本文中，小編將對人工智能予以介紹，如果你想對人工智能的原理、人工智能的應用的詳細情況有所認識，或者想要增進對人工智能的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、人工智能原理

人工智能是實現(xiàn)智能機器，特別是智能計算機程序的科學和工程技術(shù)。人工智能與使用計算機理解人類智能的目標有一定關(guān)系，但不一定使用生物學方法。

人工智能的科學研究需要研究人類智能的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，相當于研究心理學的原理。這么一說，是不是覺得人工智能更神秘了?大多數(shù)人不太可能做的人工智能研究主要集中在后面的工程實現(xiàn)，知識：人類智能活動本質(zhì)上是獲取和使用知識。知識是智力的基礎(chǔ)。要實現(xiàn)人工智能，讓機器智能化，就必須要有知識。表達：必須使用適當?shù)氖侄蝸肀磉_人類知識，然后才能將其存儲在機器中。這就是知識表達要解決的問題。表達知識就是將知識表達為某種便于計算機存儲和利用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識表達方法也稱為知識表示技術(shù)，其表示方式稱為知識表示模式。

人工智能依靠簡單的數(shù)學和超強的計算能力。深度學習的特征建立過程是幫助我們準確量化復雜問題的描述。金準數(shù)據(jù)深度學習研究中心表示，笛卡爾為后來的牛頓準備了坐標系，使得推導F=ma成為經(jīng)典。在進入 MI 機器智能時代之前，熟悉機器的思維方式是人類賴以生存并與之共同進化的基礎(chǔ)。為了還原世界的復雜性，深度學習是指由許多層組成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。 “深”意味著更多的層次。與深度學習相比，許多其他機器學習算法都是膚淺的。

二、人工智能在能源預測中的應用

集成能源系統(tǒng)不僅以電能為研究對象，還涵蓋了包括傳統(tǒng)的棕色能源和綠色可再生能源在內(nèi)的更廣泛的能源形式，例如熱能，天然氣和石油。 如何更好地控制這些具有不同物理特性、影響因素較多的能源是綜合能源系統(tǒng)需要研究的首要課題。 利用人工智能技術(shù)在回歸方面的優(yōu)勢，在源端開展多種形式的能源發(fā)電功率預測研究; 開展負荷側(cè)能源負荷預測研究，更好地支持綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃、運行和服務。

1. 間歇性可再生能源發(fā)電功率預測

隨著間歇性可再生能源滲透率的提高，發(fā)電的間歇性和波動性對電網(wǎng)的影響越來越明顯。 準確的可再生能源長短周期發(fā)電量預測對于系統(tǒng)穩(wěn)定和經(jīng)濟運行尤為重要。

提高間歇性可再生能源發(fā)電功率預測精度的關(guān)鍵是構(gòu)建具有較強數(shù)據(jù)處理能力和特征提取能力，以及良好的自學習和修正能力的預測模型。 傳統(tǒng)的預測方法一般為淺層模型，在處理非線性、非平穩(wěn)的風能或光照數(shù)據(jù)時，預測性能較差。 為此，有很多的工作人員引入深度學習的回歸能力來改進預測模型。

2. 能源負荷預測

能源負荷與價格，政策，天氣和其他影響因素有關(guān)。難以建立準確的數(shù)學模型，阻礙了傳統(tǒng)的負荷預測方法獲得滿意的結(jié)果。人工智能方法在分析過程中不需要建立準確的對象模型，能較好地擬合負荷與其影響因素之間的非線性關(guān)系，因此被用于能源負荷預測。

雖然使用人工智能進行負荷預測取得了較好的性能，但直接使用深度學習等方法也存在一些新問題：可用于訓練的負荷數(shù)據(jù)量通常遠小于訓練中的參數(shù)量。模型，而且容易過擬合。 .為了解決這些問題，需要從時間維度和空間維度擴展負荷數(shù)據(jù)集，通過數(shù)據(jù)集的多樣性消除單一負荷數(shù)據(jù)的不確定性，提高預測精度。另外，由于人工智能方法在預測過程中沒有建立清晰的系統(tǒng)模型，黑盒形式存在計算莫名失敗的風險。

以上就是小編這次想要和大家分享的有關(guān)人工智能的內(nèi)容，希望大家對本次分享的內(nèi)容已經(jīng)具有一定的了解。如果您想要看不同類別的文章，可以在網(wǎng)頁頂部選擇相應的頻道哦。