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

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。...（一）技术韧性强化：构建多层级防护体系在网络安全方面，电力行业需要构建一套全方位、多层级的防护体系。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。

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：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：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：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。...清洁能源发电全场景深度赋能基于强大技术突破，国能日新“ai数云协同矩阵”打破了单一依靠储能容量补偿、低充高放的传统模式，通过参与电力市场、辅助服务、需求响应等多元交易场景，以组合商业模式构建 “智能充电、多元收益” 的风光储价值应用网络

来源：储能科学与技术2025-03-25

早期的研究多采用传统机器学习方法用于锂离子电池的温度预测，kim等人提出使用人工神经网络开发在线适用的温度预测模型，并取得了一定的效果。...随着深度学习的发展，尤其是循环神经网络(recurrent neural network, rnn)在时间序列预测中的广泛应用，使得研究者开始将其应用于锂电池温度预测领域。

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

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。