基于“人工智能”的变电站智能运检管控系统

2019年2月

基于“人工智能”的变电站智能运检管控系统鲍现松，吴晖，胡红霞（安徽南瑞继远电网技术有限公司，安徽省合肥市230088）

【摘要】通过对变电运检当前面临的问题分析，提出建设基于人工智能的变电站智能运检管控系统，整合变电站现场一次、二次、辅助系统的运检全业务数据，实现数据的采集、识别、处理，达到“自动巡视、自动识别、智能预警、智能决策”的高效运检的目标。

【关键词】智能运检；人工智能；智能预警；智能决策；管控平台一体化

【中图分类号】TM63【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）02-0179-02

引言

变电站智能运检管控系统是一套软硬一体的平台产品,可实现从数据采集、识别到分析、应用的一体化管理。本文从变电运检当前面临的问题分析,提出建设管控系统的必要性和原则,并介绍了各个子系统接入方案。

1变电运检当前面临的问题

大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能、三维BIM 等一系列技术日新月异,“互联网+”、“工业4.0”等概念相继提出并实践,工业生产模式正在发生重大变革。但与此相比,当前变电站和变电运检模式明显滞后于技术发展。变电设备运维、检修日常工作仍沿袭20年前传统,大量工作仍采用人工就地操作、手动抄录、现场频繁往返等形式,变电站建设的各类在线监测、辅助监控、巡检机器人等业务系统数据相对独立,综合应用程度不高,“孤岛”问题明显,新技术的优势未能得到充分利用和有效发挥。

2变电站智能运检管控系统建设方案2.1业务功能需求分析

2.1.1设备巡视

现状:变电站的设备巡视按“五通”要求,分为例行巡视、全面巡视、专业巡视、熄灯巡视和特殊巡视,主要靠人工定期到站内记录方式进行。

分析:站内自动巡视以巡检机器人为核心,辅助以视频监控、红外热成像测温、在线监测系统等多源数据,互为补充,可实现对站内的大多数设备巡视点的覆盖,辅助以图像识别等分析手段,可实现日常巡视(例行巡视、全面巡视、熄灯巡视、特殊巡视)的替代。

2.1.2带电检测

(1)红外普测

现状:红外普测是变电站运维人员一项周期性带电检测工作,目前主要采用手持式测温仪现场对一、二次设备进行热成像检测。

分析:管控系统在红外成像测温方面具备机器人巡视、在线红外热成像测温两种方式,可采用预设测温点,管控系统周期性自动巡视,生成红外普测记录表,并可提供分析曲线,提供趋势预警。

(2)开关柜地电波检测

现状:开关柜地电波检测是变电设备周期性局放检测的一种,目前主要采用暂态地电波局部放电检测仪,现场对开关柜设备进行测量,记录检测数据。

分析:目前室内挂轨式机器人已经具备搭载地电波检测仪,进行开关柜地电波检测功能,可实现在线检测和记录,并结合采样值和数据分析提供专项检测报告。

2.1.3缺陷管理

现状:变电设备缺陷管理包括缺陷的发现、建档、上报、处理、验收等全过程的闭环管理。目前缺陷主要通过巡视、操作、检修、试验等工作中人工发现、记录、报检修。

分析:缺陷的发现,管控系统通过变电站全业务数据采集,一方面各类监测系统可以实现监测设备状态的告警,另一方面可通过采样值、图像识别、温度曲线等多元数据分析智能预警,实现部分缺陷的主动发现;缺陷处理流程管理,通过缺陷的“主动预警+人工填报”的方式,形成管控系统设备缺陷库,将缺陷分级分类,生成缺陷时效信息和统计分析报表,并将缺陷的处理、验收纳入系统线上流程,形成闭环管理,减轻运维人员缺陷管理工作负荷。

2.2系统定位

“变电站智能运检管控系统”的定位是一套变电站站端系统,是智能运检体系的组成部分,系统作为智能运检管控平台(省级)的站端延伸,为统推系统提供信息支撑,系统规划有与省市级“智能运检管控平台”接口。

2.3系统架构

变电站站内采用“一个平台、多项应用”模式,一个平台是搭建站端统一的“变电站智能运检管控系统”,为运检人员提供变电站全业务信息与智能应用;多项应用是基于变电站现有各类业务系统,通过规范数据接口,进行数据整合,支撑平台多业务应用,系统架构示意图如图1所示。

2.4数据接口

“变电站智能运检管控系统”设计部署在变电站芋区网络,采用站内集控方式,站控层四遥数据以IEC61850规约为核心,具有良好的开放性,系统提供前置接入模块兼容各类协议扩展,以国网视频接口B协议,实现音视频流数据的接入;过程层原则上沿用原有系统结构;运维班客户端采用WEB服务方式实现交互。

3系统业务应用

3.1自动巡视、自动识别

自动巡视:管控系统以机器人巡视为核心,辅助在线高清视频巡视、红外热成像测温巡视等手段,实现变电设备巡视点覆盖。机器人巡视主要采用任务形式,按预设巡视路径获取巡视点图片、热成像数据;在线高清视频、红外热成像测温巡视

图1管控

系统架构示意图

电力讯息179

2019年2月

则分别支持实时视频图像、热成像测温数据,二者在实时性和巡视点位方面互为补充。

自动识别:针对巡视采集的可见光图片、热成像图谱等原始信息,结合人工智能技术,自动识别设备状态、表计读数、分合指示牌位置、温度值等信息,同时结合在线视频分析,支持安全帽检测、作业区域检测等作业行为识别以及火焰烟雾检测等环境信息识别。

3.2智能预警、智能决策

智能预警:管控系统基于变电站全业务“数据池”,综合利用大数据分析技术,在海量视频、图像、在线监测数据以及巡视、检修、缺陷记录数据进行多维数据挖掘、分析,结合智能预警模型,可实现运行异常、设备异常、作业行为、运行环境的智能预警功能。

智能决策:智能决策通过各类设备故障特征和处理策略,建立故障判断库、故障决策库、故障案例库,依托智能分析和决策模型,实现预警信息多源数据与智能决策库快速匹配,自动判断可能的故障类型,主动推送处理措施和策略,进而提升故障处理及时性和有效性,减少故障处理时间。

