在环境污染日趋严重,化石能源逐渐枯竭的背景下,能源系统的发展趋向于清洁化、智能化,我国已将智慧能源的发展提升为国家战略.电力系统作为能源系统的核心环节,应用广泛,具有较强的调节能力且控制复杂,其智能化程度将决定能源系统的智能化水平.伴随着分布式电源、电动汽车、分布式储能元件等具有能源生产、存储、消费多种特性的新型能源终端高比例接入电网,现代电力系统呈现出复杂非线性、强不确定性、强耦合性等特点,传统建模、优化、控制技术存在诸多局限性,人工智能技术将是解决复杂系统控制与决策问题的有效措施.鉴于此,首先梳理人工智能在电力系统应用的发展脉络;然后根据人工智能在电力系统的应用热点领域,阐述人工智能技术在电力系统调度、规划以及电力市场等方面的应用,并对各重点研究内容的未来方向进行展望.

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matlab自相关代码使用生成对抗网络生成无模型的可再生能源方案 该存储库包含重现以下论文中显示的结果所必需的源代码： 陈以泽，王义深，丹尼尔·科申和张宝森， 接受IEEE电力系统交易（2018年）特刊，关于将极高渗透率的可再生能源集成到未来的电力系统中 该存储库中显示的方法可用于解决电力系统中的一般场景生成问题。 动机 工程师需要一种高效且可扩展的技术来捕获和建模可再生能源发电过程的时序情景以及时空情景的动态。 提出了基于传统模型的方法，其中有许多模型假设，而另一方面，这些模型很难扩展到不同位置的发电过程。 在该项目中，我们建议使用生成模型集Generative Adversarial Networks来为场景生成问题提供数据驱动的解决方案。 生成的样本 在这里，我们显示了一些生成的样本以及样本的自相关 语言和依存关系 我们使用Python来实现该算法。 Matlab中完成了一些数据处理工作。 具体来说，我们使用了开源Python软件包来训练神经网络模型。 要运行代码，您需要安装numpy，pandas，ipdb和matplotlib的标准软件包。 在Linux中，您可以通过pip

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