https://doi.org/10.1016/j.egyai.2022.100208
❖ 第一作者: Joey Li, Department of Mechanical & Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Canada
❖ 通讯作者: John Z. Wen, Department of Mechanical & Mechatronics Engineering, University of Waterloo, Canada
❖ 作者邮箱: john.wen@uwaterloo.ca
人工智能、大数据、物联网设备和区块链等信息技术已经在全球许多工程领域得到发展和应用。现有的综述文章主要关注单个主题的发展及其在能源领域的应用。这些技术，基于通信、信息和数据分析，自然是连贯且可集成的。本文回顾了四个密切相关领域的文献和专利，旨在提供一个整体视角，展示它们之间的关系及其在智能能源管理策略中的集成性。人工智能模型预测能源使用和负荷曲线，并安排资源以确保可靠的性能和能源资源的有效利用。训练人工智能模型需要大量的数据。利用大数据系统和数据挖掘可以发现新的功能和关系，从而决定人工智能的性能。数据挖掘还可以提炼信息，使人工智能在迭代过程中获得更准确的数据。通过物联网和区块链等先进数字技术，智能能源管理可以得到进一步增强。包含边缘、雾和云层的物联网平台有助于将人工智能连接到其他硬件和软件设备和系统。此外，物联网平台有效地传输和存储数据，提高了数据挖掘的访问和可用性。区块链和加密货币等新兴技术促进了能源交易，并可以设计在物联网平台的云层中以补充数据存储。提供高效且无缝集成的人工智能、大数据和先进数字技术，将成为能源部门向低碳系统转型的重要因素。
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Energy and AI是天津大学与Elsevier共同创办的国际学术期刊，内容涵盖人工智能技术应用于能源领域所取得的最新、最重要的研究进展。期刊最新的影响因子(IF)为9.6，CiteScore为16.5。欢迎广大学者踊跃投稿。我们的网址是：www.journals.elsevier.com/energy-and-ai
