14、机器学习应用：从能源到农业与政治

机器学习应用：从能源到农业与政治

在当今科技飞速发展的时代，机器学习（ML）已经渗透到各个领域，为解决复杂问题和实现自动化提供了强大的工具。下面我们来详细了解机器学习在不同领域的应用。

能源领域的应用

1. 负荷预测
   负荷预测是预估未来一段时间内负荷的过程，根据时间跨度可分为长期（1 年 - 10 年）、中期（几个月 - 1 年）、短期（1 小时 - 1 周）和实时或极短期（以分钟计）预测。不同类型的预测有不同的用途：
   • 长期预测影响发电和输电规划决策，用于确定电厂的经济选址、类型和规模。
   • 中期预测对发电和输电维护以及燃料规划至关重要。
   • 精确的短期预测对机组组合和经济调度很关键。
   • 极短期预测用于自动发电控制（AGC）。
2. 价格预测结果
   电价预测结果基于过去将机器学习应用于使用神经网络（NN）模型结合 SD 策略进行日前电价预测的工作。在该预测策略中，日前电价通过神经网络修正由选择的可比成本日平均成本曲线得到，分析了两种策略：
   • 基于可比日成本平均的预测。
   • 基于可比日成本平均并结合神经网络细化的预测。
3. 风电功率预测结果
   为了进行比较，还开发了持久性模型，它是极短期风电预测的行业基准和典型评估方法。同时，开发了多种不同设计的自适应神经模糊推理系统（ANFIS）模型，该模型设计灵活，能够