3.3三维可视化

管控系统可采用基于激光点云数据的变电站全景三维模型,叠加设备信息、运行信息、监测信息、辅助信息等业务实时数据,实现三维与实时数据可视化的融合,构建符合变电运维人员习惯的三维全景变电站展示平台。

通过三维可视化展示平台可以直观的查询设备属性、当前状态、实时视频等信息,同时可以实现三维告警联动、测距、检修作业推演等扩展功能。

4结论

变电站智能运检管控系统是智能运检体系的重要组成,系统实现了功能应用模块化,运检信息全面化,运维工作自动化,预警决策智能化,提升了运维人员工作效率和运维业务自动化水平,从运维辅助智能化、设备监测智能化、环境监测智能化、现场作业智能化等方面提升了运检工作智能化水平。

参考文献

[1]刘平,王照灵,许邦鑫.变电站智能三维运检平台开发与应用.低碳

技术,2017,33(4):131~132.

[2]陈士龙,陈浩.基于物联网的智能变电站在线监测系统研究.电子技

术,2018,32(18):116.

[3]冯新凯,刘远龙,等.智能辅助监控平台建设与应用.智能电网, 2015,37(10):121~124.

收稿日期：2019-1-14

试论复杂大电网下电力调度数据网的安全管理模式黄云龙1，侯雪冬2，李长辉2

（1.国网北京市电力公司怀柔供电公司，北京101400；2.国网北京市电力公司检修分公司，北京100069）

【摘要】随着电力改革的不断推进、科学技术的快速发展，复杂大电网形势带来的一系列挑战日渐严峻，基于此，本文简单分析了复杂大电网下电力调度数据网面临的安全管理问题，并深入探讨了复杂大电网下电力调度数据网的安全管理模式，希望由此能够为相关业内人士带来一定启发。

【关键词】复杂大电网；电力调度数据网；安全管理

【中图分类号】TM73【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）02-0180-02

前言

近年来我国电力调度数据网的建设及应用不断深化,网络复杂度也随着其规模的增大、承载数量的增多出现了显著提高,但在复杂大电网的影响下,电力调度数据网的安全仍面临着多方面的威胁,如缺乏高水平的网络安全管理模式与数据网安全测试方法、安全设备配置不够等,而为了尽可能消除这类威胁,正是本文围绕复杂大电网下电力调度数据网安全管理模式开展具体研究的原因所在。

1复杂大电网下电力调度数据网面临的安全管理问题

1.1问题分析

为构建科学、完善、实用的电力调度数据网安全管理模式,复杂大电网催生的一系列安全管理问题必须得到重视,如网络安全管理模式执行性与针对性较差、数据网安全测试方法会直接影响网络业务、缺乏高水平的综合监控和测量工具、缺乏数据网网络自动化评估工具、安全设备配置不够等。以数据网安全测试方法为例,现有测试手段均基于在线网络进行,但由于电力调度数据网业务应用场景往往对安全性的要求较高,这就使得相关测试手段无法较好满足安全管理需要,对业务无损伤的仿真手段和技术也因此成为了业界关注的焦点[1]。

1.2安全防护措施

在长期以来的实践中,我国电力行业早已形成一套可行性较高的电力调度数据网安全防护措施,这类防护措施可为本文研究提供重要借鉴,主要措施如下:①功角相量采集系统。该系统不与其他外部网络相连,因此其防护重点在于数据集中处理工作站的安全管理工作,同时需加强对移动存储介质、笔记本电脑接入的安全管理,恶意代码侵入的避免同样需要得到重视。②网络远动系统。由于网局数据传输采用104规约,且数据传输需要通过专用通道进行,因此该系统的防护重点在于预防其他业务系统与运行人员的监视主机相联系,同时还需要提高相关人员的安全意识。③电量计费远传系统。这类系统一般采用485串口,且电量采集器的连接网口不同,如

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自动驾驶汽车硬件系统概述

自动驾驶汽车硬件系统概述自动驾驶汽车的硬件架构、传感器、线控等硬件系统如果说人工智能技术将是自动驾驶汽车的大脑，那么硬件系统就是它的神经与四肢。从自动驾驶汽车周边环境信息的采集、传导、处理、反应再到各种复杂情景的解析，硬件系统的构造与升级对于自动驾驶汽车至关重要。自动驾驶汽车硬件系统概述从五个方面为大家做自动驾驶汽车硬件系统概述的内容分享，希望大家可以通过我的分享，对硬件系统的基础有个全面的了解：一、自动驾驶系统的硬件架构二、自动驾驶的传感器三、自动驾驶传感器的产品定义四、自动驾驶的大脑五、自动驾驶汽车的线控系统

自动驾驶事故分析根据美国国家运输安全委员会的调查报告，当时涉事Uber汽车——一辆沃尔沃SUV系统上的传感器在撞击发生6s前就检测到了受害者，而且在事故发生前1.3秒，原车自动驾驶系统确定有必要采取紧急刹车，此时车辆处于计算机控制下时，原车的紧急刹车功能无法启用。于是刹车的责任由司机负责，但司机在事故发生前0.5s低头观看视频未能抬头看路。从事故视频和后续调查报告可以看出，事故的主要原因是车辆不在环和司机不在环造成的。Uber在改造原车加装自动驾驶系统时，将原车自带的AEB功能执行部分截断造成原车ADAS功能失效。自动驾驶系统感知到受害者确定要执行应急制动时，并没有声音或图像警报，此时司机正低头看手机也没有及时接管刹车。

