机器学习在风电领域的应用 刘士君 微软创新技术合作事业部 技术顾问 shliup@microsoft.com In a world of near infinite compute power and an exponential growth in data, we are focused on empowering every developer to build applications ----Satya Nadella ” “ 机器学习的意义 • 定义  使用计算机运行算法模型  从海量数据中发掘隐藏规律  预测未来行为和趋势 • 优势  针对海量数据  很多问题无法通过显性指令集解决，机器 学习可以  效率几何倍数提高  自我学习，不断提高 自主发现 隐藏规律 无需干预的行 为预测 针对 海量数据 应用更智能 应用更智能 目录 微软云智能服务介绍 • 微软数据平台概述 • 机器学习平台介绍 • 计算向边缘化推进 风电行业智能化实践 • 智擎解决方案介绍 • R Server 实践 • 演示 微软数据与智能服务 AI 专家的技能 Algorithm Engineer Data Scientist Azure Machine Learning Studio AI Developer

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# 有 功 功 率 ( k W ) 临念整 系 台区 1 ammse 三 所 研究思路 融合多种先进技术 智能体融合了人工智能、机器学习、物联网等多 种先进技术，形成了强大的技术体系。这些技术 的融合使得智能体具备了更加智能、高效的能力， 能够在复杂环境中发挥出色。 典型智能体的案例 典型的智能体案例包括智能家居 01 01 单智能体 02 多智能体 03 多智能体强化学习 单智能体 (Single Agent) 是指在 一 个特定的环境中，仅有一个智能 体进 行感知、学习和行动的情况。 在这种 情况下，智能体需要独立地 与环境进 行交互，并根据环境的反 馈来优化其 的目标。 多智能体系统 是多个智能体组成 的 集 合 ， 它 的 目 标 是 将大而复杂 的系统建 设成小的、彼此相互通 信和协调的，易于管理的系统。 多智能体强化学习旨在解决多个智 能体在共享环境中协同或竞争学习 的问题。因为智能体之间存在着一 定的关系，如合作关系，竞争关系， 或者同时存在竞争与合作的关系。 所以每个智能体最终所获得的回报 不仅仅与自身的动作有关系，还跟

机制 3 个层面综述了其研究现状及存在的主要 问题。在模型层面，依次讨论了园区综合能源系统的基本优化模型、不确定性模型和博弈模型的研究现状；在算 法层面，归纳分析了数学规划方法、启发式方法和强化学习在园区综合能源系统优化运行的应用情况；在机制层 面，概括分析了综合需求侧响应机制、碳交易机制、绿证交易机制及综合能源市场交易机制下园区综合能源系统 优化运行的相关研究。最后，基于园区能源低碳化、 确定性的影响，这也对其建模分析提出了较大的挑战。 优化算法是支撑 PIES 优化运行的关键。PIES 优化运行问题本质上是一个非凸非线性随机优化问 题，求解难度高[4]。常用的求解方法包括数学规划 方法、启发式方法、强化学习算法等，这些方法各 具特色，但均在某些方面存在短板，如何针对 PIES 优化运行问题设计一套更为准确、快速、稳定的优 化算法仍有待研究。 运行机制对 PIES 的优化运行具有重要影响。 the optimal operation of PIES 根据不同的应用场景，分别对基本模型、不确定性 模型和博弈模型进行分析；在算法层面，分别综述 了数学规划方法、启发式方法和强化学习在 PIES 优化运行问题的应用现状；在机制层面，梳理了需 求侧响应机制、碳交易机制、绿证交易机制及综合 能源市场交易机制的相关研究及其对 PIES 优化运 行的影响情况。 2 PIES

