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| 編輯推薦： |
开创性。在国内首次开展涵盖火电、核电、水电、新能源、供热和综合智慧能源等所有发电领域的人工智能应用研究。
前瞻性。人工智能作为一项前沿基础技术，将助力传统发电行业实现转型升级和提质增效，正在逐步成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。
实用性。重点关注人工智能在发电领域的*研究成果和应用实践，有针对性地提出人工智能技术在发电领域的重点应用及研究方向，具有较强的实用价值、可操作性和工程实践指导意义。
导向性。聚焦人工智能在电厂安全管理、工程建设、生产管理、经营决策等全过程应用场景。推进人工智能技术与发电生产经营的融合创新，将成为发电产业智能化发展和转型升级的重要突破点。
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| 內容簡介： |
人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。
本书主要内容包括概述、人工智能技术现状及政策环境分析、人工智能算法、人工智能应用技术、人工智能在火力发电领域的应用、 人工智能在核能发电领域的应用、人工智能在水力发电领域的应用、人工智能在风力发电领域的应用、人工智能在太阳能发电领域的应用、人工智能在综合智慧能源领域的应用、人工智能在供热领域的应用、人工智能应用的技术经济性。
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| 關於作者： |
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作者团队为国家电力投资集团科研人员，主编华志刚，正高级工程师、工学博士、经济管理博士后。长期从事火电生产管理、节能运行优化、智慧电厂建设、储能技术研究等工作。热能动力工程专业博士毕业。在国外EI刊物和《中国电机工程学报》、《中国电力》、《热力发电》等核心期刊发表文章20余篇，主编《储能关键技术及商业运营模式》
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| 目錄：
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序Ⅰ
序Ⅱ
前言
第1章 概述
1.1 人工智能的定义
1.2 人工智能的发展历程
1.3 人工智能的主要学派
1.4 人工智能的研究内容
1.5 人工智能的行业应用
第2章 人工智能技术现状及政策环境分析
2.1 全球人工智能技术现状
2.2 中国人工智能技术现状
2.3 全球主要人工智能政策分析
2.4 中国人工智能政策分析
第3章 人工智能算法
3.1 算法概述
3.2 有监督学习
3.3 无监督学习
3.4 弱监督学习
3.5 知识表示与推理
3.6 群体智能算法
第4章 人工智能应用技术
4.1 大数据应用
4.2 计算机视觉
4.3 自然语言处理
4.4 物联网技术
4.5 智能测量
4.6 智能控制
4.7 智能机器人
第5章 人工智能在火电领域的应用
5.1 火电发展现状
5.2 火力发电对人工智能的需求
5.3 人工智能在火电领域的应用场景
5.4 典型应用案例分析
第6章 人工智能在核电领域的应用
6.1 核电发展现状
6.2 核能发电对人工智能的需求
6.3 人工智能在核电领域的应用场景
6.4 典型应用案例
第7章 人工智能在水电领域的应用
7.1 水电发展现状
7.2 水力发电对人工智能的需求
7.3 人工智能在水电领域的应用场景
7.4 典型应用案例分析
第8章 人工智能在风电领域的应用
8.1 风电发展现状
8.2 风力发电对人工智能的需求
8.3 人工智能在风电领域的应用场景
8.4 典型应用案例分析
第9章 人工智能在太阳能发电领域的应用
9.1 太阳能发电发展现状
9.2 太阳能发电对人工智能的需求
9.3 人工智能在太阳能发电领域的应用场景
9.4 典型应用案例分析
第10章 人工智能在综合智慧能源领域的应用
10.1 综合智慧能源发展现状
10.2 综合智慧能源对人工智能的需求
10.3 人工智能在综合智慧能源领域的应用场景
10.4 人工智能在综合智慧能源领域的发展方向
10.5 典型应用案例分析
第11章 人工智能在供热领域的应用
11.1 智慧供热发展现状
11.2 供热对人工智能的需求
11.3 人工智能在供热领域的应用场景
11.4 智慧供热技术路线与建设路径
11.5 典型应用案例分析
第12章 人工智能应用的技术经济性
12.1 人工智能应用技术经济评价方法概述
12.2 人工智能技术经济静态评价方法
12.3 人工智能技术经济动态评价方法
附录A 世界人工智能发展简史
附录B 中国人工智能发展简史
主要符号表
参考文献 后记 编写组寄语
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| 內容試閱：
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人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。发电行业在几十年快速增长后，增速放缓，为适应新时代对科学生产、精细管理的需要，发电行业面临战略转型，人工智能是实现安全生产、精细管理，促进产业变革的重要手段。新一代人工智能产业已在全球范围进入快速发展轨道，各国针对人工智能领域均制定了推动人工智能相关技术与产业发展的纲要与规划。