目前绝大多数自动驾驶研发车都是改装车辆，相关传感器加装到车顶，改变车辆的动力学模型；改装车辆的刹车和转向系统，也缺乏不同的工况和两冬一夏的测试。图中Uber研发用车是SUV车型自身重心就较高，车顶加装的设备进一步造成重心上移，在避让转向的过程中转向过急过度，发生碰撞时都会比原车更容易侧翻。自动驾驶研发仿真测试流程所以在自动驾驶中，安全是自动驾驶技术开发的第一天条。为了降低和避免实际道路测试中的风险，在实际道路测试前要做好充分的仿真、台架、封闭场地的测试验证。软件在环（Software in loop），通过软件仿真来构建自动驾驶所需的各类场景，复现真实世界道路交通环境，从而进行自动驾驶技术的开发测试工作。软件在环效率取决于仿真软件可复现场景的程度。对交通环境与场景的模拟，包括复杂交通场景、真实交通流、自然天气（雨、雪、雾、夜晚、灯光等）各种交通参与者（汽车、摩托车、自行车、行人等）。采用软件对交通场景、道路、以及传感器模拟仿

基于无人机和人工协同巡检的输电智能运检实践王振星

基于无人机和人工协同巡检的输电智能运检实践王振星发表时间：2019-10-28T14:10:38.007Z 来源：《电力设备》2019年第12期作者：王振星 [导读] 摘要：2016年，国家电网公司提出“大力推动‘互联网+’与运维检修等核心业务深度融合，依靠创新不断提高管理现代化水平”。 (国网山西省电力公司沁县供电公司山西长治 046400) 摘要：2016年，国家电网公司提出“大力推动‘互联网+’与运维检修等核心业务深度融合，依靠创新不断提高管理现代化水平”。国网长治供电公司主动适应国家电网公司“互联网+”战略和智能运检技术发展规划要求，大力推进无人机智能巡检和移动作业终端等新技术与输电运检工作融合，相关配套技术也得到改进提升，更加高效智能的运检模式代替传统运检模式已成为行业发展必然趋势。关键词：无人机；人工协同巡检；输电智能运检；实践随着特高压、超高压远距离输电技术的不断发展，电网规模的日益扩大，输电线路通道越来越远离城市和主要交通道路，线路走廊交叉跨越和周边地形环境也越来越复杂，经常需要穿越诸如河流湖泊、山区丘陵等特殊区段，常规的依靠人工巡检方式强度大、效率低，难以全部满足输电线路巡检要求。有机、无人机巡检技术具有不受地形环境限制、效率高、作业范围广等优势。近年来，为保证电网安全和可靠地供电，输电线路巡检模式已从传统的地面人工巡检模式逐步向直升机、无人机巡检模式多元化发展，直升机、无人机巡视已成为一种必然趋势。 1输电线路巡检方式 1.1有人机巡检 (1)作业范围大、效率高且不受地形限制。有人机可方便穿越崇山峻岭、沼泽湖泊和地面难以达到的无人区等，可迅速跨越两个工作地点。一个有人机班次可飞巡3～3.5 h，巡视铁塔10 0基左右，效率是人工巡检的几十倍。 (2)安全制约因素较多。为保证飞行安全，大风天气、雨雪雾天气及夜间均不能巡线；受到空中管制因素的制约，对飞行员的技术和心理要求很高，飞机一旦遇险，易造成重大人身伤亡事故。 1.2无人机巡检 (1）大、中型无人机巡检系统与直升机相似，具有不受地形地貌限制，穿越山区、河流对输电线路进行快速巡视，巡视效率高；可搭载可见光、红外、紫外等多种任务设备，可进行精细化巡视，巡视质量高。 (2)多旋翼无人机飞行器本体机械结构简单，旋翼尺寸较小(潜在危害小、运行风险低)，具有体积小、重量轻、易携带、易操控、可悬停、效率高、易维护等优点。 (3)固定翼无人机具有速度快、滞空时间长、飞行半径大等优势，主要用于线路大范围远距离高速巡检、输电线路走廊巡查、基建前期线路和变电站选址、应急作业和灾后电网评估等。 1.3人工巡检人工巡检是输电线路巡检的最主要方式，能够对一些细小的隐患和缺陷进行快速、直接的现场处理和反馈，发现铁塔基础和杆塔下部缺陷的能力强。在雨雪或夜间等天气恶劣却需要紧急巡视等特殊情况，只能通过人工巡视实现。 2有人机、无人机、人工巡检模式协同巡检 2.1不同巡检任务协同巡检模式根据需求的不同，巡检任务主要分为常规巡检、故障巡检、特殊巡查等。常规巡查主要对输电线路的导线、地线、杆塔上部的塔材、金具、绝缘子、附属设施、线路走廊灯进行常规性检查；故障巡检是在线路故障后，根据故障信息确定重点巡检区段和部位，进行精细化巡检查找故障点及其他异常情况；特殊巡检根据季节特点、设备内外部环境及特殊生产需求做出的加强性、防范性及针对性巡检，如通道巡检、鸟害巡检、外破巡检、灾情普查及灾后评估等。根据各种巡检模式的特点，大型无人直升机可开展线路常规巡视、灾情普查等工作；大中型无人机主要用于线路的常规巡视和故障巡视；多旋翼小型无人机主要用于单塔精细化巡视和小范围的通道巡查；固定翼无人机适用于通道巡查、灾情普查等特殊巡视；人工巡检主要对管辖范围内的输电线路开车常规巡视、日常维护和检测等。 2.2不同巡视周期协同巡检模式有人机巡视由国网通航公司统一制定巡检计划，由于在全国范围内进行巡视，巡检任务重，巡检周期长，适用于年度计划。大中型无人机续航时间长，但其巡检前作业准备工序多，耗时长且造价高，必须做好相应的前期准备工作（工作计划、现场勘察、航线规划等）后方可开展工作，比较适用于正常巡检的年、月度计划。小型机轻便灵活，即使发生异常情况造成的损失较小，适用于突发情况下的无人机巡视以及人工巡视。迎峰度夏等特殊时期，需要对高负荷线路进行红外检测等，可利用无人机搭载红外紫外吊舱的优势，增加无人机巡检次数；在台风、洪水等多发时期，增加固定翼无人机巡检。 3输电线路智能运检管控平台 3.1功能介绍 3.1.1大数据多维度统计，打造运检“辅助决策地图” 以大数据、云计算、物联网、移动互联网等新技术应用为基础，大规模、全方位、多手段采集真实输电业务数据，通过输电线路智能运检管控平台将电网资源、机巡、人巡、检修检测、清障防外破等数据信息进行深度融合，大数据多维度统计分析、精准定位，完整展示输电设备运行状态、巡视情况、消缺情况、周期执行情况等。宏观数据图表直观展示，一目了然，微观数据全面细致，一键穿透，满足管理人员掌控生产全局的需求，为输电运检集约化指挥提供全面、实时、精确的决策依据。 3.1.2设备资源三维可视化，实现运检全景透视管控平台内建立三维地理信息系统，三维GIS更丰富、逼真的展示空间信息。创建线路全景图及三维模型，将电网资源三维可视化。将电网资源的缺陷隐患等信息集成到三维GIS中，按严重程度绿黄红标记，实现每个缺陷隐患都可控能控，信息详细，监控到位。将人巡和机巡数据在三维GIS中展现，轻松实现对人巡和机巡实时监控、轨迹查询和回放。通过使用多种分析工具，全景透视运检过程。 3.1.3构建全过程智能管控机制，实现运检全局可控在控一是强化周期巡视计划的制定、展示和前置预警。启动计划后，系统根据巡视记录，自动计算任务完成进度，让管理人员及时掌控周

