干工程賠錢的四大原因,有中招的嗎?
都說(shuō)現(xiàn)在工程不好做,這里總結(jié)了干工程賠錢的四個(gè)原因,大家看是不是這樣…
了解更多電力系統(tǒng)正經(jīng)歷著革命性的變化,可再生能源越來(lái)越高的普及率、數(shù)據(jù)通信量大的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及具有雙向能量流動(dòng)特征的眾多電力設(shè)備,正在越來(lái)越多的被使用。為了推動(dòng)電力生產(chǎn)和消費(fèi)革命,建設(shè)清潔、低碳、安全、高效的能源系統(tǒng),開發(fā)智能電力能源系統(tǒng)顯得越來(lái)越迫切。目前,人工智能作為一門新興的科學(xué)技術(shù),為推動(dòng)電力能源系統(tǒng)的智能化革命提供了有...
2021.01.26電力系統(tǒng)正經(jīng)歷著革命性的變化,可再生能源越來(lái)越高的普及率、數(shù)據(jù)通信量大的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)以及具有雙向能量流動(dòng)特征的眾多電力設(shè)備,正在越來(lái)越多的被使用。為了推動(dòng)電力生產(chǎn)和消費(fèi)革命,建設(shè)清潔、低碳、安全、高效的能源系統(tǒng),開發(fā)智能電力能源系統(tǒng)顯得越來(lái)越迫切。目前,人工智能作為一門新興的科學(xué)技術(shù),為推動(dòng)電力能源系統(tǒng)的智能化革命提供了有力的支撐。人工智能技術(shù)具有深度學(xué)習(xí)、人機(jī)合作、開放式群體智能、自主控制等顯著特點(diǎn),在感知智能、計(jì)算智能、認(rèn)知智能等方面顯示出強(qiáng)大的處理能力,特別是人工智能與云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)的結(jié)合,使電力系統(tǒng)具有智能交互、安全可控的特點(diǎn)。因此,電網(wǎng)的安全性、可靠性和靈活性可以大大提高。人工智能在電力行業(yè)中的應(yīng)用光伏超短期功率預(yù)測(cè)。
借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)云觀測(cè)圖像中的云層,特別是多云系疊加條件的云系進(jìn)行識(shí)別和辨識(shí);采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與知識(shí)引導(dǎo)相結(jié)合的方法,對(duì)云層旋轉(zhuǎn)、形變等場(chǎng)景下云層的非線性演化進(jìn)行預(yù)測(cè);結(jié)合電站的云層遮擋智能感知技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)云層遮擋條件下光伏功率快速波勱的預(yù)測(cè)。圖像識(shí)別技術(shù)在電力線路及設(shè)備智能巡檢中的應(yīng)用。
對(duì)直升機(jī)、無(wú)人機(jī)、線路固定監(jiān)控、變電站內(nèi)巡檢機(jī)器人、站內(nèi)固定攝像頭等采集的圖像(視頻)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取,采用深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)結(jié)合的技術(shù)實(shí)現(xiàn)巡檢圖像智能理解,實(shí)現(xiàn)線路和變電站設(shè)備識(shí)別、缺陷檢測(cè)等,提升本質(zhì)安全。輸變電設(shè)備故障智能診斷和狀態(tài)評(píng)估。
針對(duì)變壓器等設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)中的數(shù)據(jù)缺失、故障樣本秲?nèi)钡葐?wèn)題,綜合應(yīng)用非均衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、代價(jià)敏感學(xué)習(xí)與集成學(xué)習(xí)等算法,給出變壓器設(shè)備的自動(dòng)化、差異化、客觀量化狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果。知識(shí)圖譜在電力智能運(yùn)維中的應(yīng)用
知識(shí)圖譜與專家規(guī)則庫(kù)相結(jié)合,構(gòu)建智能運(yùn)檢知識(shí)管理與認(rèn)知推理系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)一線運(yùn)檢工作人員各類運(yùn)維問(wèn)題的快速解答,實(shí)現(xiàn)工單到工作票的智能生成以及工作票與修試記錄的消缺比對(duì)。人工智能、大數(shù)據(jù)在配電網(wǎng)健康評(píng)估中的應(yīng)用。
通過(guò)將電力領(lǐng)域知識(shí)經(jīng)驗(yàn)引入機(jī)器學(xué)習(xí)形成知識(shí)與數(shù)據(jù)融合的引導(dǎo)學(xué)習(xí)方法,并實(shí)現(xiàn)基于設(shè)備健康指數(shù)、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、運(yùn)行現(xiàn)狀與歷史數(shù)據(jù)、外部因素(如天氣)等數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)健康指數(shù)準(zhǔn)確評(píng)估。知識(shí)圖譜在客服智能系統(tǒng)中的應(yīng)用。
通過(guò)自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音\圖像識(shí)別、文本語(yǔ)義分析等一系列技術(shù),建立電力客服語(yǔ)料基礎(chǔ)庫(kù)和電力營(yíng)銷領(lǐng)域主題詞典,構(gòu)建電力客服領(lǐng)域知識(shí)圖譜并開發(fā)電力客服智能問(wèn)答系統(tǒng),精準(zhǔn)響應(yīng)客戶需求、提高服務(wù)效率,全面提升電力營(yíng)銷客戶服務(wù)水平。深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)在電網(wǎng)緊急控制中的應(yīng)用。
利用隨機(jī)矩陣?yán)碚摰玫絼?dòng)作策略評(píng)價(jià)值函數(shù),構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型,在仿真環(huán)境中通過(guò)大量模擬建立能夠應(yīng)對(duì)各種突發(fā)情況的泛化決策模型,根據(jù)不同運(yùn)行方式和電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)迅速給出實(shí)時(shí)控制方案,提升緊急控制策略與真實(shí)工況的匹配程度。
都說(shuō)現(xiàn)在工程不好做,這里總結(jié)了干工程賠錢的四個(gè)原因,大家看是不是這樣…
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