来源：脱盐中心2026-02-09

区域深度参与产学研用协同聚焦水处理新技术推广与运用会议安排日程安排特邀嘉宾主要报告10:00-10:30供水水质智能检测的实践、模式与思考董玉莲，广东省城镇供水协会专家委员会，副主任10:30-11:00机器学习赋能饮用水处理

来源：国家自然科学基金委员会2026-02-04

通过高通量计算以及实验数据，发展针对正负电极、电解质特定性质的机器学习模型，挖掘、设计电池新材料。3. 电池工况表征新技术及安全性提升机制。...sei和cei多维度、多尺度物化性质的定量参数，阐明电极结构、电解液、工况条件等因素对sei和cei形成、离子输运机理和物化性质的影响规律，建立可靠的sei和cei力、电、化学等方面性质的数据库，通过机器学习等方法解析其对电池性能的影响

来源：阳光电源2026-02-02

1+x 2.0搭载的ai故障诊断功能，深度融合了神经网络、机器学习、专家系统等多种算法，无需依赖人工即可自行诊断故障，最快能够实现秒级诊断与定位，并智能生成故障处理建议，大幅缩短运维时间的同时，也让故障诊断更精准

来源：北极星储能网2026-01-22

宁德时代（中国）：通过融合物理模型与机器学习的电池单体自动化设计，可在几分钟内生成最优方案，并将原型开发周期缩短近50%。

来源：储能科学与技术2026-01-19

目前，国内外对于内短路检测方法的研究主要集中在基于模型驱动、基于传感器信号和基于机器学习等三类。...、电化学-热耦合模型等预测电池的状态参数，并通过与实际参数比较生成残差信号进行故障诊断；基于传感器信号的方法是通过数据挖掘、统计学等方法提取电池的故障特征或分析异常突变等故障信号，实现内短路检测；基于机器学习的方法是通过大量电池运行数据和故障信息对机器学习模型进行训练和优化

来源：储能科学与技术2026-01-16

传统soh估计方法通常依赖采集电流、电压、温度和内阻等传感器数据，基于统计回归、机器学习或电化学建模等手段对其进行特征提取与建模，从而建立soh估计模型。...近期研究表明，eis结合机器学习在soh评估中具有显著潜力。文献指出，基于xgboost的方法仅需少量特征即可实现90%的预测精度，尤其适合嵌入式bms应用。

来源：海辰储能 HiTHIUM2026-01-16

基地部署40余个数字化解决方案，深度融合生成式人工智能、机器学习及人工智能物联网（aiot）等前沿技术，部署多项创新技术应用，构建起覆盖研发、材料遴选、生产制造到成品检测的全链条智能管控体系，以极致一致性筑牢储能电池在高安全

来源：电联新媒2026-01-15

特别是在处理复杂市场场景时，缺乏基于大数据建模、机器学习的市场异动检测模型和市场力评估算法，无法及时捕捉违规线索。

来源：中能传媒研究院2026-01-13

2025年报告显示，能源人工智能人才缺口达12万人，细分领域供需比如下：电网调度算法工程师1:8，储能人工智能优化专家1:10，综合能源系统分析师1:7，现有人才中，仅15%同时掌握“电力系统分析”与“机器学习

来源：北极星水处理网2026-01-12

只根据进水流量、进水水质、剩余污泥排放及硝酸盐利用等因素，在线或者离线通过机器学习算法得到生化系统实际需氧量；根据实际需氧量和曝气效率计算实际所供风量；将实际所需供风量传输给鼓风机控制系统，通过强化学习算法或先进控制技术实现风机群组动态优化分配

来源：工信部2026-01-09

预测性维护保养通过基于机器学习算法分析车辆历史数据和使用情况，提前安排保养计划，减少故障发生。...采用大数据分析和机器学习技术对生产过程进行仿真优化，支持实现智能工艺设计、云端巡检、设备故障诊断与预测维护以及产品质量的在线监控。

来源：储能科学与技术2026-01-09

2030年1.2亿千瓦近期目标催生站点资源普查研究；废弃矿井改造、海水抽水蓄能等非常规选址方向兴起；机器学习等人工智能技术开始渗透选址优化领域。...（2）选址技术方法方面，未来应加强gis、mcdm与人工智能、机器学习等先进技术的深度融合，开发更具自动化、智能化和适应性的决策工具平台，在选址技术方法方面，未来应加强gis与mcdm技术与ai方法的融合

来源：广州市人民政府办公厅2026-01-08

加快发展新型机器学习、虚拟现实、元宇宙相关新兴平台软件。专栏5：软件与互联网1.工业软件：大力推动智能制造装备与智能制造工业软件研发应用，提升国产智能技术及产品的质量，培育智能制造系统解决方案供应商。...推动智能无人系统融合创新发展，重点开展先进人工智能芯片与智能传感器、新一代机器学习与类脑智能计算、自主无人系统智能技术以及专用人工智能系统等领域的研发工作，提升信息交互、规划决策与行为控制等多种功能，实现自主感知和控制

来源：朗新能源研究院2026-01-08

一是梳理历史电费核算异常处理业务流程，构建涵盖计量、电价、档案等全业务链条的异常研判引擎；二是通过挖掘历史用户异常处理案例中业务专家的处理经验和决策路径，形成电费核算专用的异常研判决策依据链；三是运用机器学习技术对历史用户用电特征

来源：工业和信息化部2026-01-08

基于数据治理、机器学习等人工智能技术，建立船舶设备系统运行性能模型，实现船舶航行能效优化及设备故障诊断等功能。（五）打造航空航天智能化制造体系。

来源：工业和信息化部2026-01-06

图16：无锡城市智算云平台新丝绸之路云计算中心建有多源异构算力统一调度平台，该平台通过机器学习分析历史负载数据，提前72小时预测算力需求峰值，可基于预测调整算力资源分配策略，对于实时需求也可实现算力资源秒级响应

来源：中国环保产业协会2026-01-06

监测预警领域，通过人工智能算法助力污染溯源解析，精准识别污染源与迁移扩散轨迹，监管效能大幅提升；风险评估领域，基于大数据和机器学习的人工智能技术已应用于新污染物非靶向筛查，破解传统生态毒理测试成本高、周期长的技术瓶颈

来源：四川省人民政府2026-01-05

矿山资源大模型：基于现有矿山、地质数据，利用大数据和机器学习算法，构建ai找矿平台和探矿寻矿大模型，精准快速预测地下矿产资源分布、资源储量，开展快速选区，减少无效钻探，提高矿产资源勘探效率。

来源：国家电网报2026-01-05

“碳迹”智能分析决策平台采用机器学习神经网络算法，从大量火电机组及电网运行历史数据中挖掘影响碳排放的关键因素，根据《温室气体排放核算与报告要求》中的基础算法，完成火电机组多时间尺度下碳排放量的准确计算，

来源：储能科学与技术2026-01-04

未来，热化学储能反应器的强化研究将面向螺旋翅片材料与结构的协同设计创新，并且结合数字孪生技术和机器学习技术，设计性能最优的热化学储能反应器结构。