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车牌自动识别近年来，随着物联网、车联网的迅猛发展，以及中国汽车数量的不断增加，这对智能交通系统提出了新的要求。作为智能交通系统一部分的集成信号处理、计算机视觉、模式识别等技术的车牌识别系统因而也有了新的应用和挑战。除传统的用于高速公路超速违章管理、停车场管理、车辆流量管理以及车辆电子收费系统外，车牌识别系统还可以用于移动机器人对停车场车辆的监管以及交通管理部门对违章车辆车牌的自动登记等。一、车牌自动识别系统的技术说明车牌自动识别系统采用车牌识别技术来实现技术效果的。车牌识别技术(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。通过一些后续处理手段可以实现停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。车牌识别技术结合电子不停车收费系统（ETC）识别车辆，过往车辆通过道口时无须停车，即能够实现车辆身份自动识别、自动收费。在车场管理中，为提高出入口车辆通行效率，车牌识别针对无需收停车费的车辆（如月卡车、内部免费通行车辆），建设无人值守的快速通道，免取卡、不停车的出入体验，正改变出入停车场的管理模式。汽车牌照号码是车辆的唯一“身份”标识，牌照自动识别技术可以在汽车不作任何改动的情况下实现汽车“身份”的自动登记及验证，这项技术已经应用于公路收费、停车管理、称重系统、交通诱导、交通执法、公路稽查、车辆调度、车辆检测等各种场合。以下列举了几种应用方式： ——监测报警对于纳入“黑名单”的车辆，例如：被通缉或挂失的车辆、欠交费车辆、未年检车辆、肇事逃逸及违章车辆等，只需将其车牌号码输入到应用系统中，车牌识别设备安装于指定的路口、卡口或由执法人员随时携带按需要放置，系统将识读所有通过车辆的牌照号码并与系统中的“黑名单”比对，一旦发现指定车辆立刻发出报警信息。系统可以全天不间断工作、不会疲劳、错误率极低；可以适应高速行驶的车辆；可以在车辆行使过程中完成任务不影响正常交通；整个监视过程中司机也不会觉察、保密性高。应用这种系统将极大地提高执法效率。 ——超速违章处罚车牌识别技术结合测速设备可以用于车辆超速违章处罚，一般用于高速公路。具体应用是：在路上设置测速监测点，抓拍超速的车辆并识别车牌号码，将违章车辆的牌照号码及图片发往各出口；在各出口设置处罚点，用车牌识别设备识别通过车辆并将号码与已经收到的超速车辆的号码比对，一旦号码相同即启动警示设备通知执法人员处理。与传统的超速监测方式相比，这种应用可以节省警力，降低执法人员的工作强度，而且安全、高效、隐蔽，司机需时刻提醒自己不能超速，极大地减少了因超速引发的事故。

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三级中心变电站智能辅助控制系统(以下简称“辅助系统”)为分层、分区的分布式结构，按变电站智能辅助控制省级监控中心、变电站智能辅助控制地区级监控中心、变电站智能辅助控制区域监控中心系统和变电站智能辅助控制站端系统四级构建，如图1所示。变电站智能辅助控制系统从区域上分为三级中心，每级中心从技术上都分为主控中心、客户端和接口系统(预留)，用于扩充与其他系统之间的衔接，以及WEB浏览功能。主控中心：包含数据库和管理平台，实现数据存储、权限控制、实时监控、配置管理等全部功能。客户端：在变电站和其他必要的地方电脑上安装客户端，根据权限的不同，操作员可以进行相应的监控、管理和操作。接口系统：系统通过采用IEC61850通信规约与综合自动化等系统的接口和联动。WEB浏览：系统另外提供浏览器的方式，供值班和相关人员实时监控每个变电站区域的环境状态、报警状态、人员进出状态等实时状态。九大子系统辅助控制系统必须把环境、视频、火灾消防、SF6、防

