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

来源：国能神福（龙岩）发电有限公司2026-02-02

依托“cfb锅炉防磨防堵智慧输灰研究及应用”项目，通过神经网络煤质（灰分）预测建模实现入炉煤灰分实时监测，智能优化输灰参数，较改造前节约电耗19.1%、年节约费用达54.9万元，节能效果显著，同时也降低输灰系统故障风险

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：中国环保产业协会2026-02-02

该技术首创融合蚂蚁算法与神经网络的跨系统协同控制方法，攻克多单元耦合与多目标权衡行业难题，突破高温高尘测控瓶颈并研制高精度在线检测装置，实现粉尘比电阻、浆液参数的精准监测；独创ai自适应调控与智能运维体系

来源：储能科学与技术2026-01-19

（3）随着人工智能技术的不断发展和普及，将神经网络、机器学习、模糊逻辑等人工智能方法应用于锂离子电池热失控预警是具有广阔发展前景的方向，通过实时监测电池运行状态下的电化学阻抗、电压、温度、形变、产气等多维度参数

来源：储能科学与技术2026-01-16

为提升模型在非标准测试条件下的适用性，进一步引入多层感知机(mlp)神经网络对不同温度与soc下的eis特征进行归一化与标准化处理。...文献采用卷积神经网络(cnn)对电池电压曲线实现自动特征提取与soh预测，具备较强的端到端建模能力，并在不同老化场景下表现出良好的泛化性。

来源：华为2026-01-15

这一历史性变革，不仅是能源生产与消费方式的革命，更是对电网基础设施，尤其是作为神经网络和血脉的电力通信网，提出了跨越式升级的迫切要求。

来源：中能传媒研究院2026-01-13

国家电网“智慧调度中枢”采用深度强化学习与图神经网络混合架构，构建覆盖全国跨区电网的“状态感知—决策优化—执行反馈”闭环系统。

来源：北极星水处理网2026-01-12

智能曝气采用的算法可选择（1）活性污泥法机理模型（asm）：根据进水水量、水质、好氧池溶解氧预测出水化学需氧量、氨氮；（2）多层神经网络算法：预测好氧池溶解氧变化趋势，维持溶解氧逼近目标值情况下预测需氧量

来源：储能科学与技术2026-01-09

具体路径例如：利用遥感图像与高程数据结合深度神经网络，实现候选站点的快速识别与特征提取；引入基于机器学习的评价模型(如随机森林、xgboost)，替代传统人工赋权过程，实现指标重要性自学习；结合集成学习与贝叶斯优化方法

来源：广州市人民政府办公厅2026-01-08

完善神经网络的模型训练算法，迭代优化视觉识别方案。深化ai和深度学习算法在决策制定、路径规划、预测分析等方面的应用，提高对不确定因素的处理能力和对复杂交通情境的应对策略。...底层关键技术：突破人工智能芯片与智能传感器技术，开发高性能、低功耗的ai芯片以及多模态智能传感器，推进新一代机器学习和类脑智能计算技术的发展，优化联邦学习、强化学习、类脑神经网络等算法，加强类脑芯片、类脑计算机体系结构及构建技术

来源：泰富江苏共享网络科技有限公司2026-01-08

第一类是经典递归神经网络模型lstm，其在处理序列数据方面具有天然优势；第二类是cnn-lstm混合模型，该模型通过卷积神经网络提取空间特征，再结合lstm捕捉时间依赖关系；第三类是基于transformer

来源：工业和信息化部2026-01-06

图24：青岛联通数据中心网络拓扑图十三、发挥算力效能，提升单位电能消耗产出效益中国电信杭州智算中心1号楼在算力建设方面探索实践自主可控与高效能并重的建设理念，综合部署了国产神经网络处理器（npu）、张量处理器

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2025-12-31

图 6 vrfb数据驱动流程图机器学习技术作为主要的数据驱动方法之一，常用模型主要包括人工神经网络(ann)、深度神经网络(dnn)、门控循环单元(gru)、卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn

来源：远景能源2025-12-31

具备全局感知、系统洞察和持续进化能力的“天枢”能源大模型,则可以基于海量的天气、设备、电网和市场数据，运用图神经网络、时空模型和多模态transformer等先进算法，实现云、边、端协同实时控制，提升储能和风机收益

来源：南方电网报2025-12-31

本届大赛聚焦这一痛点，探索采用人工智能方法开展状态估计，借助神经网络非线性拟合能力，结合电网连接关系与量测数据快速分析修正量测信息，有效降低常规方法对基础数据的依赖。