25、可再生能源系统中的人工智能技术应用

可再生能源系统中的人工智能技术应用

1. AI技术在可再生能源中的分类

先进的人工智能发展出了机器学习（ML）和深度学习（DL）等技术。ML指系统基于先前经验自动学习的能力，无需人工干预。ML模型分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型用于训练和模型评估。
- 监督学习 ：
- 回归 ：常用于市场预测、可再生能源设施寿命估计、气候预测等。
- 分类 ：可用于诊断、身份欺诈识别、客户保留和图片分类等。
- 无监督学习 ：
- 聚合 ：用于客户分类、定制广告和系统考量。
- 降维 ：用于信息提取、结构识别、大规模数据可视化和压缩。
- 强化学习 ：应用包括实时决策、人工智能博弈论、技能发展和机器人导航。

DL算法可以直接使用原始数据并自动提取处理信息，以改进ML系统。一些DL技术包括深度卷积神经网络（CNNs）、长短期记忆网络、深度信念网络、生成对抗网络等。

2. 常见的AI技术及其应用

• 人工神经网络（ANN） ：由多个节点（神经元）分层结构并相互连接组成，常见类型有前馈神经网络、循环神经网络和CNNs。ANN广泛应用于误报检测和疲劳估计分类，常结合ML、大数据技术以及决策树、粒子群优化（PSO）、遗传算法（GAs）等提高系统性能。通过分析超声波和视觉传感器信号可发现或预测叶片