電力系統(tǒng)正經(jīng)歷著革命性的變化，可再生能源越來越高的普及率、數(shù)據(jù)通信量大的復雜網(wǎng)絡以及具有雙向能量流動特征的眾多電力設備，正在越來越多的被使用。為了推動電力生產(chǎn)和消費革命，建設清潔、低碳、安全、高效的能源系統(tǒng)，開發(fā)智能電力能源系統(tǒng)顯得越來越迫切。目前，人工智能作為一門新興的科學技術(shù)，為推動電力能源系統(tǒng)的智能化革命提供了有力的支撐。人工智能技術(shù)具有深度學習、人機合作、開放式群體智能、自主控制等顯著特點，在感知智能、計算智能、認知智能等方面顯示出強大的處理能力，特別是人工智能與云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)的結(jié)合，使電力系統(tǒng)具有智能交互、安全可控的特點。因此，電網(wǎng)的安全性、可靠性和靈活性可以大大提高。人工智能在電力行業(yè)中的應用光伏超短期功率預測。

借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等深度學習技術(shù)，對云觀測圖像中的云層，特別是多云系疊加條件的云系進行識別和辨識；采用數(shù)據(jù)驅(qū)動與知識引導相結(jié)合的方法，對云層旋轉(zhuǎn)、形變等場景下云層的非線性演化進行預測；結(jié)合電站的云層遮擋智能感知技術(shù)，實現(xiàn)對云層遮擋條件下光伏功率快速波勱的預測。圖像識別技術(shù)在電力線路及設備智能巡檢中的應用。

對直升機、無人機、線路固定監(jiān)控、變電站內(nèi)巡檢機器人、站內(nèi)固定攝像頭等采集的圖像（視頻）進行預處理和特征提取，采用深度學習和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)結(jié)合的技術(shù)實現(xiàn)巡檢圖像智能理解，實現(xiàn)線路和變電站設備識別、缺陷檢測等，提升本質(zhì)安全。輸變電設備故障智能診斷和狀態(tài)評估。

針對變壓器等設備健康狀態(tài)評價中的數(shù)據(jù)缺失、故障樣本秲?nèi)钡葐栴}，綜合應用非均衡數(shù)據(jù)學習、代價敏感學習與集成學習等算法，給出變壓器設備的自動化、差異化、客觀量化狀態(tài)評價結(jié)果。知識圖譜在電力智能運維中的應用

知識圖譜與專家規(guī)則庫相結(jié)合，構(gòu)建智能運檢知識管理與認知推理系統(tǒng)，實現(xiàn)一線運檢工作人員各類運維問題的快速解答，實現(xiàn)工單到工作票的智能生成以及工作票與修試記錄的消缺比對。人工智能、大數(shù)據(jù)在配電網(wǎng)健康評估中的應用。

通過將電力領(lǐng)域知識經(jīng)驗引入機器學習形成知識與數(shù)據(jù)融合的引導學習方法，并實現(xiàn)基于設備健康指數(shù)、網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)、運行現(xiàn)狀與歷史數(shù)據(jù)、外部因素（如天氣）等數(shù)據(jù)的配電網(wǎng)健康指數(shù)準確評估。知識圖譜在客服智能系統(tǒng)中的應用。

通過自然語言處理、語音\圖像識別、文本語義分析等一系列技術(shù)，建立電力客服語料基礎(chǔ)庫和電力營銷領(lǐng)域主題詞典，構(gòu)建電力客服領(lǐng)域知識圖譜并開發(fā)電力客服智能問答系統(tǒng)，精準響應客戶需求、提高服務效率，全面提升電力營銷客戶服務水平。深度強化學習在電網(wǎng)緊急控制中的應用。   

利用隨機矩陣理論得到動作策略評價值函數(shù)，構(gòu)建強化學習模型，在仿真環(huán)境中通過大量模擬建立能夠應對各種突發(fā)情況的泛化決策模型，根據(jù)不同運行方式和電網(wǎng)運行狀態(tài)迅速給出實時控制方案，提升緊急控制策略與真實工況的匹配程度。