来源：敢为科技2025-08-21

该公司构建了“声、光、电、机”多模态传感器阵列与基于机器学习/深度神经网络的智能诊断模型相结合的“双引擎”技术体系。

来源：能源评论•首席能源观2025-08-14

（cnn-lstm-attention），整合三种核心神经网络的优势，有效提升了模型对风电场复杂风速特征的建模能力。...湖北省气象局采用物理模型及深度学习模型开展区域级云参数及太阳辐射超短期预报，预报结果能够用于超短期光伏发电功率预报、分布式光伏发电功率预报；福建省气象局基于cma-wsp2.0预报产品和风电场实测数据，建立深度学习的混合神经网络模型

来源：能源评论•首席能源观2025-08-14

国网天津电力联合天津市气象局共同建设电力气象监测预警平台，基于深度神经网络与高分辨率地形数据，利用人工智能技术研发出两大模型：“气象灾害-输电线路故障”风险关联模型，输电线路覆冰、舞动、风偏、异物侵扰等电网气象灾害

来源：江苏省盐城供电公司2025-08-13

项目锚定负荷精准评估与调控核心目标，犹如在电力系统的“神经网络”中探寻关键节点。构建用电安全风险评估体系，恰似为电力系统装上“预警雷达”，提前感知调控过程中的潜在风险。

来源：北极星电力网2025-08-07

储能如同大电网的“充电宝”和“稳定器”；信息化则构建电网的“智慧大脑”和“神经网络”，实现智能管控；两者深度融合，是构建新型电力系统、保障绿电安全高效利用、实现能源转型的关键路径。

来源：敢为科技2025-07-31

该公司构建了“声、光、电、机”多模态传感器阵列与基于机器学习/深度神经网络的智能诊断模型相结合的“双引擎”技术体系。

来源：弘正储能2025-07-31

一级预警：通过bms2.0系统实现soc2%、soh≤1.8%的精准估算，结合神经网络rul模型，提前7天预警内短路等风险；二级阻断：在电池簇（bcu）部署轻量算法，检测到温度异常、电压波动等隐患时，自动调整均衡策略

来源：中国电力报2025-07-29

构建代码审核“超级大脑”在国网浙江信通公司代码审核负责人叶卫看来，若将数字化系统比作支撑电网物理架构运行的神经网络，代码就是构成数字化系统的神经元，其质量直接关系电网的安全稳定与运行质效。

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