相对简单的机器学习技术已经开始被投入使用。

来源：中国能源报2017-08-22

一样懂风机 远景基于全球数十吉瓦风电资产管理经验认识到每一个风机都是独立的个体基于风机物理模型的基础上采用先进的机器学习算法分析每台风机从风的感知到能量的生产和传输的整体脉络，找到每个风机个体的发电特性并针对性的功率预报能够实现风功率预测精度误差降低

来源：核能研究展望NPRV2017-08-10

该过程需要那些将个人偏好添加到先进的谷歌机器学习算法的人员参与，而且到目前为止，系统已经成功的实现了将能量损失减少50%，研究结果最近发表在《科学报告》期刊上。

来源：供用电杂志2017-07-06

大数据技术，包括适应大数据处理和分析的计算机技术及数据挖掘、机器学习、深度学习的进步，使配电系统大数据处理、储存和分析成为可能。...意昂公司利用该系统在罗马尼亚实施了收入保护项目，基于多源数据、采用机器学习分析方法提高检测准确性，可识别窃电发生事件，减少了公司的经济损失，项目实施前未检测出的窃电成本占收入的15%。

来源：365power2017-06-28

单一的模型很难进行准确的预测了，多元线性回归算法也是人们在预测的工作中使用较为普通的工具，如果想预测准确必须基于多种机器学习算法及数据处理手段，采用多种模型结合，并且将组合的模型算法用于验证的历史数据，

来源：《风能》2017-06-20

除了机组，机器学习应用的另一个主要场景将是运维环节。...人工智能领域的专家认为，机器学习非常适合应用于风电开发中。因为机器学习离不开数据，而借助大量传感器和高速数据传输线路，正好可以将风电场产生的海量实时数据输送给系统，供其进行反复训练。

来源：中自网2017-06-15

作为ecostruxure系统架构的组成部分之一，该平台为oem客户带来的价值表现： ●针对机械设备制造商：提供基于产品互联、自动化与软件、云服务、分析与机器学习等核心技术而构成的架构与平台，从安全可靠

来源：cnBeta.COM2017-06-13

获悉，谷歌通过机器学习算法让系统能识别出卫星图像中的太阳能面板并作出标记。目前，太阳能屋顶项目已经覆盖了美国的6000万户人家，未来几年内它将增加4000万栋家庭住所。

来源：江苏省盐城供电公司2017-06-05

能源互联网将具备智慧、能自学习、能进化的命体特征，通过整合运行数据、天气数据、气象数据、电网数据、电力市场数据等，进行大数据分析、负荷预测、发电预测、机器学习、打通并优化能源生产和能源消费终端的动作效率

来源：远光软件股份有限公司2017-05-31

基于实时流式大数据技术和云计算，以“数字转化模型”为方法论，运用机器学习等数据科学技术，运营能源工业物联网大数据，以期推动企业提升数据能力，发挥大数据在行业、乃至整个社会经济发展中的预见性、指导性等智能化价值

来源：远光软件2017-05-27

近几年，公司通过产学研一体化相继成立了人工智能与机器学习实验室、大数据实验室、区块链实验室、企业互联网实验室和创新孵化中心，应该说把新技术创新应用提高到了一个战略的高度。