来源：国家电网报2025-07-29

该公司应用卷积神经网络模型开发的辨识模组能依据负荷波形精准识别铅酸电池和锂电池充电特征，由此判断是否存在电动自行车入户充电行为。

来源：北极星售电网2025-07-21

其中，gnn(图神经网络)在电力市场中的应用日益受到关注。gnn能够结合电力网络的拓扑结构和节点物理状态参数，捕捉节点间的电力流动与电气参数影响关系。...通过多模型集成(如stacking、xgboost+lstm)、实时数据反馈校正、不确定性量化(如贝叶斯神经网络)等方法，提升预测结果的可靠性和实用性。

来源：北极星输配电网2025-07-07

此外，站内搭载的电池在线检测系统采用先进的安全大模型技术，整合了海量新能源车运行数据，基于20亿参数的强大神经网络，构建了256个维度的动态防护模型，高危风险阻断率超过99.9%。

来源：储能科学与技术2025-07-01

文献基于物理引导神经网络预测抽水蓄能材料磨蚀量，结果与实验数据高度吻合。文献研究了人工神经网络模型预测空气马达性能，优化低耗气率工况。...文献提出了考虑声-振模态结合的抽水蓄能机组轴承故障诊断技术，综合运用声纹与振动特征，采用逆巴克频谱变换、卷积计算、长短期神经网络等方法，有效提升了轴承故障诊断的准确率。

来源：中国电力2025-06-27

2.1 dqn算法深度q网络是一种将神经网络和q学习相结合的方法。相比q值表，神经网络通过价值函数近似方法，直接以状态作为输入，计算所有动作的价值，并输出价值最大的动作。...由于训练开始阶段回放缓冲区需要累积经验，神经网络的参数不会更新。结合图11 b)可知，随着训练进行，回放缓冲区的经验质量逐步提高，神经网络参数不断更新，各dg奖励值最终稳定在。

来源：大圜科技2025-06-26

展望：构建“太阳认知”驱动的智能能源系统未来，我们希望进一步在以下方向深化研究：卫星+地面多源异构数据融合融合物理约束的神经网络设计（如云速、风向引导注意力）数字孪生光伏系统，实现从预测→ 储能决策 →

来源：国能日新2025-06-26

「旷冥」采用动态图神经网络、大气分层结构、多维度 patching 注意力机制等前沿技术，可显著提升新能源风速、辐照度等气象要素的预测精度，从而带来更准确的新能源功率预测、极端天气预报和电力市场预判，以领先技术推动新能源高效消纳

来源：东方日升新能源2025-06-24

它以全链条自研的科技，贯通了组件、逆变器、储能与智慧大脑的“神经网络”。正如手机从“通讯工具”迈向“智能助理”的深刻变革，东方日升引领的，正是从“功能能源”到“智慧能源伙伴”的范式跃迁。

来源：清华大学能源互联网创新研究院2025-06-23

施一公院士在报告中指出结构决定功能是宇宙根本法则，ai正颠覆传统科研，alphafold基于神经网络深度学习，三年内预测蛋白质结构从2亿跃升至6亿量级——覆盖地球全物种dna

来源：北极星电力网2025-06-23

该模拟对算力要求极高：在针对6800种不同潮流工况下的暂态故障情景仿真中，前80%用于训练微分代数神经网络，剩余20%用于暂态测试。

来源：天合储能2025-06-19

凭借自研的ai神经网络算法专利，可实时监测电压、温度、电流、内阻、容量等多维指标，为项目参与市场化交易提供有力保障。

来源：中国能源观察2025-06-16

在勘探研究领域，针对莺歌海盆地低速泥岩广泛发育、储层与干层弹性参数差异小、储层预测和含气性识别的难度大的问题，通过构建基于储层敏感参数的非确定性反演标签库，利用深度学习神经网络形成了地震尺度下的储层智能分类技术

来源：粤海水务2025-06-10

在中控室巨型屏幕前，由全厂超过260处传感器与180组监控设备构建起的数字神经网络正实时跳动。

来源：国家电网报2025-06-10

浙江电科院在“深光智测”光伏预测算法中建立“地形-云层-辐照度”三维映射，将全省电网划分为山地型、塘面型、滩涂型、屋顶型4类场景，构建混合人工智能预测模型，采用神经网络分域训练方法开展复杂地形下的区域差异化建模

来源：电联新媒2025-06-04

回望传统煤电机组的运行控制史，智能控制理论中典型的神经网络、模糊控制等理论研究实际起步很早，现代控制理论中的自适应、状态观测、预测等典型方法也较为久远，而基于比例-积分-微分的经典控制理论技术当前依然在工程现场是最为广泛的应用

来源：中国电力2025-06-03

对此，本文采用gan模型，通过神经网络作为函数逼近器，直接估计概率分布参数，从而生成有效的测量数据。...2）基于当前神经网络的超参数集σt和观测误差εt，通过优化特定函数来选定一个新的点进行评估，得到对应于σt的网络性能观测值bt。

来源：北极星电力网2025-05-30

国网浙江电科院自主研发的“深光智测”光伏预测算法，通过建立“地形-云层-辐照度”三维映射，将浙江全省划分为山地型、塘面型、滩涂型、屋顶型等4类场景，构建混合人工智能预测模型，采用神经网络分域训练方法，开展复杂地形下的区域差异化建模

来源：南方电网报2025-05-30

这套新一代ai大模型，构建超过20亿参数的深度神经网络，通过自主创新的动态反馈学习预训练方法，突破性实现全球新能源大模型基座的自主进化能力。

来源：中国电力2025-05-30

1）提出的电网故障处置预案匹配混合神经网络模型，可准确识别预案中多调度对象实体，通过识别故障事件特征，准确匹配故障处置预案，提升了预案匹配速度。...re2是一种实现通用文本相似度匹配的神经网络模型，考虑了序列间对齐可用的原始点对齐特征、先前对齐特征和上下文特征，能够全面捕捉文本序列间的语义相似度信息。

来源：南方电网报2025-05-30

这套新一代ai大模型，构建超过20亿参数的深度神经网络，通过自主创新的动态反馈学习预训练方法，突破性实现全球新能源大模型基座的自主进化能力。