智能变电站合并单元智能终端集成技术

合并单元以及智能终端分别作为智能变电站建设过程中过程网络的重要设备和组成结构的内容而存在，其综合负责在智能变电站的正常运行过程中过程层采样值以及通用面向对象变电站事件报文的实际发送和接收过程，对于智能变电站内部结构的完整性、智能变电站运行过程中的安全性以及智能型、智能变电站自身性能的扩展性有着非常重要的影响。当前在智能变电站的研究进程中，将合并单元以及智能终端这两种分别存在的独立设备和结构内容使用相应的集成方式来综合设计成新的合并单元智能终端集成装置的呼声已经越来越高，部分设计厂家甚至已经完成初步的集成装置设计结果。事实上，合并单元以及智能终端在智能变电站中的服务对象都是用于一次设备的正常运行，将其应用集成技术制定相应的合并单元智能终端集成装置，也是智能变电站技术发展过程中重要的阶段内容。1 智能变电站合并单元智能终端集成装置的重要意义 1.1其符合智能变电站技术发展的需要当前阶段，智能变电站技术发展的主要方向并不在于将一次设备以及二次设备形成有效的集成和综合，而是将各自的内部结构应用相应的集成技术进行综合设置，这是由于一次设备以及二次设备在彼此的协调配合、结构设计、性能干扰上的问题所造成主要现象。而针对当前阶段一次设备以及二次设备中拥有的智能终端以及合并单元的性能共同性和结构共同性，就成了智能变电站技术发展过程中重要的研究方向之一。 1.2有效减少智能变电站的成本投入成功的研究出智能变电站中的合并智能变电站合并单元智能终端集成技术李乐萍苏志然吴文兵徐跃东国网聊城供电公司山东聊城 252000 单元智能终端集成装置并将其应用在智能变电站的正常使用过程中，能够有效的减少智能变电站的成本投入，对其建设过程中的施工成本、运行过程中的维护成本等等都有着非常有效的节约意义，对于我国智能电网的建设也有着较为重要的促进意义。 1.3减少智能变电站的设备空间将智能变电站中的合并单元智能终端集成装置研究成功并且应用于智能变电站的建设和运行过程中，能够有效的节省相关设备在智能变电站内部的占用空间，对智能变电站的使用空间也有着积极的节省意义，能够更加方便智能变电站相关控制和操纵工作。 2 智能变电站合并单元智能集成装置的技术问题当前阶段智能变电站合并单元智能终端集成装置的思路主要有两种，第一种是较为简单的组合方式，其直接将合并单元以及智能装置装设在同一机箱内，但其本质上仍然是相互独立的两个系统；而另一种则是考虑到两者共同的工作性能、结构装置、使用要求等等，将二者的系统装置形成有效的整合与集成，将其应用集成技术时至完全形成一个新的有效装置，称之为合并单元智能终端集成装置。严格意义上来说，第一种集成装置的设计技术只是将二者的生存空间进行一定的压缩以后放置在同一环境内，只是将合并单元以及智能终端进行了物理意义上的集成；而第二种方法则是在考虑到两者性能干扰的情况下对其性能、结构等等统统实行了集成技术，第二种合并单元智能终端集成技术已经达到了同一电源、同一网口、同一人机接口以及统一保护装置的设计突破。这种设计方式不仅能够有效的节省二者设备结构占用的空间以及成本，而且能够有效的保证二者设备性能上的统一发挥。但是值得注意的是，当前第二种合并单元智能终端的集成技术仍然有许多需要攻克的技术难题。 2.1端口传输方式的改变带给合并单元以及智能终端装置使用性能的改变在第二种集成技术的应用过程中，合并单元结构模块以及智能终端结构模块在实现了二者彼此结构上以及性能上的有效结合后，使用了同一端口以及统一保护装置作为集成装置的主要应用环境。在这种情况下，其端口发送报文以及接收报文的过程中SV 报文是等间隔传输的方式，而GOOSE 报文属于抢占传输的方式，这两种报文结构在接受和发送过程中的传速速率以及间隔时间都是不一样的，如果依然采用以往的GOOSE 报文抢险传输的方式，很有可能造成集成装置处理信息过程中的延迟情况。针对这种情况，智能变电站应该改变GOOSE 报文传输过程中抢占传输的方式，采用SV 报文先发并且等到SV 报文信息发送完毕以后再发送GOOS 报文信息，这种传输方式并不会改变集成装置对于二者信息的传输时间以及传输效率，只是改变了二者传输等级上的差异，使之更加有利于集成装置的良好运行。 2.2集成装置中CPU 资源的集成整合在尚未实行合并单元智能终端集成装置之前，二者分别具有独立的CPU 结构，同时SV 负荷较大而GOOSE 网络的负荷较小，在实行了合并单元智能终端集成装置以后，从二者的CPU 资源以及性能整合的方面来看待集成装置的主要结构和性能，应该注意到集成装置CPU 设置结构中不同网络结构的占用资源以及处理工作，例如将SV 网络结构的处理资源以及相关数据包融入到负荷较小的GOOSE 网络CPU 处理器中，实现二者处理资源共享的同时有效的提高二者报文信息传送以及接受过程中的效率。 2.3集成装置中检修压板的集成整合检修压板也是在合并单元以及智能终端独立存在时分别具有并且各自独立的装置结构，在应用集成技术以后集成装置也应该将其二者的检修压板施行相应的集成和统一，在面对工作人员的检修和运行工作过程中同时检修同时运行，提高工作人员的工作效率。在集成装置检修压板的施行过程中，设计师应该注意做好合并单元以及智能终端二者的间隔工作，考虑将智能终端的以及合并单元放在同一线路间隔中，这种情况下启动检修压板的集成装置内部智能终端以及合并单元在检修过程中始终是处在同一线路间隔的有效控制下，如果集成装置中合并单元需要检修的话，那么智能终端也会因此而暂停工作，一起接受检修。 2.4集成装置中电源功率的集成整合在原本独立的合并单元以及智能终端的运行过程中，单独结构的电源停止供电并不会影响到另一结构的运行情况，而实行了集成技术以后必须考虑其二者电源功率的合理性以及综合性，考虑其二者电源供应过程中的安全性，保证合并单元以及智能终端能在集成装置的控制下安全可靠地运行。一般合并单元的正常工作电源功率不会大于40W，而智能终端的正常电源功率不会大于30W，在新的集成装置电源供应中，可以考虑整体集成装置的正常工作电源功率不大于50W，并为此设置不同情况的电源供应改变计划。 3 结语本文具体讨论了合并单元智能终端集成装置的主要作用和施行过程中应该注意的技术问题，希望集成装置技术能够得到快速的成果，进一步支撑智能变电站的有效运行。

