本文中，小編將對(duì)人工智能予以介紹，如果你想對(duì)人工智能的原理、人工智能的應(yīng)用的詳細(xì)情況有所認(rèn)識(shí)，或者想要增進(jìn)對(duì)人工智能的了解程度，不妨請(qǐng)看以下內(nèi)容哦。

一、人工智能原理

人工智能是實(shí)現(xiàn)智能機(jī)器，特別是智能計(jì)算機(jī)程序的科學(xué)和工程技術(shù)。人工智能與使用計(jì)算機(jī)理解人類智能的目標(biāo)有一定關(guān)系，但不一定使用生物學(xué)方法。

人工智能的科學(xué)研究需要研究人類智能的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，相當(dāng)于研究心理學(xué)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(shí)現(xiàn)，知識(shí)：人類智能活動(dòng)本質(zhì)上是獲取和使用知識(shí)。知識(shí)是智力的基礎(chǔ)。要實(shí)現(xiàn)人工智能，讓機(jī)器智能化，就必須要有知識(shí)。表達(dá)：必須使用適當(dāng)?shù)氖侄蝸肀磉_(dá)人類知識(shí)，然后才能將其存儲(chǔ)在機(jī)器中。這就是知識(shí)表達(dá)要解決的問題。表達(dá)知識(shí)就是將知識(shí)表達(dá)為某種便于計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)和利用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。知識(shí)表達(dá)方法也稱為知識(shí)表示技術(shù)，其表示方式稱為知識(shí)表示模式。

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

二、人工智能在能源預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

集成能源系統(tǒng)不僅以電能為研究對(duì)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(shì)，在源端開展多種形式的能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)研究; 開展負(fù)荷側(cè)能源負(fù)荷預(yù)測(cè)研究，更好地支持綜合能源系統(tǒng)的規(guī)劃、運(yùn)行和服務(wù)。

1. 間歇性可再生能源發(fā)電功率預(yù)測(cè)

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(dòng)性對(duì)電網(wǎng)的影響越來越明顯。 準(zhǔn)確的可再生能源長短周期發(fā)電量預(yù)測(cè)對(duì)于系統(tǒng)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行尤為重要。

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

2. 能源負(fù)荷預(yù)測(cè)

能源負(fù)荷與價(jià)格，政策，天氣和其他影響因素有關(guān)。難以建立準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型，阻礙了傳統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)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(zhǔn)確的對(duì)象模型，能較好地?cái)M合負(fù)荷與其影響因素之間的非線性關(guān)系，因此被用于能源負(fù)荷預(yù)測(cè)。

雖然使用人工智能進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測(cè)取得了較好的性能，但直接使用深度學(xué)習(xí)等方法也存在一些新問題：可用于訓(xùn)練的負(fù)荷數(shù)據(jù)量通常遠(yuǎn)小于訓(xùn)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(shí)間維度和空間維度擴(kuò)展負(fù)荷數(shù)據(jù)集，通過數(shù)據(jù)集的多樣性消除單一負(fù)荷數(shù)據(jù)的不確定性，提高預(yù)測(cè)精度。另外，由于人工智能方法在預(yù)測(cè)過程中沒有建立清晰的系統(tǒng)模型，黑盒形式存在計(jì)算莫名失敗的風(fēng)險(xiǎn)。

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(duì)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(yīng)的頻道哦。