来源：高泰昊能2026-05-22

截至目前，公司已积累多项核心专利，技术创新势头强劲，近期又先后授权“基于内嵌领域知识神经网络电池荷电状态估计方法及系统”“基于mp2796的高压系统低成本掉电电路”等多项发明专利与实用新型专利，在电池管理系统精准测量和算法开发方面形成深厚技术积累

来源：浙电e家2026-05-13

将电网故障点定位精度从千米级提升到百米级，隐患放电可监测至100毫安，定位效率较传统巡线提升80%、故障主动处置率提升65%；电缆故障雷达系统将接地故障定位隔离时间从30分钟缩短至1分钟内，大幅降低误判漏判；图神经网络定位技术落地海盐

来源：中国能源观察2026-05-08

我国跨电网常态化交易机制已落地，全国电力“一张网”迈出关键一步，我国正加快构建以特高压为“主动脉”、配电网为“静脉”、智能微电网为“毛细血管”、绿电为“血液”、ai为“神经网络”的新型电力系统，通过以现代信息技术为依托

来源：昆明市人民政府2026-05-07

第二节 加快传统基础设施数智化升级因地制宜对交通、能源、水利等传统基础设施数字化改造、智能化运营，推动新一代信息技术与市政基础设施建设深度融合，集约部署智能感知终端，推动物联神经网络城市感知体系全域覆盖

来源：远东电池2026-04-28

从“信息高速路”到“算力神经网络”光通信的全链自主进化ai算力的本质，是海量数据的高频交互与高效流转。在万卡集群规模化作业场景中，网络时延每降低1微秒，都能带来算力利用率的实质性提升。...在这一需求驱动下，光通信正从“信息高速路”式的传输工具，演进为支撑算力系统运行的“神经网络”。远东在光通信领域的突破，核心在于打通上游核心环节，实现全产业链自主可控，为算力网络筑牢底层根基。

来源：国能新能源院之声2026-04-28

研发了基于物理信息神经网络的高泛化性储能电池健康状态评估模型，提出基于整站物理实验与大数据分析融合的储能电站运行评价方法，实现对电站整站性能、运行状态及电池健康状态的精准评估，电池单体异常识别精度达95%

来源：三峡小微2026-04-20

此次检修新增了船闸人字门在线监测系统，通过在人字门关键部位安装传感器，构筑起设备感知神经网络，将监测数据实时上传，实现常态化数据归集、故障研判、预警分析和寿命预测等，推动船闸重要核心设备运维由“事后检修

来源：西清能源2026-04-19

多算法协同运行：融合主配微协同调控、神经网络融合模型的负荷预测、光伏防逆流、车桩协同有序充电、储能优化控制等核心算法，兼顾经济、安全与低碳。...核心技术领先：从算法突破到工程全面落地在关键技术层面，西清能源构建了云边协同优化运行架构，通过气象数据和历史数据，基于神经网络融合算法实现风-光-负荷超短期精准预测；光伏防逆流算法基于对光伏电站的光伏出力和负荷进行预测

来源：西清能源2026-04-04

基于此，西清能源构建了“dmac”ai+储能融合技术体系及三级主动防控体系，通过三位一体数据基座、工业级数据治理、物理信息神经网络双驱动内核、大小模型协同智能体等四项关键技术突破，实现诱发性隐患、早期故障

来源：黑龙江省人民政府2026-03-31

鼓励支持哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学等高校，研究生成式人工智能、深度神经网络、图神经网络、强化学习等先进算法，构建多维度技术融合体系。

来源：能源评论•首席能源观2026-03-26

，“东方超环”（east）再次刷新世界纪录：在1亿摄氏度的高温下，实现了1066秒的稳态长脉冲高约束模等离子体运行；同年11月，紧凑型聚变能实验装置（best）研究计划发布；今年1月5日最新研发的深度神经网络响应模型

来源：南瑞水电2026-03-26

图2基于物数双驱算法的水文预报优化发电调度：‌ 基于智能体与物理信息神经网络（pinn）技术，系统能够自主学习流域水文规律与调度偏好，结合电网需求智能生成最优发电方案，助力流域水能利用率提升2%以上，显著增强电站的经济运行与电网支撑能力

来源：华为中国政企业务2026-03-17

2、elec-ops-prediction（预测算子仓）：直击新能源时代的电力“不确定性”痛点，面对风电、光伏大规模接入后指数级提升的负荷预测难度，该仓库基于lstm、gru及图神经网络等架构，开发面向时序模型的加速算子

来源：能源评论·首席能源观2026-03-04

其未来趋势是超越传统的黑箱数据拟合，向深度融合电力物理规律与神经网络的方向演进。

来源：南方电网报2026-03-04

项目团队研发了基于rbf神经网络与反演控制算法，攻克了控制输入饱和下机械臂的柔性控制与容错难题，成功突破电杆攀爬避障、复杂场景感知、精细动作控制等核心技术，打造出融合“慧眼、智脑、巧手”三位一体的电力作业机器人通用平台及系列装备

来源：中国电力2026-02-25

-174.doi: 10.11930/j.issn.1004-9649. 202507050摘要【目的】针对多分支配电网故障定位在微弱故障条件下故障特征提取困难的问题，提出了基于多维故障特征提取的卷积神经网络

来源：西清能源2026-02-14

●零碳园区能量管理：公司助力北京市首个政府级能碳监测管理平台上线；风光储实验平台完成多园区微电网集成调控顺利完成；构建了基于神经网络的超短期负荷预测模型，在已经投运的某项目中，将园区级负荷预测误差控制在

来源：西清能源2026-02-14

机理双驱动的新一代储能电站主动安全管理系统，构筑储能电站三级主动安全防控体系，通过深度学习和电池机理模型的深度融合，进一步提升了电池健康状态评估的精确度和泛化能力；构建嵌入电池电化学物理信息约束的混合深度神经网络

来源：储能科学与技术2026-02-13

在深度q网络(dqn)中，动作值函数由深度神经网络近似。dqn引入了经验回放和固定q目标的机制来稳定训练过程。...支持向量机(svm)、人工神经网络(ann)等方法通过数据驱动建模，减少了对精确数学模型的依赖。文献利用ann预测负荷波动，结合规则库生成储能控制指令，在某工业园区微网中实现了峰谷差削减30%的效果。

来源：储能科学与技术2026-02-05

循环神经网络(recurrent neural network，rnn)是一种适合处理序列数据的神经网络。...2 基于eis的电池soc估计算法研究因为所选多特征参数与电池soc之间呈现非线性关系，鉴于人工神经网络在处理非线性问题方面的优势，本研究采用神经网络构建电池soc估计模型，以建立这些特征参数与电池soc