【CN110895968A】人工智能医学图像自动诊断系统和方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910334631.X (22)申请日 2019.04.24 (71)申请人南京图灵微生物科技有限公司地址 210000 江苏省南京市栖霞区仙林街道齐民路6号5栋808室 (72)发明人王仲霄　武玮　 (74)专利代理机构北京华睿卓成知识产权代理事务所(普通合伙) 11436 代理人程淼 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 30/40(2018.01) G06N 3/04(2006.01) (54)发明名称人工智能医学图像自动诊断系统和方法 (57)摘要本公开实施例提供一种人工智能医学图像自动诊断系统和方法，其采集医学显微镜图像和对应的诊断数据，对医学显微镜图像进行标注得到医学显微镜图像对应的标注数据，基于医学显微镜图像对应的诊断数据和标注数据构建训练集和测试集，并基于深度学习模型训练得到最优 AI分类模型和最优AI语义分割模型，实现检测样本的医学显微镜图像的自动诊断。本公开实施例可以有效节省人力资源，缩短诊断时间，提高诊断准确率。权利要求书3页说明书9页附图3页CN 110895968 A 2020.03.20 C N 110895968 A

权　利　要　求　书1/3页CN 110895968 A 1.一种人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集医学图像和对应的诊断数据，并对所述医学图像和诊断数据进行统一降噪和图像增强处理，其中，所述医学图像包括医学显微镜图像；数据标注模块，用于对所述医学图像中的致病微生物所在的图像区域进行标注，形成所述医学图像对应的标注数据；模型训练模块，用于深度学习模型，利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的训练集训练得到AI分类模型，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的训练集训练得到AI语义分割模型；模型优化模块，用于利用从所述医学图像和对应的诊断数据构建的测试集对所述AI分类模型进行优化，利用从所述医学图像和对应的标注数据构建的测试集对所述AI语义分割模型进行优化，从而使得所述模型训练模块训练得到最优AI分类模型和最优AI语义分割模型；模型部署模块，用于对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署，所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型用于提供检测标本的医学显微镜图像的自动诊断。 2.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到服务器；所述系统还包括线上诊断平台，所述线上诊断平台包括客户端和所述服务器；所述服务器用于接收所述客户端发送的检测标本的医学显微镜图像，并输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 3.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型部署模块对所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型进行应用布署包括：将所述最优AI分类模型和最优AI语义分割模型部署到嵌入式芯片；所述系统还包括嵌入式诊断平台，所述嵌入式诊断平台包括安装有所述嵌入式芯片的显微镜；所述显微镜用于获得检测标本的医学显微镜图像，并经由所述嵌入式芯片的处理输出所述医学显微镜图像的自动诊断结果。 4.根据权利要求2或3所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述医学显微镜图像包括妇科微生态显微镜图像。 5.根据权利要求1所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述深度学习模型包括卷积神经网络模型。 6.根据权利要求5所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述模型优化模块对所述AI分类模型和AI语义分割模型进行优化包括：通过调节所述AI分类模型和AI语义分割模型的预测概率阈值来选择倾向高敏感性或者倾向高特异性。 7.根据权利要求4所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述诊断结果包括细菌性阴道炎的诊断。 8.根据权利要求7所述的人工智能医学图像自动诊断系统，其特征在于，所述AI分类模型包括第一分类模型和第二分类模型，所述第一分类模型用于根据检测标本的医学显微镜 2

电力智能集中运检管控平台的功能特性及运用价值

电力智能集中运检管控平台的功能特性及运用价值电力智能集中运检管控平台能集控数量不同的站点，适用于变电站、配电房、开关站、光伏箱变、水利电站等电力监控项目中，支持大屏投影显示监控内容，能清晰地展现各个站点的运行情况、告警信息，实现了绿色、智能、高效的电力运维方式。一、电力智能集中运检管控平台的功能特性： 1、统一监控：对市电、配电、ups、蓄电池、温湿度、红外、门禁、烟雾、消防、视频、六氟化硫、氧气、二氧化碳、甲烷等动力、环境、安防、气体等因素进行集中采集、分析处理。 2、在线管理：提供3D显示、数据查询、故障诊断、双机热备、远程联动、权限管理、大屏显示、能耗管理、电子地图、平安信息、能耗分析、资产管控、站点管理、大屏显示等管理功能，用户通过访问云端服务器的地址，输入账号密码就能远程管理站点。 3、使用范围：火电厂、热电厂、水电厂、风电站、太阳能电站、牵引变电所、矿场箱变电站、工厂配电室、油田配电房、户外开闭所、升压变电站、降压变电站、地下配电室、小区配电房等。二、电力智能集中运检管控平台的运用价值 1、统合各个站点的运行数据，建立资源共享一体化机制，实现各项数据共享，促进协同办公。 2、运用计算机、物联、通信等现代科学技术手段，构建实时、自动、智能、高效的监控平台，实现设备管理智能化、运维管理智能化、站点巡检远程化。

3、解决运维资源效果太大，人工管理效果不佳的难题，让每天、每周的固定式人工巡视变成每分、每秒的自动化全天候巡检，更能节省时间以及相关成本。电力智能集中运检管控平台具有智能实时监测、数据集中分析、信息自动保存、故障远程告警的效果，解决人工效率差、成本支出高、电力站点运行环境难保障、动环设备过多难管理、维护方式落后等难题，对降低电力事故以及处理隐患起到很好的协助。

人工智能在自动驾驶技术中的的应用

人工智能在自动驾驶技术中的应用摘要：随着技术的快速发展云计算、大数据、人工智能一些新名词进入大众的视野，人工智能是人类进入信息时代后的又一技术革命正受到越来越广泛的重视。作为人工智能等术在汽车行业、交通领域的延伸与应用，无人驾驶近几年在世界范围内受到了产学界甚至国家层面的密切关注。自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让电脑可以在没有任何人类主动的操作下，自动安全地操作机动车辆。自动驾驶技术将成为未来汽车一个全新的发展方向。本文将主要介绍人工智能技术在自动驾驶中的应用领域，并对自动技术的发展前景进行一个简单的分析。关键词：人工智能；自动驾驶；智能汽车；图像识别 0. 引言人工智能是一门起步晚却发展快速的科学。20 世纪以来科学工作者们不断寻求着赋予机器人类智慧的方法。现代人工智能这一概念是从英国科学家图灵的寻求智能机发展而来，直到1937年图灵发表的论文《理想自动机》给人工智能下了严格的数学定义，现实世界中实际要处理的很多问题不能单纯地是数值计算，如言语理解与表达、图形图像及声音理解、医疗诊断等等。1955 年Newell 和Simon 的Logic Theorist证明了《数学原理》中前52 个定理中的38 个。Simon 断言他们已经解决了物质构成的系统如何获得心灵性质的问题( 这种论断在后来的哲学领域被称为“强人工智能”) ，认为机器具有像人一样逻辑思维的能力。1956 年，“人工智能”( AI) 由美国的JohnMcCarthy 提出，经过早期的探索阶段，人工智能向着更加体系化的方向发展，至此成为一门独立的学科。五十年代，以游戏博弈为对象开始了人工智能的研究；六十年代，以搜索法求解一般问题的研究为主；七十年代，人工智能学者进行了有成效的人工智能研究；八十年代，开始了不确定推理、非单调推理、定理推理方法的研究；九十年代，知识表示、机器学习、分布式人工智能等基础性研究方面都取得了突破性的进展。 1. 人工智能在自动驾驶技术中的应用概述人工智能发展六十年，几起几落，如今迎来又一次热潮，深度学习、计算机

