1、IoT、机器学习和区块链技术在可再生能源与现代混合电力系统中的应用

最新推荐文章于 2025-12-04 22:05:42 发布
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分类专栏： 智慧能源的未来引擎 文章标签： IoT 机器学习 区块链
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IoT、机器学习和区块链技术在可再生能源与现代混合电力系统中的应用

1. 相关技术领域介绍

1.1 系列研究范围

“River Publishers Series in Computing and Information Science and Technology”涵盖了引领21世纪进入互联网和多媒体时代的研究。该系列聚焦于网络通信中多媒体内容在节点间的传输，以推动最终互联网的发展。其研究范围包括有线和无线网络的理论、技术、协议、标准、应用服务、实践与实施等方面。基于网络和通信科学，还进一步拓展到机器学习、嵌入式系统、认知科学、模式识别、量子/生物/分子计算与信息处理、用户行为与界面，以及医疗保健和社会应用等领域。系列出版的书籍包括研究专著、编辑文集、手册和教科书，为该领域的专业人士、研究人员、教育工作者和高级学生提供了最新研究和发展的宝贵见解。

1.2 系列主题涵盖

该系列包含的主题丰富多样，具体如下：
- 人工智能
- 认知科学与脑科学
- 通信/计算机网络技术与应用
- 计算与信息处理
- 计算机体系结构
- 计算机网络
- 计算机科学
- 嵌入式系统
- 进化计算
- 信息建模
- 信息论
- 机器智能
- 神经计算与机器学习
- 并行与分布式系统
- 编程语言
- 可重构计算
- 研究信息学
- 软计算技术
- 软件开发
- 软件工程
- 软件维护

