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电力系统增强智能分析初探
被引量：
11
1
作者
王国政
郭剑波
+6 位作者
马士聪
尚宇炜
郭庆来
卜广全
黄彦浩
曾思成
周子涵
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第16期5079-5087,共9页
电力系统是保障国家经济发展和人民生活的核心基础设施,现已逐步向高维度、强耦合、开放复杂的社会物理信息系统演变。针对该系统的智能分析是一个复杂的多目标趋优问题,并面临维数灾难、可解释性差、状态弥散等难点。该文提出电力系统...
电力系统是保障国家经济发展和人民生活的核心基础设施,现已逐步向高维度、强耦合、开放复杂的社会物理信息系统演变。针对该系统的智能分析是一个复杂的多目标趋优问题,并面临维数灾难、可解释性差、状态弥散等难点。该文提出电力系统增强智能分析(powersystemenhanced intelligence analysis,PSEIA)的框架结构,提出的PSEIA是以"服务"为驱动的人机混合智能的全新运行模式,随后分析实现PSEIA的可行性,对其理论基础进行探讨。最后,针对实现PSEIA这一目标,讨论其中的关键科学问题和难点,拟为将来人工智能调控技术的实现提供参考借鉴。
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关键词
电力系统智能分析
人工智能
人机混合智能
服务驱动
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职称材料
电力客户信用动态智能分析系统的设计及实现
被引量：
3
2
作者
孔伟伟
张利益
+1 位作者
郑斌
马景涛
《现代电子技术》
2013年第4期136-140,共5页
为能更加有效地评估电力客户的信用水平,增强供电企业事先风险控制的能力,在此通过层次分析法,建立了信用量化模型。在此基础上,运用Logistic回归模型计算用电客户的履约概率和违约概率。然后通过综合考虑违约概率和用电量,计算违约损...
为能更加有效地评估电力客户的信用水平,增强供电企业事先风险控制的能力,在此通过层次分析法,建立了信用量化模型。在此基础上,运用Logistic回归模型计算用电客户的履约概率和违约概率。然后通过综合考虑违约概率和用电量,计算违约损失。最后从违约概率,违约损失以及信用下降程度3个方面进行风险预警,建立了电力客户信用风险动态智能分析模型,进而建立了基于此模型的电力客户信用智能分析系统。该系统在业务领域创造了很好的社会效益和经济效益。
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关键词
动态智能分析模型
电力系统
客户信用
违约概率
风险预警
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职称材料
题名
电力系统增强智能分析初探
被引量：
11
1
作者
王国政
郭剑波
马士聪
尚宇炜
郭庆来
卜广全
黄彦浩
曾思成
周子涵
机构
清华大学电机工程与应用电子技术系
中国电力科学研究院有限公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第16期5079-5087,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2018AAA0101500)。
文摘
电力系统是保障国家经济发展和人民生活的核心基础设施,现已逐步向高维度、强耦合、开放复杂的社会物理信息系统演变。针对该系统的智能分析是一个复杂的多目标趋优问题,并面临维数灾难、可解释性差、状态弥散等难点。该文提出电力系统增强智能分析(powersystemenhanced intelligence analysis,PSEIA)的框架结构,提出的PSEIA是以"服务"为驱动的人机混合智能的全新运行模式,随后分析实现PSEIA的可行性,对其理论基础进行探讨。最后,针对实现PSEIA这一目标,讨论其中的关键科学问题和难点,拟为将来人工智能调控技术的实现提供参考借鉴。
关键词
电力系统智能分析
人工智能
人机混合智能
服务驱动
Keywords
intelligent
analysis
of
power system
artificial
intelligence
human-machine
hybrid
intelligence
service-driven
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
电力客户信用动态智能分析系统的设计及实现
被引量：
3
2
作者
孔伟伟
张利益
郑斌
马景涛
机构
安徽南瑞继远软件有限公司
出处
《现代电子技术》
2013年第4期136-140,共5页
文摘
为能更加有效地评估电力客户的信用水平,增强供电企业事先风险控制的能力,在此通过层次分析法,建立了信用量化模型。在此基础上,运用Logistic回归模型计算用电客户的履约概率和违约概率。然后通过综合考虑违约概率和用电量,计算违约损失。最后从违约概率,违约损失以及信用下降程度3个方面进行风险预警,建立了电力客户信用风险动态智能分析模型,进而建立了基于此模型的电力客户信用智能分析系统。该系统在业务领域创造了很好的社会效益和经济效益。
关键词
动态智能分析模型
电力系统
客户信用
违约概率
风险预警
Keywords
dynamic
intelligent
analysis
model
power system
customer
credit
probability
of
default
risk
early
warning
分类号
TN911.34 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
电力系统增强智能分析初探
王国政
郭剑波
马士聪
尚宇炜
郭庆来
卜广全
黄彦浩
曾思成
周子涵
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
11
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职称材料
2
电力客户信用动态智能分析系统的设计及实现
孔伟伟
张利益
郑斌
马景涛
《现代电子技术》
2013
3
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职称材料
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