来源：浙电e家2025-09-05

基础预测模型选取4类不同原理的高性能机器学习和深度学习模型，采用各自地形的历史数据分别进行训练，确保“工具”与“预报员”的适配度，避免通用模型的“水土不服”。第四步：校准“预报结果”。

来源：北极星储能网2025-09-03

思格自研mysigenapp深度集成人工智能，结合大数据分析和机器学习算法，不仅能“看得见”发电量与负荷，还能“算得清”价格走势与天气变化，更能“做得快”在最短时间内生成调度方案。

来源：北极星环保网2025-09-03

此外，三峰环境还表示，目前机器学习和相关人工智能（ai）技术已在公司旗下垃圾焚烧厂实现应用和迭代。目前相关技术主要应用于垃圾焚烧厂辅助生产管理和自动化控制，即公司的 ai 智慧焚烧管控技术。

来源：中国电力2025-08-26

在此背景下，采用机器学习算法建立投资成效评价体系的必要性日益凸显。机器学习算法，特别是深度学习等先进技术，能够高效处理和分析大规模、多维度的数据集，从而揭示传统方法难以发现的复杂模式和关联。

来源：国家电网报2025-08-26

强化数据清洗与标注，引入机器学习算法，全面提升数据质量。加强多源数据融合校验，整合传感器数据、设备图像、运维文本等多模态信息，通过交叉验证机制降低单一数据源偏差影响。

来源：国家电网报2025-08-26

今年年初以来，安徽电科院积极构建“省级主站-地市子站-终端设备”三级智能管控体系，引入机器学习算法，实现电池寿命预测精度提升至95%以上；牵头编制《配电终端后备电源技术规范》，将混合超容电池性能指标、智能监测系统架构

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：电联新媒2025-08-15

机器学习监测模型特征工程：输入报价序列、机组状态、输电阻塞等37项参数。算法选择：xgboost模型对市场力行为的识别准确率达92%。...事中干预：利用区块链存证和机器学习模型实现分钟级行为监测，使政府监管部门能够及时采取措施进行干预，有效遏制市场力操纵行为的蔓延。事后惩戒：依据反事实验证模型量化损失，建立分级处罚机制。

来源：储能科学与技术2025-08-14

在提高储能电站安全预警的精度和准确性的基础上，降低成本是储能电站预警的战略方向，比如，采用bms-声信号、bms-特征气体、bms-力信号多维度的预警技术，减少误报、漏保、准确低等问题，此外，基于大数据、机器学习

来源：北极星电力网2025-08-14

企业加强大数据分析、机器学习、人工智能等技术应用，建立价格预测与风险评估模式，优化报价曲线。长期来看，核心竞争力在于技术降本。在完全竞争市场中，企业报价下限由边际成本决定。

来源：能源评论•首席能源观2025-08-14

人工智能与机器学习技术应用于负荷预测模型的动态优化，通过挖掘历史气象数据与用电曲线的关联性，提升极端天气下负荷波动的预测准确率，捕捉高温高湿环境下空调负荷的非线性增长特征，构建电网与气象环境的虚拟映射体

来源：陕西能源电力运营有限公司2025-08-05

要求构建“智能设备层-监控层-管理层”三层架构，运用机器学习优化能耗管理，可提升系统能效8%-12%，为“双碳”目标落地提供技术支撑。

来源：海博思创2025-08-05

依托海博思创在储能系统研发、生产及全生命周期管理领域的技术实践，结合范式集团在ai agent+世界模型、机器学习平台以及智慧能源领域的领先技术，双方将在电力交易、储能电站资产运营管理等领域推进合作，针对多场景应用展开探索

来源：北极星储能网2025-08-05

依托海博思创在储能系统研发、生产及全生命周期管理领域的技术实践，结合本集团在aiagent+世界模型、机器学习平台以及智慧能源领域的领先技术，集团与海博思创将在电力交易、储能电站资产运营管理等领域推进合作

来源：扩博智能Clobotics2025-08-05

2021年就曾获得国家级专精特新“小巨人”称号的扩博智能，始终聚焦于计算机视觉、机器学习与人工智能技术，向包括运营商、主机商、叶片制造商、第三方服务提供商等提供全方位的解决方案和服务。

来源：国家电网报2025-08-04

该标准通过聚焦东西部算力资源优化配置，以提升数据中心能效为目标，创新构建温冷热数据分层管控体系，基于访问频率、重要性等维度，精准划分热、温、冷数据，结合大数据分析、人工智能算法、机器学习，实时监测数据动态

来源：北极星储能网2025-08-01

尤其当人工智能与大数据技术引入后，借助机器学习算法分析、预测电池数据，部分企业更是实现了提前预警潜在安全隐患，实现电池安全的智能化管理。

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。...该系统融合专利气液分离技术与热导检测技术（tcd），并通过 ai 算法优化（含机器学习模型），实现了对水中溶解氢的痕量精准检测。

来源：国家电网报2025-07-29

针对用电异常监测依赖固定阈值的局限性，宁波供电公司应用机器学习和大数据分析技术，依托用电信息采集系统开发了基于自适应聚类算法的分析模型，提高用电行为识别的准确性。

来源：中船科技2025-07-28

智能化运维平台：以大数据为核心驱动，深度融合数字孪生、机器学习与物联网技术，构建了覆盖运行、运维与运营全过程的智能体系。