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(yù)測、設(shè)備故障預(yù)測、新能源發(fā)電功率預(yù)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(yù)測為切入點，探討負荷預(yù)測、故障概率預(yù)測、新能源發(fā)電功率預(yù)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(yù)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(yù)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(yù)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(xué)會科技進步二等獎。