新型电力系统中人工智能应用与扩展艾芊教授上海交通大学上海交通大学SHANGHAIJAOTONGUNIVERSITY人工智能简介人工智能模型人工智能在电力系统中的应用人工智能延伸上海文通大学SANGIHAIL40TO⁴GUNTVIsTY43目录电力系统特性演变及相关思考[R],郭剑波院士①数据成本持续走低②模型愈加复杂数据驱动or数据流价值挖掘系统扁平i地位平等广泛参与控制均散供需分散i分布式能源分布式储能需求侧响应兼容开放多能源接入多利益主体多类型负荷边界模糊源荷互转交直混联界面复杂电力调控电力市场虚报运营商能源运营商能源参与者储能服务商能酒流大容攀储能分布式能能碳压发电分布式光伏发电玻璃非烟烧垃圾发电健身发电燃料电池现代电力系统发展态势煤天然气风族太阳能水膛核临地热智能楼宇电动汽车微周管能家居冷/热负荷交互绍端数字化→信息化→智能化能源经济信息节能电价上海文通大学SHANGKAILOTOsGUNIVIASTY工业负药居民负荷商业负荷彝包微能腰能源转规负荷与人交易能源交易储能业新一代人工智能是建立在大数据基础上，受脑科学启发的类脑智能机理综合起来的理论、技术、方法形成的智能系统。与之前的人工智能相比，新一代人工智能技术是以高性能计算、大数据以及机器学习、深度学习三大技术为支撑的综合性技术。1950DeepBlue,acomputerprogramcreatedbyAL.beatworldchesschampionGarryKasparov.19971956TheriseofexpertsystemsmadeAIflourishagainReinforcementlearningalsoemergedduringthisperiod.1980s1966Theartificialneuralnetworkwasusedtaanalyzethestablityofpowersystems.1974·为人工智能提供了更好的学习模型及算法三者合力推动了人工智能技术的重大进步高性能计算·为人工智能提供了强大的计算能力机器学习技术人工智能的概念及发展史大数据技术·为人工智能提供了丰富的训练样本AlanTuringintroducedthefamousTuringtest,whichisawayoftestingamachine'sintelligence.TheartificalneuralnetworkwasjintroducedThefirstAlwintercameoutbecauseofthelimitedcomputercapacity.commonsenseknowiedge,reasoning.Moravec'sparadox,etcetera."ArtificialIntelligence"wasfirstproposedinDartmouthConferenceby.MeCarthy.ThegoldenyearsofAIbegan.2011201620182020TuringAwardwasawardedtothreepioneersinAL:YoshuaBengio,GeoffreyHinton,andYannLeCunThefirstchatbotnamedELIZAwascreated,butELZAcommunicatedonlybyconvention,notbytrueintelligence.Thedeeplearningrenaissancebeganwiththediscoveryofhowtosuccesstullytraindeepneuralnetworks.DeeplearninghasbecomethehottestdirectioninAl,andisalsowidelyapplieinsmartgrids.AlphaGo,designedwithAl,doteatedLoesedol,aworidchampionofGoTTURDeeplearningandbig-dataareontherise.默19702006人工智能简介人工智能模型人工智能在电力系统中的应用人工智能延伸上海文通大学SANGIHAIL40TO⁴GUNTVIRsTY43目录从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点范畴：人工智能>机器学习>深度学习1990年代，Vapnik和Cortes提出了支持向量机(SVM)模型，SVM旨在找到称为决策边界的最优超平面，将输入数据点划分为不同的类别。决策树(DT)具有用于决策的树状结构。它基于一系列嵌套规则来进行预测。需要找出每个决策节点的最佳特征和阈值，便于实现DT训练。机器学习(machinelearning,ML)是人工智能的一个重要分支，是从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。迄今为止，已经提出了很多ML算法，其中一些算法得到了广泛的应用。机器学习上海文通大学SSANGHAIL4oTOMGUHVIPsIY深度学习人工智能机器学习为了加速ANN的训练，Guang-BinHuang在2004年提出极限学习机(ELM)。ELM有一个隐藏层，通过随机权重和偏差与输入层相连。无需迭代即可计算连接隐藏层和输出层的最佳权重，相较于基于梯度的训练方法更有效。概率图模型(PGM)是一种基于图表示来表达变量之间关系的概率模型。贝叶斯网络和隐马尔可夫模型(HMM)分别是有向和无向PGM的典型例子。PGM将学习任务转化为计算图中节点表示的变量的概率分布。人工神...