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

语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 设备台账 安全规程 分析报告 电网拓扑 组织架构 文本材料 上百万字 系统数据 几千 T 自然语 言学习 自 自 电力 大脑 语言合成 知识 图谱 语音识别 机器 学习 语音识别模型 语义识别模型 自然语 言学习 ill 乡 自 自 图谱 机器 学习 我是城南班刘庄 ，武林门站 10kV 大脑 城南班 组织 自然语 言学习 刘庄 语言合成 语音识别 人员 all 乡 知识 自 图推理计算 强化学习 自然语 言学习 语言合成 知识 自 图谱 语音识别 机器 ta 自 学习 知识图谱 深度学习 电力 大脑 乡 机器 学习 ill 电力 大脑 自然语 言学习 运方审批 自 语音识别 全方位端口集成 开展更具价值、 更有创造力工作 机器 学习 自然语 言学习 电力 大脑 语言合成 1 号抢修人 员 调度员 知识 图 谱 2 语音识别 乡 3 OMS 系统 95598 系统 PMS2.0 系 统 统 供电服务指挥系统 调度自动化系 核对规程 统 电力 自然语 言学习 自 语言合成 知识 图谱白

（连接基础） 软件 （工业软件 +ERP+ 协同） 人才体系 （架构师 + 核心中层） 管理跟上 信息化 智能 7 国家智能制造标准体系建设指南 -2024 （自感知、自决策、自执行、自学习、自适 应） 资 源 或 工 具 及 其 数 字 化 模 型 智能化改 造 研发设计软件：计算机辅助设计（ CAD ）、计算机辅助工程（ CAE ）、计算机辅助工艺规划（ CAPP ）、计算机辅助制造（ Theorie und Praktische Fachkunde in Werkstatt und Labor (Fachklassen) + Allgemeinbildung 在学校和实验室 学习与职业有关理论和实践专业知 识 + 普教课程 Erwerb der Fachpraxis und Berufserfahrung durch betriebliche Ausbildung 动为导向的“做中学”教学方法； 以解决问题能力和学习创新能力为根本； 紧跟新技术、新标准、新工艺、新业态； 重视各类工艺规程和标准规范的应用； 注重沟通协作、计划分析等软技能培养； 职业素养训练和工匠精神养成融入教学过程 安全环保和成本质量意识列入培养目标 对标德国，国内首家 中职 - 高职 - 本科多层次贯通 54 基于学习领域、学习情境的课程设计 学习情境 学习领域 3 基于技术安全规范的电气设

技能目标  能够分析生产企业的数据来源、数据类型、数据规模  能够阐述工业大数据的主要应用场景  能够阐述工业大数据平台的基本组成  掌握安装部署大数据平台 Hadoop 的方法 学习目标 一、了解工业大数据 • 什么是大数据 • 大数据的特征 • 数据的类型 • 数据规模的度量 • 工业大数据的来源 • 工业大数据的特征 • 工业大数据实例 • 工业企业运行流程 • 工业大数据分类 数据产生速度快 微信、抖音…… 传感器 一、了解工业大数据 大数据的特征——多样性 一、了解工业大数据 大数据的特征——价值性 一、了解工业大数据 数据背后隐藏有巨大价值，可以 通过数据挖掘、机器学习等方法 深度分析，从各种各样看似不相 关的数据中挖掘出有价值的数 据，从而创造更大的价值。价值 性比数量规模更为重要。对于很 多行业而言，如何利用这些大规 模数据是成为赢得竞争的关键。 数据类型：结构化数据 一、了解工业大数据 分布式计算举例 -- 排序 一、了解工业大数据 拓展知识：大数据技术框架模型 一、了解工业大数据 拓展知识：大数据技术框架 一、 二、工业大数据采集 三、 四、 五、 六、 学习目标 二、工业大数据采集 1 ．认识工业现场网络，了解工业数据的采集方式； 2 ．掌握工业数据采集系统的部署方法； 3 ．能够阐述工业数据的采集方式； 4 ．能够根据业务要求完成 PLC 数据的采集与存储；

# 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

以太网 1 3 2 原材料、成分 、湿度、成分 计量、换算 阀门开关 权限管理 安全策略 &QoS 应用适配器 操作门户 API 终端管理 数据管理 网络连接管理平台 基于机器学习的工业大脑 预 测 性 维 修 异 常 监 控 人 机 协 同 过 程 优 化 EMS 数据 ERP 数据 MES 数据 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 信息 • 行为信息 物流数据 • 位置数据 • 计量数据 • 时间数据 交互查询 批查询 机器学习 实时分析 设备 传感器 质量 人员 事件 ETL 工具 查询 结果呈现 关系型数据 LOB 应用 物料 元数据及关联性 数据预处理 报表展示 机器学习结果展示 数据源定义 数据预处理 工业数据湖 行为 人员 生产线 信息系统 ERP MES MES EMS 智能化 数据可视化 流程优化 产线建模 知识库 自助式 BI 信息管理 事件处理 数据分类 数据工厂 机器学习 / 数据分析 HADOOP/Spark 技术 流处理 信息 基于数据湖分析 机器学习 大数据存储 SQL 数据仓库 数据湖 其他数据 信息系统 设备 传感器 数据 数据湖与价值发现 工业大数据特点 供应商数据 • 产品质量

APP 消息通知等手段推送给消费者； 货架商品数量识别 利用摄像头对货架进行俯拍和侧拍； 然 后进行目标检测和计数；并进行去重处 理。最后将货架上不同品类的商品数量 传回机器学习的逻辑单元。 顾客表情动作识别 核心 “看得懂” +“ 算得准” +“ 用得 上”； 采取多源、多模态和多场景的数 据采集； 然后，通过人脸检测、关键点 对齐、光 照归一化和去噪增强实现识别。 500 ms 需求推断 F1 ≥ 0.92 任务完成率 ≥ 99.6% 系统延迟 <150 ms 02second 计算机视觉 03third 01first AI 智能 体 机器学习 ① 自动向顾客发送店铺优惠活动信息和促销信息以 吸引顾客来店。流程如下： 触发条件 → 内容组装 → 渠道分发 → 结果回传 ① 基于顾客购买记录和购买意向分析，进行个 性化商品推送； 成果：缺货率几乎为零； 确认与监控 Confirmation And Monitoring 个性化推荐 Personalized Recommendation ① 基于机器学习算法得出的顾客商品需求， 对货架进行补货。 ① 基于机器学习算法得出的商品需求，对库 存进行补货。 库存补货 Inventory Replenishment 营销自动化 Marketing Automation 货架补货

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