電力系統(tǒng)人工智能典型應(yīng)用

　　本書圍繞人工智能技術(shù)在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用，探討數(shù)據(jù)分析、負荷預測、設(shè)備故障預測、新能源發(fā)電功率預測、優(yōu)化調(diào)度等關(guān)鍵技術(shù)。第1～4章以人工智能技術(shù)的主要應(yīng)用領(lǐng)域預測為切入點，探討負荷預測、故障概率預測、新能源發(fā)電功率預測領(lǐng)域常見的人工智能技術(shù)，著重討論時間序列的累積效應(yīng)、城市微氣象與電力空調(diào)負荷的交互影響對預測結(jié)果的影響；第5和6章聚焦大數(shù)據(jù)下電力系統(tǒng)智能決策問題，分別提出虛擬發(fā)電廠優(yōu)化調(diào)度、安全約束機組組合圖建模方法和基于負荷預測可信度與時間彈性的備用容量規(guī)劃方法；第7章構(gòu)建智能電網(wǎng)管理水平評價體系。

　　動態(tài)耦合時間序列智能預測理論及其在電網(wǎng)控制決策中的應(yīng)用，中國人工智能學會科技進步二等獎。