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电力系统人工智能平台与智能应用技术设计.docx
资料介绍
电力系统人工智能平台与智能应用技术设计
1 引言
人工智能技术正在深刻改变电力系统的运行方式和管理模式。从负荷预测、设备故障诊断到电网调度优化、用户行为分析，AI技术在电力系统各领域展现出显著的应用价值。构建统一的AI平台，实现AI模型的全生命周期管理，支撑各类智能应用的快速开发和部署，是电力系统智能化发展的重要基础。本文基于STM32G474嵌入式平台，探讨电力系统人工智能平台与智能应用的技术方案。
2 AI平台架构
2.1 平台组成
AI平台架构：基础设施层（计算资源，GPU服务器，NVIDIA A100/H100，CPU服务器，高性能计算，存储资源，分布式存储，数据湖，特征存储，网络资源，高速网络，RDMA，InfiniBand，AI芯片，GPU，NPU，FPGA，云化部署，容器化，Kubernetes，弹性伸缩，资源调度，GPU池化，资源隔离，作业调度，监控管理）、平台服务层（MLOps平台，数据管理，数据集管理，数据标注，数据增强，特征工程，特征存储，特征计算，模型训练，训练框架，TensorFlow，PyTorch，分布式训练，超参调优，模型评估，模型管理，模型注册，版本管理，模型部署，在线推理，离线推理，边缘推理，模型监控，性能监控，数据漂移，模型更新，AutoML，自动特征工程，自动模型选择，自动超参调优，NAS神经架构搜索，AI平台功能，开发环境，Jupyter Notebook，IDE，实验管理，MLflow，Kubeflow，工作流，Pipeline，调度，资源管理，配额，共享，隔离）、应用服务层（AI应用，负荷预测，新能源预测，设备故障诊断，调度优化，用户画像，智能客服，图像识别，NLP自然语言处理，智能决策，强化学习，优化算法，知识图谱，电力知识图谱，智能问答，推理引擎，AI服务，API服务，SDK，微服务，应用集成，业务系统集成，流程集成，数据集成）。
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| STM32G474逆变器_技术文件_1215_电力系统人工智能平台与智能应用技术设计.docx | 40K |
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