近幾年來,隨著人工智能相關(guān)技術(shù)的日漸成熟,人工智能開始步入商業(yè)化階段,人工智能技術(shù)落地的應(yīng)用場(chǎng)景越來越多,人工智能產(chǎn)業(yè)鏈逐漸完善。受國(guó)家政策和市場(chǎng)環(huán)境驅(qū)動(dòng),人工智能開始與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展,為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)重新賦能,帶動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新與效率提升,成為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)在智能化時(shí)代實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)的有利武器。能源作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)生活的支柱性產(chǎn)業(yè),面臨著能源資源日益枯竭、環(huán)境問題日益嚴(yán)重、能源管理系統(tǒng)日趨復(fù)雜多變等困境。2015年國(guó)家相繼出臺(tái)了“互聯(lián)網(wǎng)+”、智慧能源等政策,加速了人工智能與能源產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展進(jìn)程,能源系統(tǒng)的智能化發(fā)展已成為大勢(shì)所趨。本文首先深度解析了現(xiàn)階段我國(guó)人工智能發(fā)展?fàn)顩r與能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前僅北京、上海、江蘇、浙江和廣東地區(qū)的人工智能發(fā)展較為成熟且發(fā)展增速迅猛,全國(guó)其他地區(qū)的人工智能發(fā)展仍處于萌芽階段,尚未表現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的跡象,人工智能的發(fā)展表現(xiàn)出嚴(yán)重的地區(qū)不平衡現(xiàn)象。因此在對(duì)地區(qū)層面上人工智能與能源產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展的問題研究中將上述五省作為代表省份進(jìn)行相應(yīng)的實(shí)證研究。為客觀、全面衡量當(dāng)前人工智能與能源產(chǎn)業(yè)的綜合發(fā)展水平,分別構(gòu)建了兩系統(tǒng)的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。鑒于人工智能發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系尚無... 

【文章來源】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)江蘇省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：111 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究技術(shù)路線圖

碩士學(xué)位論文16源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、調(diào)整的成效顯著，水電、核電、風(fēng)電等清潔能源以及天然氣的生產(chǎn)和消費(fèi)總量及占比持續(xù)提升，不僅成為能源供應(yīng)增長(zhǎng)的主力軍，更是極大的推動(dòng)了能源消費(fèi)的增長(zhǎng)。2017年，水電等清潔能源和天然氣的生產(chǎn)量比2000分別提升了4.4和4.8倍，兩者總共占一次能源生產(chǎn)總量的23%；而消費(fèi)量分別增長(zhǎng)了4.8倍和8.7倍，共占能源消費(fèi)總量的21%。圖3-1全國(guó)2000-2017年能源生產(chǎn)、能源消費(fèi)及增長(zhǎng)速度趨勢(shì)圖Figure3-1Nationalenergyproduction,energyconsumptionandgrowthratefrom2000to2017圖3-2全國(guó)2000-2017年能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)分布Figure3-2Distributionofenergyproductionstructurefrom2000to2017

碩士學(xué)位論文16源結(jié)構(gòu)優(yōu)化、調(diào)整的成效顯著，水電、核電、風(fēng)電等清潔能源以及天然氣的生產(chǎn)和消費(fèi)總量及占比持續(xù)提升，不僅成為能源供應(yīng)增長(zhǎng)的主力軍，更是極大的推動(dòng)了能源消費(fèi)的增長(zhǎng)。2017年，水電等清潔能源和天然氣的生產(chǎn)量比2000分別提升了4.4和4.8倍，兩者總共占一次能源生產(chǎn)總量的23%；而消費(fèi)量分別增長(zhǎng)了4.8倍和8.7倍，共占能源消費(fèi)總量的21%。圖3-1全國(guó)2000-2017年能源生產(chǎn)、能源消費(fèi)及增長(zhǎng)速度趨勢(shì)圖Figure3-1Nationalenergyproduction,energyconsumptionandgrowthratefrom2000to2017圖3-2全國(guó)2000-2017年能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)分布Figure3-2Distributionofenergyproductionstructurefrom2000to2017

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[3]我國(guó)能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率評(píng)價(jià)實(shí)證研究[D]. 劉佳.北京化工大學(xué) 2015
[4]基于社交網(wǎng)絡(luò)的流感監(jiān)控和預(yù)測(cè)算法[D]. 黃江妙.華東師范大學(xué) 2015
[5]安徽省能源—經(jīng)濟(jì)—環(huán)境（3E）系統(tǒng)的協(xié)調(diào)研究[D]. 江慧.安徽工業(yè)大學(xué) 2013
[6]基于人工智能算法的電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行研究[D]. 袁澎.上海交通大學(xué) 2013
[7]智能輸電系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法與應(yīng)用研究[D]. 邱柳青.華北電力大學(xué) 2012
[8]基于多Agent的模糊決策方法在能源系統(tǒng)中應(yīng)用研究[D]. 虞新興.華東理工大學(xué) 2011
[9]面向未來智能電網(wǎng)的智能調(diào)度研究[D]. 狄義偉.山東大學(xué) 2010
[10]3E可持續(xù)發(fā)展平臺(tái)中OLAP及預(yù)測(cè)預(yù)警技術(shù)的研究與應(yīng)用[D]. 王慧召.華北電力大學(xué)（北京） 2010



本文編號(hào)：3620813