美国重点关注国防军事、国土安全和医疗影像等领域，美国国防部高级研究计划局于2018年9月宣布将投入20亿美元开展一项名为AI Next的计划，旨在加速人工智能研究；麻省理工学院计划斥资10亿美元，建设新的计算机学院，致力于将人工智能技术用于该校的所有研究领域。欧洲国家更加关注于人工智能伦理、数据安全、电子政务、数字技术等方面，包括法国、英国、德国等国家，均制定了防范人工智能给人类带来潜在威胁等安全问题的政策，例如德国相继发布了《新高科技战略》《将科技带给人类-人机交互的研究项目》《联邦教育研发部关于创建学习系统平台的决定》等政策，其研究重点在于人工智能技术与工业4.0计划的结合。
日本发布的人工智能政策有《日本复兴战略2016》《人工智能科技战略》两项，在能源清洁和能源高效利用等领域重点部署。自2017年起，我国人工智能进入国家战略规划，从国家顶层设计方面，越来越重视到人工智能作为一项基础技术，能够渗透至各行各业，并助力传统行业实现跨越式升级，提升行业效率，正在逐步成为掀起互联网颠覆性浪潮的新引擎。
本书共分为12章。第1章从人工智能的概念、发展历程和主要学派入手，使读者对人工智能广阔的研究内容与应用领域有个总体了解。第2章围绕全球主要国家的人工智能技术的研究和应用现状，对各国人工智能市场规模、发展趋势和政策环境进行全面解析。第3章全面阐述有监督学习、无监督学习、弱监督学习、深度学习、知识表示与推理、群体智能算法等人工智能典型算法的原理、实现与应用。第4章详细介绍人工智能应用技术路线的方法原理、表现形式和典型应用领域，涵盖大数据应用、计算机视觉、自然语言处理、物联网技术、智能测量、智能控制和智能机器人等。第5～11章以场景应用需求为导向，总结典型应用案例的成功经验，系统探讨人工智能在火电、核电、水电、风电、太阳能发电、综合智慧能源和供热等各个领域的应用场景、技术实现方式和实施效果。第12章总结人工智能技术经济性分析方法，以此评估人工智能技术应用的经济效益，分析人工智能总体市场规模。纵观国内外人工智能的发展现状以及各国针对人工智能推广应用所制定的相关政策，新一代人工智能产业已在全球范围进入快速发展轨道，逐渐成为新一轮科技革命的突破口和产业变革的核心驱动力。
当前，发电行业已初步具备将人工智能转变为生产力的技术经济可行性，并将在智能安防、运行优化、状态检修、经营决策、远程诊断等领域得到更广阔的应用。因此，推进人工智能技术与发电生产经营的融合创新，必将成为发电产业发展和智能化升级的重要突破点。为更好地推动人工智能技术在发电行业的落地应用，编写组先后调研瑞士苏黎士大学、中国科学院、清华大学、上海交通大学、同济大学、哈尔滨工业大学、东南大学、华北电力大学、瑞士ABB公司、华为、阿里云、大疆科技、商汤科技、海康威视等高校、研究院所和高科技公司。在交流学习的基础上，作者结合近年来的思考和实践，选取了主流人工智能技术进行了粗浅的探讨，对各种人工智能技术在发电行业的应用场景进行了研究分析，与高校、研究院所、高科技公司的专业研究人员和电厂技术人员共同分享。
在此要特别感谢国家电力投资集团有限公司江毅总经理、中国工程院刘吉臻院士、东南大学吕剑虹教授对本书编写给予的悉心指导和关心。感谢严宏强、赵兰坤、岳乔、黄智、张晋宾、郑慧莉、杨东超、王举宝、李辉、吕克启、夏杰、刘景军、李广博、钟永、孙洁等课题中期和验收评审专家，他们对本书内容提供了许多宝贵建议，在此深表谢意。感谢中国自动化学会发电自动化专委会的侯子良、杨新民、沈炯、许继刚、尹松、金丰、孙长生、吕剑虹、陈世和、郭为民、姚峻等各位专家委员提供的技术指导和帮助。在本书编写过程中，得到了国家电力投资集团有限公司、国家电投集团科学技术研究院、上海发电设备成套设计研究院、国核电站运行服务技术有限公司、山东电力工程咨询院、华北电力大学、中关村华电能源电力产业联盟等单位领导、专家以及同事们的指导和帮助，在此表示感谢。
本书的编写，还得到了国家能源局、发电集团、高等院校、科研院所和高科技公司等有关单位和部门的大力支持，参考了他们的许多研究成果，在此一并表示感谢。本书得到国家电力投资集团有限公司2019年软课题研究项目《人工智能在发电行业应用及研究》、国家自然科学基金项目（61871182、61773160）、北京市自然科学基金项目（4192055）和模式识别国家重点实验室开放课题基金项目（201900051）等的支持。本书的出版得益于全体编委会成员一年多的辛勤付出和努力工作。感谢陈建国、刘袁新、包伟伟、李俊峰、付雪建、林雄、李世元、安东平、王金娜、杨凯、张腾兮、王怡爽等对本书编写组在资料提供和书稿核对方面付出的辛劳。本书既可作为高等院校能源动力、电气、自动化、人工智能专业师生的教学用书，也可作为能源领域的研究机构、发电厂、科技公司和制造企业的研发和技术支持人员的参考用书。
人工智能是范围极广、内容庞杂的一门学科，新技术发展日新月异，鉴于编委会成员的水平和掌握的资料有限，本书分析还不够全面，研究尚不够深入，提出的观点不一定正确，仅供专家和同行参考借鉴。书中存在的疏漏及论述不当之处，敬请读者批评指正！
编 者
2020年6月于北京
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