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人工智能与能源产业的融合发展研究

发布时间:2022-02-11 19:16
  近几年来,随着人工智能相关技术的日渐成熟,人工智能开始步入商业化阶段,人工智能技术落地的应用场景越来越多,人工智能产业链逐渐完善。受国家政策和市场环境驱动,人工智能开始与传统产业融合发展,为传统产业重新赋能,带动传统产业的创新与效率提升,成为传统产业在智能化时代实现转型升级的有利武器。能源作为国家经济生活的支柱性产业,面临着能源资源日益枯竭、环境问题日益严重、能源管理系统日趋复杂多变等困境。2015年国家相继出台了“互联网+”、智慧能源等政策,加速了人工智能与能源产业的融合发展进程,能源系统的智能化发展已成为大势所趋。本文首先深度解析了现阶段我国人工智能发展状况与能源产业的发展现状,发现当前仅北京、上海、江苏、浙江和广东地区的人工智能发展较为成熟且发展增速迅猛,全国其他地区的人工智能发展仍处于萌芽阶段,尚未表现出蓬勃发展的迹象,人工智能的发展表现出严重的地区不平衡现象。因此在对地区层面上人工智能与能源产业融合发展的问题研究中将上述五省作为代表省份进行相应的实证研究。为客观、全面衡量当前人工智能与能源产业的综合发展水平,分别构建了两系统的综合评价指标体系。鉴于人工智能发展评价指标体系尚无... 

【文章来源】:中国矿业大学江苏省211工程院校教育部直属院校

【文章页数】:111 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

人工智能与能源产业的融合发展研究


研究技术路线图

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硕士学位论文16源结构优化、调整的成效显著,水电、核电、风电等清洁能源以及天然气的生产和消费总量及占比持续提升,不仅成为能源供应增长的主力军,更是极大的推动了能源消费的增长。2017年,水电等清洁能源和天然气的生产量比2000分别提升了4.4和4.8倍,两者总共占一次能源生产总量的23%;而消费量分别增长了4.8倍和8.7倍,共占能源消费总量的21%。图3-1全国2000-2017年能源生产、能源消费及增长速度趋势图Figure3-1Nationalenergyproduction,energyconsumptionandgrowthratefrom2000to2017图3-2全国2000-2017年能源生产结构分布Figure3-2Distributionofenergyproductionstructurefrom2000to2017

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硕士学位论文16源结构优化、调整的成效显著,水电、核电、风电等清洁能源以及天然气的生产和消费总量及占比持续提升,不仅成为能源供应增长的主力军,更是极大的推动了能源消费的增长。2017年,水电等清洁能源和天然气的生产量比2000分别提升了4.4和4.8倍,两者总共占一次能源生产总量的23%;而消费量分别增长了4.8倍和8.7倍,共占能源消费总量的21%。图3-1全国2000-2017年能源生产、能源消费及增长速度趋势图Figure3-1Nationalenergyproduction,energyconsumptionandgrowthratefrom2000to2017图3-2全国2000-2017年能源生产结构分布Figure3-2Distributionofenergyproductionstructurefrom2000to2017

【参考文献】:
期刊论文
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博士论文
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硕士论文
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[2]基于耦合协调度模型的中国能源与金融系统融合研究[D]. 王凯.山西财经大学 2018
[3]我国能源产业技术创新效率评价实证研究[D]. 刘佳.北京化工大学 2015
[4]基于社交网络的流感监控和预测算法[D]. 黄江妙.华东师范大学 2015
[5]安徽省能源—经济—环境(3E)系统的协调研究[D]. 江慧.安徽工业大学 2013
[6]基于人工智能算法的电力系统优化运行研究[D]. 袁澎.上海交通大学 2013
[7]智能输电系统风险评估方法与应用研究[D]. 邱柳青.华北电力大学 2012
[8]基于多Agent的模糊决策方法在能源系统中应用研究[D]. 虞新兴.华东理工大学 2011
[9]面向未来智能电网的智能调度研究[D]. 狄义伟.山东大学 2010
[10]3E可持续发展平台中OLAP及预测预警技术的研究与应用[D]. 王慧召.华北电力大学(北京) 2010



本文编号:3620813

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