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实时系统操作人工智能动作更新背景，而人工智能（AI），机器学习（ML）和数据科学已经研究和开发了数十年，最近的主要技术增长和公众关注激增。这导致了市场上的大量研究和新解决方案，几乎影响了工作和个人生活的各个方面。随着兴奋，投资和研究的兴奋，投资和研究，创新和话语继续迅速发展。Within the realm of real-time electric power operations, there is also the recognition of the increasing complexity and complicatedness of the bulk power system (BPS), as many aspects change, with several new use cases that stretch the assumptions of the system (e.g., increasing concerns around cyber aspects, excess solar back flowing onto the transmission system, significant load growth for electric vehicle charging, growing power requirements for AI/ML, mining, and other data center operations).这转化为正在努力管理系统实时可靠性的控制室操作员时，认知，注意力，警惕，知识和抽象推理的数量仍在继续上升，这总是导致许多人考虑新的AI/ML解决方案。由于BPS是地球上最复杂的社会技术系统（复杂的人类和它们之间具有复杂相互作用的复杂系统），因此需要许多考虑来最大程度地减少系统的风险。白皮书当前分为几个部分：电力操作与AI/ML的交集还有几个方面，实时系统操作情报白皮书没有考虑到。例如，AI/ML技术是BPS上快速增长的负载，或者在AI/ML和云技术的交集上不在本文档的范围之内。
议程NERC季度技术会议
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