智能变电站辅助系统综合监控平台

一、概述智能变电站辅助系统综合监控平台是智能变电站的重要组成部分，是集自动化技术、计算机技术、网络通信技术、视频压缩技术、射频识别技术以及智能控制术等技术为一体的综合信息平台，专门用于实现对变电站各种辅助生产系统的整合、优化、管理及控制，成为实施“大运行”战略体系不可或缺的重要技术手段。

二、目的通过对现有孤立分散的各类二次系统资源进行规范整合，实现二次系统的优化配置、信息资源共享、部门间业务的无缝衔接，从而提高电网一体化运行水平，解决二次系统种类繁杂、运行信息割裂等问题，满足大运行体系建设的需要。 1、通过规范各类辅助生产系统的信息传输方式及通信规约，有利于统一化管理，方便新的智能化功能扩充。 2、可以实现变电站“数据集成、业务协同、管理集中、资源共享”的管理要求，实现信息的集中采集、集中传输、集中分析、集中应用，实现与其他系统的交互应用，从根本上消除产生“信息孤岛”的局面。 3、通过各种辅助生产系统的有机整合，不仅可以提升各子系统的性能，实现系统功能的统一管理及广泛联动，提高应急处理和反应能力，加强对意外灾害和突发事件的预防和管理能力。从而全面提升系统的智能化管理水平。 4、通过各种辅助生产系统的高度集成，统一上传，有利于远方人员对站内状况的全盘掌控，以加强对变电站的运行管理，提高对变电站辅助生产系统的监管质量，降低维护成本，提高运维效率。三、适用范围可广泛应用于各电压等级变电站/所、换流站、开闭站/所等场所。四、产品功能

五、基于角色的差异化应用

六、九大子系统智能变电站辅助系统综合监控平台包括视频联动子系统、火灾消防子系统、周界报警子系统、环境温湿度采集子系统、空调控制子系统、风机控制子系统、给排水控制子系统、灯光控制子系统、门禁控制子系统等九部分内容。 1) 视频联动子系统视频联动子系统即将变电站的视频遥视的前端摄像机接入智能辅助系统的功能单元，是智能辅助系统的核心，提供与其它八个系统进行联动操作，实现视频共享及系统间协作功能。 a. 可接受其他系统的调用请求; b. 系统可保障原视频监控系统的系统功能与应用不受影响; c. 系统支持同一摄像机的多位置调用及多个摄像机的同一位置调用方式，即以目标为基础的监控模式。 2) 火灾消防子系统

