来源：中国电力2025-05-06

模型框架fig.2 model framework2.1 火电机组动态碳排放特性火电机组碳排放强度与负荷率关系的物理证明过程见文献，本文采用数据驱动的方法，建立描述火电机组动态碳排放特性的人工神经网络模型

来源：北极星电力网2025-04-29

三、未来展望未来的西电东送南通道，不应仅仅是能源输送的“血管”，更应成为区域协同发展的“神经网络”。这不仅关系到电力供需的再平衡，更关乎中国能源革命的成败。

来源：浙电e家2025-04-28

1981年，以王平洋为代表的老一辈专家将人工神经网络等人工智能技术应用于电网安全稳定分析及控制领域，为电网人工智能发展奠定基础。...2025年，deepseek突破技术圈层爆火,以深度神经网络为代表的人工智能技术促使人工智能迎来第三次发展热潮。在能源电力行业，人工智能发展也同样经历了三个阶段。

来源：北极星电力网2025-04-27

云链系统是基于5g、wi-fi、软件定义网络等先进通信技术构建的核电厂融合通信网络，相当于一张遍布在核电站的“神经网络”，将“感知”信息实时传递至“决策中枢”，并确保“中枢”指令能够快速、精准地传递至各个

来源：浙电e家2025-04-22

一个能自我迭代的智慧能源生态逐渐清晰；可预见，新型客户服务体系逐渐成形，交互式、生成式的体验，引导“获得电力”水平再上新台阶；可预见，“光明”电力大模型用几十个参数维度推演出电网转供策略时，这个由千亿参数编织的数字神经网络

来源：《能源评论》2025-04-18

第一，加快神经网络等人工智能技术的应用，提升市场预测精度。

来源：北极星储能网2025-04-17

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；通过深度学习和电机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：国能日新2025-04-10

「旷冥」采用动态图神经网络、大气分层结构、时序注意力机制等前沿技术，可将有效气象预测时长从7天延长至45天，赋能更高可靠性和准确率的风/光功率预测、极端天气预测和电力现货市场预测。

来源：深圳市科技创新局2025-04-01

2.机器人ai芯片研究集神经网络处理器指令集架构、存算一体计算架构、异构多核架构、低功耗模式及算法工具链于一体的新型ai芯片架构。

来源：北极星储能网2025-03-31

在监控过程中，我们会将整个神经网络进行轻量化处理，并部署在场站上。一方面是采集稀疏化的样本，通过卷积神经网络进行分析，以保证场站的各项安全指标都能得到有效监控和预测。...对于第三个挑战，应对措施是进行动态仿真和建模，通过微分神经网络对电网直流侧、交流侧以及储能进行综合动态建模。基于这种建模，所有的人工智能决策都有精准的保障。

来源：河北省发展和改革委员会2025-03-25

完善供电服务保障机制，构建供用电双方协同的继电保护新模式和高度集成的参量感控模式，打造新型用电系统神经网络和集控中枢，建设新型供电服务标杆。

来源：储能科学与技术2025-03-25

2 算法原理2.1 神经网络神经网络(neural network, nn)是受生物神经系统启发的一种计算模型。...图7显示了gru-nn与基础神经网络rnn、lstm、gru的预测结果对比，不难看出在训练集中，所有网络均表现出较高的拟合度，但在验证集和测试集中，基础神经网络的预测结果出现了显著的偏差，仅能预测出温度数据的整体变化趋势

来源：远光软件2025-03-25

通过神经网络模型(convnext)，结合图像语义分割技术以及迁移学习技术，进一步识别高分遥感图像中屋顶资源，在此基础上评估可利用屋顶面积、预计可装机容量及预测年发电量等数据，相应的测算数据通过统计年鉴

来源：储能科学与技术2025-03-20

目前，数据驱动方法发展迅速，如支持向量回归(support vector regression, svr)、高斯过程回归(gaussian process regression, gpr)和神经网络(neural...从图6和表6中可以看出，当只使用15%的数据进行训练时，虽然5种模型都可以预测电池容量，但三种nn的预测精度较低，并且它们的误差在预测起始时最大，造成这种差异的主要原因是神经网络的结构更复杂，这需要更多的训练数据

来源：中国电力报2025-03-17

结合大数据技术，通过聚类分析和特征工程捕捉数据实时波动趋势，应用长短期记忆网络和循环神经网络等机器学习模型，实现短期和超短期电力负荷高精度预测。

来源：北极星电力网2025-03-06

例如，在化学分子结构预测中，图神经网络可以更好地捕捉分子之间的复杂关系，从而提高预测的准确性。2.3 科学原理发现：基于语言与多模态的探索科学智算的第三个研究层次是科学原理的发现。...通过使用监督学习，可以训练一个神经网络模型来近似有限元方法的计算结果，从而在保证一定精度的前提下大幅提高计算效率。这种方法的核心在于利用已有的数据和模型，通过学习和优化，找到更直接高效的输入输出映射。

来源：中国电力2025-02-28

图4为采用神经网络和时间序列算法得出的光伏出力预测和负荷预测结果。为不失一般性，假定光伏和负荷的真实值由超短期滚动预测值叠加正态分布误差得到。...上层年滚动优化在每年初开始计算，采用神经网络方法，通过历史信息对已建成的光伏及负荷数据进行预测，然后构建光-储系统变时间尺度的年滚动优化模型，优化目标为年收益最大。

来源：电网头条2025-02-27

越来越多自主可控的源网荷储协同互动核心器件被成功研发，让新型电力系统有了更硬实的“骨骼肌肉”、更敏感的“神经网络”，让电网“稳”的基础更扎实，“绿”的动能更强劲。

来源：国家电投2025-02-26

该系统依托多年火电设备远程诊断经验和技术监督专家团队，融合神经网络深度学习算法，实现了火电机组设备健康状态的实时监控与预警，显著提升了设备运行的安全性和效率。

来源：思格新能源2025-02-22

利用大数据分析云平台上处理过的海量数据和神经网络模型，思格新能源构建了云端bms(电池管理系统)，从而量化电池健康状态，提供最佳运行决策并最大程度延长使用寿命。