电力脑初探:一种多模态自适应学习系统

机器学习的进步正推动人工智能蓬勃发展。电力系统运行具有随机性、时变非线性和部分可观测性等特征,导致相关研究面临数据饥饿、状态弥散、目标复杂等综合挑战。为此,该文提出研究一种多模态自适应学习系统——"电力脑"。首先,探讨电力脑的研究背景、概念及主要特征。其次,分析电力脑研究面临的挑战,提出多模态学习机制及其数学实现,以建立电力脑认知计算的理论基础。然后,借鉴认知神经科学等前沿研究,提出自上而下的电力脑认知计算结构,交互反馈的自适应学习模式,以及深度引导强化学习相结合的基础学习单元。该构架的核心特征在于用领域知识保证结果可行,用数据驱动提升其精度与性能。最后,探讨电力脑的实际应用,提出相应的学习算法结构,并展望需要进一步研究的问题。