2. IoT 技术解析

2.1 IoT

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【机器学习】机器学习的基本知识点（包括背景、定义、具体内容、功能、使用场景、操作、未来发展和常见算法）
ya的博客
07-21 5387
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出预测或决策，而不是依赖于严格的编程指令。机器学习的基本概念可以理解为计算机通过数据分析和模式识别来“学习”的过程。这个过程通常包括建立模型、用数据训练模型、以及利用训练后的模型进行预测或分类
1、IoT、机器学习与区块链技术在可再生能源和现代混合电力系统中的应用
resnet7explorer的博客
09-19 22
本文探讨了物联网（IoT）、机器学习和区块链技术在可再生能源与现代混合电力系统中的融合应用。文章详细介绍了各项技术的核心概念、分类、关键算法及其在电能质量监测、变压器健康监控、太阳能辐照度预测、本地能源交易和系统优化等方面的实际案例。同时分析了当前面临的技术挑战，如隐私安全、数据存储与系统兼容性，并提出了结合云计算与区块链的解决方案。最后展望了多技术协同发展的未来趋势，强调其对提升能源效率、推动可持续发展的重要意义。
1、物联网、机器学习与区块链技术在可再生能源和现代混合电力系统中的应用
xx56789的博客
09-19 17
本文探讨了物联网、机器学习和区块链技术在可再生能源和现代混合电力系统中的综合应用。物联网通过传感器、通信技术和数据处理实现对能源系统的实时监控与控制，提升能源利用效率；机器学习应用于负荷预测、故障诊断和发电功率预测，增强系统智能化水平；区块链技术则为能源交易和数据安全提供去中心化、可追溯的解决方案。文章还分析了各项技术面临的挑战及相应对策，并结合实际案例展示了其在太阳能光伏、风能、电力质量监测等场景中的应用效果。未来，这些技术的深度融合将推动能源系统向更高效、稳定和智能化方向发展。
30、人工智能、机器学习与物联网在可再生能源管理中的新兴作用
lemon的博客
07-29 57
本文探讨了人工智能、机器学习和物联网在可再生能源管理中的新兴应用。机器学习通过精准预测能源价格、优化能源调度、减少人为错误和客户流失等方式显著提高了能源生产效率并降低了成本。同时，物联网通过远程监控、智能电网和自动化控制等手段增强了能源系统的可靠性与可持续性。文章还介绍了智能风电场和智能电网负荷管理的实际案例，展示了这些技术的具体应用价值。此外，文章分析了未来发展趋势，包括与区块链和边缘计算的融合、能源互联网的实现、个性化能源服务以及跨领域应用拓展。尽管这些技术面临安全、就业和财务成本等方面的挑战，但通过全
6、可再生能源系统中的人工智能治理与可解释性
rain6的博客
10-25 23
本文探讨了人工智能在可再生能源系统中的治理与可解释性问题，分析了AI在能源领域应用面临的信任挑战，并重点研究了可解释人工智能（XAI）在提升系统透明度、可靠性与用户信任方面的潜力。通过文献综述与‘深度新闻’方法，文章识别出技术、设计、运营与治理四大宏观参数，涵盖智能传感、能源市场优化、光伏系统提升与电网稳定性等关键应用场景。研究表明，SHAP、LIME等XAI技术有助于揭示模型决策逻辑，在能源调度、故障检测、负荷监测和网络安全中增强可解释性与问责机制。最后，文章强调融合XAI是实现智能能源系统可持续、公平与
25、可再生能源与人工智能物联网助力智慧农业
xk7n92h3p5m的博客
08-31 30
本文探讨了结合可再生能源与人工智能物联网技术的智慧农业系统设计与应用。通过在铁路轨道附近安装垂直轴风力涡轮机（VAWT）利用火车引发的人造风进行发电，并为基于物联网的农业监测与控制系统提供能源。系统由电源单元、辅助系统（含单板计算机、微控制器、传感器网络、自动灌溉和照明设备）以及云端管理系统构成，实现对土壤湿度、植物状态、气候等数据的实时采集与智能分析。借助机器学习模型和移动应用程序，农民可获得精准的决策支持，实现远程监控、自动化控制和可持续农业生产。文章还详细介绍了系统架构、组件功能、操作流程及未来发展方
10、绿色城市中的机器学习与人工智能技术
3a9bq4r8t2y的博客
08-26 55
随着全球城市化进程加速，绿色城市的建设成为可持续发展的关键。本文探讨了人工智能（AI）和机器学习（ML）在绿色城市中的多领域应用，包括信息通信技术（ICT）在智能电网中的应用、医疗保健领域的智能化发展、空气质量监测与预测系统，以及智能交通系统的优化。通过这些技术的融合，绿色城市能够在能源管理、环境治理、交通优化和居民健康服务等方面实现高效、智能和可持续的发展。
15、物联网与机器学习融合的智能家居能源管理系统
git9versioner的博客
07-28 54
本文探讨了物联网与机器学习融合的智能家居能源管理系统，详细介绍了物联网和深度学习的基本概念，以及其在能源管理中的应用。文章涵盖了数据收集、预处理、特征选择、统计分析和探索性数据分析等关键步骤，并提出了一个完整的系统架构，通过案例分析验证了系统的有效性。最后，展望了未来发展趋势，包括技术创新、能源市场变化、用户需求升级和行业标准制定。
11、机器学习技术入门：从基础概念到实际应用
time3的博客
11-04 9
