根据所提供的文字内容，报告总结如下：
大数据与人工智能在电力系统应用
1. 研究背景与目标
- 研究背景：随着新能源（如风电、光伏）的大规模接入，电力系统的运行面临挑战，尤其是对新能源功率预测的需求日益迫切。同时，电力设备的状态监测对于保障电网安全和高效运行至关重要。
- 研究目标：利用大数据和先进的人工智能方法，提高新能源功率预测的准确性，同时开发电力设备状态监测系统，以提升电力系统的可靠性和安全性。
2. 新能源功率预测
- 方法与成就：
- 提出了基于时空资源动态自适应选择的多时空尺度新能源功率预测方法。
- 在可再生能源功率预测领域，作为主要完成人编写了国际标准IEC 63043，该标准于2020年全球成员国投票通过。
- 开发了基于数据挖掘的样本自适应选择、多空间尺度集群促进可再生能源消纳的风电/光伏发电功率预测技术及应用。
- 研究了基于先进人工智能方法的新能源短期、超短期功率预测技术，包括深度学习模型的自适应选择、多模型集成学习等，实现了高精度预测。
3. 电力设备状态监测
- 技术进展：融合了自适应第二代小波去噪、决策树信号分类、基于聚类分析的自动相位图谱识别、局放传播边际效应等先进技术，实现了高压电力设备局放自动检测识别系统的开发。
- 应用案例：系统广泛应用于发电机、变压器、高压电缆、GIS、AIS等高压电力设备的监测，帮助提升供电可靠性，确保供电安全。
- 技术创新：采用了基于先进人工智能的方法，如模式识别，实现了高压电力设备局放监测的自动化分析与诊断。
4. 结论与展望
- 结论：通过大数据和人工智能技术的应用，不仅提高了新能源功率预测的准确性，还开发了高效的电力设备状态监测系统，为电力系统的智能化管理提供了有力支持。
- 未来展望：随着技术的不断进步，未来有望实现更高精度的新能源功率预测，以及对极端天气等小样本极端事件的功率预测方案，进一步提升电力系统的稳定性和效率。
此报告展示了在电力系统应用领域，大数据和人工智能技术的重要作用，特别是在新能源功率预测和电力设备状态监测方面的创新与实践。
