Oct, 2022

智能能源系统中的 AI 可解释性和治理：一项综述

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TL;DR通过收集 Scopus 数据库中的 3,568 篇相关论文，自动发现了 AI 治理能源的 15 个参数或主题，这篇论文深化了我们对能源中 AI 治理的知识，并有望帮助政府、工业、学术界、能源生产者和其他利益相关者了解 AI 在能源部门的应用，从而实现更好的设计、运营、利用和风险管理。
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发现论文，激发创造
  • 能源行业中人工智能的强大应用：智能预测

    本文提出了一种方法学习如何在能源领域中开发，部署和评估 AI 系统，以提高其可靠性、可控性和解释性，使用电力系统事件预测（PEF）作为示例应用，通过对同步相量测量单元（PMUs）测量的相量数据进行物理理解和采用基于机器学习的算法来预测所需需求，将物理维度与机器学习模型融合，实现降维和提高预测精度的目标。

    Nov, 2021

  • 智能电网中基于值得信赖的人工智能框架的主动检测和风险解释的网络攻击

    本研究针对分布式能源资源在智能电网中所带来的网络安全威胁，提出了基于 Shapley 值解释和 Ward 最小方差公式动态量化分析攻击风险，实现可靠、公平、透明、可重现、有责任的可信人工智能机制，在最新数据集上验证了该机制的有效性。

    Jun, 2023

  • 人工智能在可再生能源领域的现状与未来发展：全面调查

    利用人工智能算法，研究了人工智能在可再生能源领域的应用，包括可再生能源发电、能源预测和能源系统优化等方面，分析了其性能和结果，并总结了人工智能在能源行业发展中的重要性和未来方向。

    Jun, 2024

  • 可解释化人工智能用于定制化用电反馈 -- 可视化实验评估

    通过采用机器学习与可解释的人工智能技术，我们创建了五个个性化反馈的可视化方案，以帮助用户准确识别电力消耗数据的特定模式，并显示在具有已知可视化模式的界面上。我们的实验表明，这样的 XAI 可视化方案能够被用户准确理解和应用。

    Aug, 2022

  • 基于人工智能的优化能耗方法综述

    能源优化、人工智能、实时监测、智能系统和能源供应是该研究论文的主要关键词和研究领域，并通过对 17 个不同研究方法的评估揭示了它们的优势和局限性，为未来的人工智能与能源消耗优化的整合指明了方向。

    Jun, 2024

  • 区块链和人工智能技术在智能电网中促进自产自用者的应用：综述

    本文介绍了如何在智能电网中引入区块链和人工智能来促进能源市场发展，并提到政策设计和潜在的区块链技术支持下的能源市场结构以及如何应用人工智能加强电力系统的运行监控和决策制定。

    Feb, 2022

  • 基于人工智能的智能电网漏洞及对抗虚假正常攻击的潜在解决方案：简要综述

    智能电网系统面临多种网络安全威胁，基于人工智能技术的解决方案被越来越广泛地运用，然而最新的敌对系统（如生成对抗网络）的出现使得目前的 AI 技术很容易被攻破，我们需要更多的研究方向来保护智能电网系统。

    Feb, 2022

  • 人工智能时代的能源系统数字化：朝着碳中和的三层方法论

    电力电网向碳中和转变是解决气候变化最大的游戏规则之一，人工智能在技术、市场和政策等三个层面上进行定制化可以提高电能系统向碳中和的转变速度和规模。

    Nov, 2022

  • 电动出行服务中 AI 算法在能源管理方面的综述

    电动出行解决方案的关键是能源管理，本文通过分析现有文献探讨了人工智能在解决电动出行领域的各种挑战中的潜力，并提出了未来研究的有效途径，以推动可持续和高效的电动出行解决方案的发展。

    Sep, 2023

  • 协调解释性要求的七个挑战

    本文回顾了最近关于可解释 AI（XAI）的技术文献，并认为基于我们当前对该领域的理解，实践中使用 XAI 技术需要考虑特定业务应用程序的利益相关者的具体需求。

    Aug, 2021