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。

来源：华电集团2025-05-28

8.投标人自2022年1月至投标截止日(以合同签订时间为准)，须提供至少2份国内火电机组深度调峰优化或改造或升级的合同业绩，所提供的业绩必须采用现代先进控制技术算法（包括不限于预测控制或模糊控制或应用神经网络等

来源：能源新媒2025-05-26

通过将电力系统微分方程、基尔霍夫定律等物理规则融入神经网络架构，可显著提升模型的场景适应能力。...例如，中国南方电网研发的pinn（物理信息神经网络）负荷预测模型，在2023年台风“杜苏芮”袭击期间，面对电网拓扑结构剧变仍保持93%的预测精度。

来源：储能科学与技术2025-05-26

通过设置斜坡段与码放区之间的缓冲段轨迹及加速段以及利用其他形式的储能进行功率补偿的方法来减小输出功率波动；效益分析方面，通过引入功率缺额系数反映充电效益，选择系统充电的低成本能流路径；质量块抓取控制方面，通过深度神经网络预测质量块运行路程

来源：简捷物联2025-05-20

ai负荷预测引擎：融合神经网络算法，精准预测当天剩余时间内的负荷曲线后自动控制储能系统的最佳soc，生成最优的全天充放电策略，可在兼顾削峰填谷的同时，优先进行动态增容，让企业轻松响应电网的迎峰度夏政策指令

来源：湖南省工业和信息化厅2025-05-12

开展类脑智能、具身智能、多模态智能等前沿基础研究，发展面向新一代人工智能的基础理论框架体系，着力推进大模型基础架构、人机交互、人工神经网络等关键技术攻关。

来源：北极星太阳能光伏网2025-05-09

首先在大模型技术方面，创新采用了多维度 patching 注意力机制架构，并显式嵌入了平流、对流方程，构建物理驱动的深度神经网络模型。...「大数据决策能力」：能源调度运营的 “智慧中枢”国能日新基于生成式扩散模型和crps优化算法等多种集合预报扰动技术，结合「旷冥」气象大模型独有的动态图神经网络，生成“气象大模型集合预报”。

来源：国能日新2025-05-08

首先在大模型技术方面，创新采用了多维度 patching 注意力机制架构，并显式嵌入了平流、对流方程，构建物理驱动的深度神经网络模型。...「大数据决策能力」：能源调度运营的 “智慧中枢”国能日新基于生成式扩散模型和crps优化算法等多种集合预报扰动技术，结合「旷冥」气象大模型独有的动态图神经网络，生成“气象大模型集合预报”。

来源：叶春能源2025-05-06

然而大多数ai模型，尤其深度神经网络，难以解释其输出依据，让人摸不着头脑。 试想，如ai给出一个紧急停电预警，但无法说明原因，调度员敢贸然采取行动吗？很可能不敢。...可以采用诸如lime、shap这类模型解释工具为深度学习“验算”，或者优化模型结构引入更透明的算法，比如决策树、规则引擎与神经网络的混合，尽可能让ai的输出有理可依。