电力企业生产指挥体系研究与建设

电力企业生产指挥体系研究与建设发表时间：2019-05-20T15:22:42.610Z 来源：《电力设备》2018年第34期作者：钱平张永刘岩程兴民刘明一章陈立陆金龙[导读] 摘要：近年来，随着国家大力建设全面小康社会，电网建设规模居高不下，电网设备规模迅速增长，运检工作量日渐繁重，电力企业安全生产面临新的挑战。（1.国网浙江省电力有限公司浙江杭州 310000）摘要：近年来，随着国家大力建设全面小康社会，电网建设规模居高不下，电网设备规模迅速增长，运检工作量日渐繁重，电力企业安全生产面临新的挑战。在电网建设规模高速发展的新形势下，探索研究新时期电网生产指挥体系建设的新思路，是电力企业不得不面对的重要课题。本文结合某地区电力企业工作实际，在分析电力企业生产指挥现状的基础上，根据“1+1+N”（即一个生产指挥中心、一个智能运检管控平台、N个智能运检新技术应用）建设思路，就今后如何推进电力企业生产指挥体系建设作粗浅探讨，旨在有效保障大电网安全运行的基础上提升电力企业生产效率。关键词：电力企业；生产指挥；体系建设；电网安全运行；生产效率 1引言二十一世纪以来，随着大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能等一系列技术日新月异，“互联网+”、“工业4.0”等概念相继提出并实践[1]，工业生产模式正在发生重大变革。但与此相比，电网运检模式相对滞后，电网设备、运检业务的自动化、信息化和智能化水平有待提高，新技术的优势在电网运检领域还未能得到充分发挥和高效利用，传统运检工作方式和生产管理模式难以适应电网安全运行和运检精益管理的要求。因此，电力企业迫切需要在原有的生产组织体系上进行完善、优化，进而构建全新的生产指挥体系。 2生产指挥现状分析 2.1生产管理模式有待改善传统的运检专业生产模式主要以人力资源投入为主，管理模式粗犷[2]。随着电网规模进一步扩大和电力体制改革的不断深入，单纯依赖增加运检人员数量来应对输变电设备规模增长和精益化管理要求提升的粗放式发展模式不具备科学性、集约性和可持续性，其难以适应电力企业和电网的发展要求，在一定程度上制约了企业生产安全、质量和效率的提升。 2.2生产指挥流程有待优化目前运检专业生产指挥方式主要以分散指挥为主，缺乏专业协同、团队协作和有效的智能化支撑手段。现场生产信息以人工收集为主，且信息分散于多个孤立系统[3]；生产指挥与作业现场交互以电话、短信等传统通讯手段为主，难以实时大量信息并发互动；辅助决策以人员经验和预案方式为主，应对突发大范围紧急状况的处置能力较弱；整体指挥管控工作难度大、效率低，指挥作业模式存在业务链条过长、指令层层衰减、基层信息易失真的弊病，难以适应电网安全运行和运检精益管理的要求。 2.3信息支撑系统有待加强现阶段生产指挥体系各信息系统虽能支撑企业生产经营，但仍存在一些短板，主要表现在以下两个方面：一是涉及生产指挥业务主要包括D5000系统、统一视频平台、辅控一体化平台、OPEN3000系统、故障录波及保护信息系统等多个信息支撑系统，不同的信息系统，由于技术性能不同，实际使用过程中，系统间兼容性较差，各类生产信息分散在各信息系统中，缺少信息汇聚中心，生产信息未得到有效汇聚，易形成数据“孤岛”，导致生产指挥工作因缺少信息数据支撑而开展受限。二是基于现有信息支撑系统的新技术应用不足，大数据、云计算、物联网、移动互联、人工智能等现代技术仍未得到充分、有效应用，生产指挥业务的高级应用程度尚浅。 2.4生产指挥队伍力量薄弱近年来，随着经济社会的快速发展，配网建设规模逐步加大，电力企业面临电网项目多，生产任务重而生产指挥队伍力量相对不足的矛盾，主要表现在：一是目前生产指挥中心（以下简称中心）处于建设的初期阶段，受人员配置、办公场地、硬件条件等因素影响，发展较慢，存在人员配置数量达不到生产指挥中心建设要求、员工工作年限较短，工作经验缺乏、生产指挥中心内部专业融合程度不足等问题。二是输变电设备规模的快速增长，对生产指挥中心人员的综合素质要求不断提高，存在部分员工知识储备与生产指挥中心业务发展脱节现象。 3生产指挥体系建设主要内容为进一步提升电网设备状态管控力和运检管理穿透力，按照全面推进智能运检工作的有关要求，根据“1+1+N”（即一个生产指挥中心、一个智能运检管控平台、N个智能运检新技术应用）建设思路，在省公司运检部建立主网运检管控中心，同时在省检修公司以及各级地市公司层面组建生产指挥中心，通过强化主网运检管控中心与生产指挥中心之间的信息互通互联，依托电网智能运检管控平台，借助智能运检新技术的深化应用，构建形成新的省市两级生产指挥体系。 3.1加强省公司主网运检管控中心建设主网运检管控中心定位为省公司运检部下属支撑机构和监督机构，主要实现生产信息汇集、任务闭环管控、运检过程管控、生产计划管理、风险预警管控、辅助分析决策等功能，加强设备全寿命周期管控、检修作业现场管控、设备主人制落地实施，指导并监督各单位生产指挥中心业务开展。通过主网运检管控中心的建设可有效解决省公司级运检管理长期存在的人员精力分散、远离基层一线、穿透力不足、闭环管控力不强等问题，通过管控中心团队化运作，可有效统筹各专业管理要求，变“专业管理”为“业务管理”，实现信息共享、专业协同和运检资源的统筹调配。 3.2加强各单位生产指挥中心建设生产指挥中心作为各单位运检部（检修公司）下属支撑机构和监督机构，对上接受主网运检管控中心的业务指导和监督，对下统筹各单位变电运维室、变电检修室、输电运检室等专业执行机构和县公司运检管理及执行机构，不断创新生产管理模式，优化调整业务流程，充分发挥其对上支撑、对下指挥、过程监督、分析管控的综合职能，实现电网主辅设备的全方位监视、工作任务的全流程管控、生产计划的精益管理、运检资源的统筹调配等功能，通过建立生产指挥中心与运维、检修等一线班组的直通关系，缩短业务链条，化解行政层级对专业管理的过多干扰，实现设备异常及缺陷、检修作业过程的实时交互，指挥决策信息的快速、无损传递，切实做到直管班组、直达现场。同时借助生产指挥中心建设和设备主人制推广实施，试点开展运检一体化和市县联动机制，加强专业横向贯通、纵向穿透，提升专业管理的穿透力和业务融合度。

人工智能三大分类

人工智能三大分类人工智能的概念不在陌生，但是其中的几大专业术语又是什么呢人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车，到自动回复电子邮件，再到智能家居。似乎可以获得任何商品（例如医疗健康，飞行，旅行等），并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非相信事件具有终结者般的转折，可能会问自己，人工智能能够预示着工作场所或整体的业务线的什么利益。人工智能主要有三个分支： 1) 认知AI （cognitive AI）认知计算是最受欢迎的一个人工智能分支，负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI必须能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。现在人们越来越倾向于认为认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。这可以帮助扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案。 2) 机器学习AI （Machine Learning AI）机器学习（ML）AI是能在高速公路上自动驾驶你的特斯拉的那种人工智能。它还处于计算机科学的前沿，但将来有望对日常工作场所产生极大的影响。机器学习是要在大数据中寻找一些“模式”，然后在没有过多的人为解释的情况下，用这些模式来预测结果，而这些模式在普通的统计分析中是看不到的。然而机器学习需要三个关键因素才能有效： a) 数据，大量的数据为了教给人工智能新的技巧，需要将大量的数据输入给模型，用以实现可靠的输出评分。例如特斯拉已经向其汽车部署了自动转向特征，同时发送它所收集的所有数据、驾驶员的干预措施、成功逃避、错误警报等到总部，从而在错误中学习并逐步锐化感官。一个产生大量输入的好方法是通过传感器：无论你的硬件是内置的，如雷达，相机，方向盘等（如果它是一辆汽车的话），还是你倾向于物联网(Internet of Things)。蓝牙信标、健康跟踪器、智能家居传感器、公共数据库等只是越来越多的通过互联网连接的传感器中的一小部分，这些传感器可以生成大量数据（多到让任何正常的人来处理都太多）。 b) 发现为了理解数据和克服噪声，机器学习使用的算法可以对混乱的数据进行排序、切片并转换成可理解的见解。（如果你想吓跑你的同事，请先听听常用的不同排序算法）