数据技术的应用，通过多源数据的采集、处理和分析，为煤矿安全管理提供新的解决方案。文章深入探讨煤矿安 全监测技术的现状与发展趋势，分析大数据在煤矿安全监测和事故预警中的实际应用，并提出结合大数据分析与 机器学习优化安全预警系统的方案。通过对多个矿井案例的实证分析，验证该优化方案在预警准确性、响应速度 和事故预测能力方面的显著提升，显著降低误报和漏报率。研究表明，大数据技术的引入使煤矿安全管理从传统 的经验 井下定位传感 器 为卡尔曼增益，决定当前估计的权重； 为观测值（包括噪声）； 为观测矩阵。 这个公式通过不断更新来去除观测数据中的噪声， 提高数据质量。 2、智能分析与预测 通过机器学习和深度学习技术，煤矿安全监测系 统能够从历史数据中训练出模型，以预测潜在的安全 隐患。考虑到系统涉及到多个数据源，可以采用多元 回归分析或神经网络来建模。 2.1 多元回归分析 假设我们要预测某个风险 、地 理信息以及视频监控数据等。这些数据量庞大且复杂， 传统的数据处理方法难以满足实时分析的要求。如表 3 所示，因此，采用分布式计算平台和并行处理技术， 能够大幅提高数据处理效率。另外，机器学习和深度 学习算法的引入，能够帮助系统更好地从复杂数据中 提取有价值的信息，从而提高预警的准确性和时效性。 表 3：基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化实现与技术难点实验数据 监测 设备 监测 参数

控制方式 基于逻辑与阈值的控制，白 箱 基于数据学习与预测的前馈控制， 白箱 + 黑箱 泛化能力 差 强 灵活能力 差 强 收益率 取决于运营人员与控制逻辑， 收益能力差异巨大 降低了对于运营人员专业度的要 求，不同项目之间收益差距缩小 可持续性 低。随着时间控制效果变差 高，随着时间推移不断学习和调 整 多目标最优控 制 几乎没有 SVM 隐马尔可夫 免模型学习 (DQN 、 DDPG) 大数据 配电设施 电力设施 电表 模型 DR 电池健康评估模型 储能系统控制模型 新能源发电模型 智能微电网模型 需求响应模型 AI 助力能源系统高效 运行 n 更高收益 基于深度学习和强化学习算法实现的 多目标寻优模型，使得能源调度在各 类场景下都能获得更高的经济收益 更加安全 通过学习多种类，多维度，长时 间的数据，实现对各类故障的精 准识别，同时通过 AI 算法，实 现 事前预测，安全故障提前感 知 n 更加灵敏 云边协同，模型部署迭代更 加灵活，指令下达更加灵敏 n 更加精准 海量运行数据与深度学习算 法构建完整运行画像 风能发电 电力交易市场 其他负载 储能系统 电池 充电桩 光伏发电 深度学习 统计分析 传统机器学习 强化学习

图形化编程：通过类似 Labview 的图形化编程工具，简化开 发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。 6. 工业数据建模与分析技术 数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能 算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预 测分析。 机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识， 10 结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现 大数据、机器学习技术驱动工业数据分析能力跨越式提升 工业互联网带来工业数据的爆发式增长，传统数学统计与拟 合方法难以满足海量数据的深度挖掘，大数据与机器学习方法正 15 在成为众多工业互联网平台的标准配置。Spark、Hadoop、Storm 等大数据框架被广泛应用于海量数据的批处理和流处理，决策树、 贝叶斯、支持向量机等各类机器学习算法，尤其是以深度学习、 迁 迁移学习、强化学习为代表的人工智能算法，正成为工业互联网 平 台解决各领域诊断、预测与优化问题的得力工具。例如，IBM 公司 将人工智能系统 Watson 引入 Bluemix 中打造出具备 “AI+IoT”特色的 Watson IoT Platform，借助物联网强大的 数据连接汇聚能力为智能系统 Watson 提供数据支撑，Watson 系 统则凭借优势明显的认知、推理和学习功能寻找数据与结果之间的