本文全面介绍了机器学习技术的基础概念、核心算法及其在实际场景中的应用。内容涵盖强化学习的关键元素与类型、监督与无监督学习中的主流算法数学模型，并结合Python库实现人体检测和图像滤镜等实例。同时探讨了机器学习在智能电网与可再生能源管理中的重要作用，分析了其优势、挑战及未来发展趋势，如与IoT、区块链的融合以及自动化机器学习（AutoML）的发展。文章还提供了算法选择指南和标准项目流程，帮助读者系统理解并应用机器学习技术解决分类、回归、聚类和决策等问题。
IoT、机器学习和区块链技术在可再生能源与现代混合电力系统中的应用
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# IoT、机器学习与区块链技术在可再生能源和现代混合电力系统中的应用 ## 1 物联网（IoT）概述 ### 1.1 物联网简介 物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置...
【机器学习】23-25 决策树 & 树集成
weixin_54010404的博客
12-02 1194
本文系统性地介绍了决策树模型及其相关算法。首先阐述了决策树的基本结构与学习过程，重点讨论了如何通过最大化信息增益选择最优划分特征，并详细解释了熵作为纯度衡量指标的计算方法。文章涵盖了分类树与回归树的构建逻辑，包括离散特征处理（独热编码）和连续特征阈值选择。 进一步，文章深入探讨了决策树集成方法，重点分析了随机森林算法通过放回抽样和特征随机选择来增强模型鲁棒性的机制。特别介绍了XGBoost算法的核心优势：自适应样本权重调整、内置正则化和高效实现。最后，文章对比了决策树集成与神经网络的应用场景。
0011机器学习特征工程
老欧学视觉的博客
12-03 732
本文系统介绍了机器学习特征工程的关键内容，包括特征工程在机器学习流程中的重要性、数据处理方法和降维技术。主要内容涵盖：1）特征工程的核心作用是通过数据预处理提升模型效果，包括异常值处理、数据平衡、文本向量化等；2）详细讲解了数据清洗、缺失值填充、标准化/归一化、One-Hot编码等基础处理方法；3）重点阐述了文本特征提取技术（词袋法、TF-IDF）和降维方法（特征选择、PCA、LDA）。文章强调特征工程需结合业务场景进行特征衍生和优化，占整个开发流程30%-50%的工作量，是机器学习项目成功的关键环节。
学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量
dengdaijc的专栏
12-02 735
本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。
机器学习--损失函数
weixin_57225400的博客
12-04 380
损失函数（Loss Function）是机器学习中用于衡量模型预测值与真实值之间差异的函数，是优化算法的核心目标。通过最小化损失函数，模型逐步调整参数以提高预测准确性。通过组合现有函数或设计新公式满足特定需求。加权MSE：为不同样本分配不同权重。正则化损失：加入L1/L2惩罚项防止过拟合。
【机器学习三大范式对比总结】
最新发布
严文文 Chris
12-04 269
当初我学机器学习，一看到这些复杂的表格和术语就头疼。直到有一天，我意识到，这三种学习范式其实就像我们人类不同的学习方式，我才恍然大悟。现在，我希望以这段心路历程，带你用全新的视角理解它们。想象你被丢进一个完全陌生的市场，没有任何商品标签。你正在用什么范式面对你的知识、你的工作、你的人生困境呢？这个问题的答案，或许比任何算法选择都更有价值。所以，理解这三大范式，不仅仅是记住一张表格。它是在理解机器如何“学习”的同时，反过来。），你通过反复练习，学会从题目推导答案的。），自我完善，实现“举一反三”。
【模式识别与机器学习（14）】惰性学习kNN（聚类分析）【3】K-means算法中K值确定的五种方式
hiliang521的博客
12-02 702
【模式识别与机器学习（14）】K-means算法中K值确定教程
【机器学习】27 异常检测（密度估计）
weixin_54010404的博客
12-03 810
本文介绍了异常检测的基本概念和方法。主要内容包括：1) 异常检测基于密度估计，通过构建概率模型识别异常值；2) 使用高斯分布建模特征概率，介绍最大似然估计方法计算参数；3) 多特征异常检测算法及其实现流程；4) 评估方法，建议划分训练集、验证集和测试集；5) 比较异常检测与监督学习的适用场景；6) 特征选择策略，强调特征分布分析和错误分析的重要性。文章指出异常检测适用于异常类型未知或样本稀少的情况，而监督学习更适合已知异常类型且有充足标注数据的场景。
贝叶斯学习
weixin_61562383的博客
12-03 1012
贝叶斯学习的核心不是直接判断“它是A还是B”，而是计算“它是A的概率是多少，它是B的概率是多少”，然后选概率大的那个。Pci​∣x∝Px∣ci​Pci​Pci​xci​Px∣ci​ci​xPci​∣xxci​结论： 贝叶斯分类器的训练过程，本质上就是在统计数据，估计先验概率和似然概率。
NB-IOT技术在智慧园区管理系统中的应用实践
在这个智慧园区综合管理系统中，Java Web技术是核心，它被用来构建B/S架构的服务器软件，以满足园区的数字化管理需求。系统主要分为四大模块：系统管理、设备管理、合同管理和系统监控。 系统管理部分，针对员工的...
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