来源：《能源评论》2025-05-19

借助机器学习、强化学习等技术，实时监测电网运行状态，基于预测结果自动调整发电计划和输电路径，动态优化功率流向，提升能源利用效率，降低碳排放。第三，建设面向用户的智能互动平台。...比如在智能碳计量与预测方面，通过整合先进的算法，实现了诸如“以电折碳”“卫星看碳”等实时监测手段；在资源动态统计上，以“光伏天眼”平台为例，该平台以国网新能源 云平台为载体，借助高分辨率遥感卫星，利用机器学习等人工智能技术和高分辨率遥感影像解译方法

来源：林洋能源2025-05-19

近日，林洋运维与澳大利亚新南威尔士大学（unsw）光伏与可再生能源工程学院的联合研究成果《跨尺度光伏功率转换模型评估：物理、机器学习与混合方法》（assessing solar-to-pv power...（nrmse）低至5.29%，适用于动态环境下的实时预测；2.中型场景：支持向量回归（svr）等机器学习模型通过历史数据训练，预测精度显著优化，nrmse降至3.97%，验证数据驱动方法的场景适配性；3

来源：国家电网报2025-05-19

“我们构建了包含3大产业、11类行业、10个重点行业的用电需求预测模块，通过机器学习算法，使数据计算一次准确率超过98%。”该院能源经济研究中心主任胡诗尧介绍。

来源：海博思创2025-05-13

电站性能智能分析与精准预警保障系统稳定性“海博精灵hypergenie”集成了先进的电站性能智能分析功能，能够实时监控设备的运行状态（如温度、电流、电压等），采用机器学习和深度学习算法进行工况划分、异常识别

来源：中能传媒研究院2025-05-12

自然语言处理、计算机视觉、机器学习等领域不断涌现新成果。大模型的性能和效率不断提升，已经逐步具备泛化的智慧，能学习，会思考。同时，多模态融合技术逐渐兴起，将文本、图像、音频等多种数据模态进行融合处理。

来源：湖南省工业和信息化厅2025-05-12

大力推动机器学习、知识图谱、自然语言处理、智能语音、计算机视觉、生物特征识别、人机混合增强智能、群体智能、跨媒体智能、具身智能等技术研发应用。发展垂直行业大模型。

来源：新华社2025-05-09

重申致力于共同推动人工智能向善普惠发展，认为机器学习有利于促进各国经济社会发展，不应成为个别国家维护霸权的地缘政治工具。双方反对将科技问题政治化，反对恶意破坏人工智能国际产业链供应链稳定的消极做法。

来源：叶春能源2025-05-06

盲区一：数据失灵——模型再聪明也难料“盲眼行军”机器学习有句行话：“垃圾进，垃圾出”。ai的判断高度依赖于输入的数据质量。如果传感器给它的“眼睛”蒙尘，再智能的模型也会失明。...利用机器学习模型，分析历史用电数据、气象因素、经济活动等，电网可以更精确地预测未来几小时到几天的负荷变化，以及风、光等可再生能源发电情况，以帮助制定合理的发电计划和购电策略，既避免电力过剩浪费，又防止供不应求引发断电

来源：中关村储能产业技术联盟2025-04-29

其团队通过多尺度电极结构优化与机器学习辅助设计，将电流密度提升至400ma/cm²，推动液流电池度电成本显著下降。他强调，风光发电规模化需配套长时储能技术，液流电池市场潜力巨大。

来源：欣旺达储能2025-04-29

作为能源数字化领域的创新实践标杆，该项目采用区块链、物联网、大数据、机器学习等技术，实现光伏、储能、充电桩、工商业可控负荷的动态调节。项目主要建设一套端到端虚拟电厂平台，对可调资源进行动态智能调控。

来源：兰木达电力现货2025-04-29

在此形势下，以数据智能为抓手的数据平台成为利器，以机器学习为代表的前沿算法成为底气，时分秒变换间，信息输入，数据输出成为“高质量交易模态”。

来源：能源新媒2025-04-25

在等离子体破裂预测方面，新奥建立数据库并上线模型，召回率达83.3%，误报率5.3%，可提前30ms进行预测；中性束调优应用机器学习算法，预测打火准确率超90%。

来源：亮报2025-04-23

通过机器学习算法，人工智能技术可以分析历史数据，预测未来的能源需求趋势，为能源规划和决策提供科学依据。

来源：中国电力报2025-04-21

接下来，西宁供电将深化智能巡检平台与ai的融合应用，探索基于机器学习的故障预警模型，持续推动电网运维从“被动抢修”向“主动预防”转型，为青海电网高质量发展注入更强劲的“智慧动能”。

来源：《能源评论》2025-04-18

应用机器学习等方法优化出力预测模型，结合大数据等方法提高市场价格预测精度，实现对市场运行态势的精准把控以及对市场决策的智能化支持，提升市场运行水平。

来源：常州市人民政府2025-04-17

依托龙城实验室、江苏中科智能科学技术应用研究院、常州先进制造技术研究所等科研院所，聚焦机器学习、自然语言处理、通用视觉、ai芯片、大数据处理与分析等，开展基础研究、应用研究、共性关键技术研究和科技成果转移转化等

来源：思格新能源2025-04-10

思格零碳园光储系统，深度集成人工智能，结合大数据分析和机器学习算法，使得光储系统能够根据电价波动、天气变化和用电负载变化，灵活管理光伏发电、储能与电网互动，自动优化电池的充放电时机，实时生成最优的能源解决方案

来源：中国电力报2025-04-10

这套由数科公司自研部署的智慧辅助监盘系统，将大数据技术和先进ai机器学习算法紧密结合，汇集电厂四大专业，涉及24个系统的专业知识，相当于“ai专家”24小时全天候监视设备运行参数、判断设备运行状态、识别设备可能故障

来源：朗新研究院2025-04-08

图7 储能用户画像结语本文聚焦用户侧储能的精准识别问题，利用聚类算法和机器学习分类技术，对当前监管体系外的储能用户进行精确识别。...引入随机森林、决策树等经典机器学习分类模型，构建高效的分类识别模型，准确提取各特征指标的影响程度及方式，从而优化和筛选关键指标并进行相应的阈值初步设定。

来源：储能科学与技术2025-04-07

通过猜测和经验来设计电解质和电极材料的粒径会经历大量的试错实验，许多试错实验成本高昂且耗时长久，通过机器学习和大数据筛选，可以省去大量组装电池和测试的时间，从而缩短确定电极材料和电解质粒径的周期。