一个界面、一个账号的统一管理，提高交互体验、 简化操作难度、提高管理效率。 系统集成化 综合能源管理系统是一个发展趋势是利用 AI 技术实 现跨系统的关联分析和面向场景的数据应用。通过 对能源相关各子系统数据进行数据建模、机器学习、 智能分析、诊断预测，提供运行管理可视化、能源 管理自动化、安全巡检高效化、设备维护信息化等 业务功能，提高企业设备安全和环境品质、降低企 业能耗成本和人工成本，助力企业实现数字化、智 能化转型升级。 用电不满意度等因素下应用粒 子群优化算法，机器学习算法 等 建立设备能效单元 LSTM 模型 通过负荷分析求解区间 内的可调负荷来建立不同的负 荷响应模型和各模型对应的负 荷响应策略，通过人工确认执 行策略的负荷控制，控制后进 行效果评估和负荷响应模型预 期比较，并收集用电客户意见 和实际运行效果，设备能效单 元 LSTM 模型 通过自主学习 和人工辅助来优化模型，形成 需求响应全过程闭环处理 多种新能源数据在历史数据和 运行参数，成本收入等因素下 应用机器学习算法、混合整数 线性规划算法等 建立各自能 源供应 LSTM 模型 预测各模 型未来的供电功率和供电时段 通过多种储能方式和并网建立 不同的调度策略和模式，通过 人工确认执行调度控制，控制 后收集用户意见和实际运行效 果，能源供应 LSTM 模型通 过自主学习和人工辅助来优化 模型使模型预测更准确，调度 更合理 CO

零碳园区学习与实践 2025 零碳园区综合能源系统优化 运行技术方案 零碳园区综合能源系统概述 零碳园区综合能源系统关键技 术 零碳园区综合能源系统发展趋 势 零碳园区综合能源系统案例分 析 零碳园区综合能源系统未来展 望 目录 CONTENT 01 03 02 04 05 01 零碳园区综合能源系统 概述 零碳园区学习与实践 碳中和技术实 与优化调度等方面。通过这些机制，可以有效提高能源系统的灵活性、可靠性和经济性， 降低碳排放。 综合能源系统架构与特点 02 零碳园区综合能源系统 关键技术 碳中和技术实践 零碳园区学习与实践 多能耦合使 IES 在不同能源部门之间通过多能源互补和切换来提高能 源供应可靠性，通过优化多能源基础设施配置和能源级联利用提高 运营效率，将碳排放控制在低水平 合考虑 能源供应的可靠性、经济性和环境友好性，实现能源系统的优化调度。 能源系统监测与优化 01. 02. 03 零碳园区综合能源系统 发展趋势 碳中和技术实践 零碳园区学习与实践 数字化技术在零碳园区的应用 数字化技术是推动零碳园区发展的重要手段，通过应 用物联网、大数据、人工智能等技术，实现能源系统 的 智能化管理和优化运行。 例如，

（赛博物理系统）技术构建„状态感知 - 实 时分析 - 自主决策 - 精准执行 - 学习提升‟的数据闭环，以软件形成 的数 据自动流动来消除复杂系统的不确定性，在给定的时间、目 标场景 下，优化配置资源的一种制造范式。” 该定义所涉及的各项基本要素是： 智能机理：状态感知 - 实时分析 - 自主决策 - 精准执行 - 学习提 升； 操作对象：数据（信息与知识的载体）； 使能：软件中的算法与规则（数字化知识）； 。这方面过去已经有很多管理软件，但这些工具之间没有 什么联系，数据结构也不一样，需要打通和升级。 12 15:20 敏捷感知 敏捷感知市场和 客户输入的实时 状态 学习创新 利用人工智能， 自学习，作出创 新的方案 自主推理 按照设定的规则 ，根据数据分析 的结果，自主作 出推理和选择 实时分析 对感知的实时状 进行实时分析和 计算 智能制造 典型特征 流程精简，避免浪费 • 生产过程优化 • 准时生产，零库存 • 实时调度，透明化 • 尽善尽美，零缺陷 • 质量控制，追溯和跟踪 敏捷感知 敏捷感知市 场和客户输 入的实时状 态 学习创新 利用人工智 能，自学习 ，作出创新 的方案 时分析和计 算 智能制 造 典型特 征 自主推理 按照设定的规 则，根据数据 分析的结果， 自主作出推理 和选择 快速反应