智能电网最新文章

基于LASSO及GRU-注意力机制的配电网合环电流区间预测

在以光伏、风电为代表的大规模分布式能源接入电网的背景下，传统合环电流计算方法面临精度不足以及难以刻画合环特性不确定性的挑战。为此，提出一种考虑不确定性的合环电流区间预测模型。具体研究过程包含以下关键步骤：鉴于合环电流预测中影响因素繁多且数据结构复杂，采用自适应LASSO（Adaptive LASSO，ALASSO）回归方法对影响因素进行筛选，构建适用于合环电流预测的多元数据集；为提升合环电流预测模型的可解释性，引入极限梯度提升算法，对经LASSO变量选择后的配电网合环预测影响因素进行特征重要性评估，明确各因素对预测结果的贡献程度；针对合环电流的时序特性，提出一种基于注意力（Attention）机制的门控循环单元（GRU）预测模型，实现合环电流的时段预测……

发表于：2026/6/15

面向电网应急保供的氢能知识图谱构建与优化方法

针对电网应急保供过程中信息分散、状态异构、知识缺失与决策耦合等问题，提出一种面向电网应急保供的氢能知识图谱与协同决策一体化方法。以“氢能为手段、电网保供为目标”为主线，构建氢能侧、电网侧、调度侧三域耦合知识表示框架。在知识抽取层，采用基于LoRA微调大语言模型的问答式联合抽取机制，实现跨句实体关系识别与场景语义增强；在知识补全层，提出融合R-GCN与符号规则推理的混合补全策略；在状态感知层，融合时序传感器流、设备图纸与运行数据，构建可动态更新的多模态知识图谱；在演化层，引入基于熵的不确定度主动学习机制实现知识持续迭代。实验表明，所提方法将NER F1提升至92.0%，RE F1提升至88.9%，跨句RE F1达65.4%，知识补全Hits@10达58.2%，并在关键负荷恢复率、恢复时长及决策时延等指标上优于多种对比方法。论文为氢能参与电网韧性提升与应急供电调度提供了一条兼具知识表达、推理与协同决策能力的技术路径。

发表于：2026/6/15

基于条件扩散模型的电算协同规划场景生成

电算协同背景下，针对现有场景生成方法难以刻画算力负荷响应光伏出力协同规律的问题，提出一种融合混合整数规划（MIP）与条件扩散模型的两阶段场景生成方法。首先，分析算力负荷与光伏出力的耦合机理，构建基于MIP的算力任务调度模型，生成光伏-算力负荷联合场景。其次，以MIP生成场景为训练数据，构建以U-Net为骨干网络的条件扩散模型，将时间特征、气温、算力任务量等级、电价编码为条件向量，学习光伏-算力负荷的高维联合分布，实现可控场景生成。结果表明，所提方法生成的高保真联合场景能够为配电网规划提供可靠数据支撑。

发表于：2026/6/15

DTU、FTU设备厂商推荐：多维度测评，三清互联优势解读

DTU、FTU设备厂商推荐：多维度测评，三清互联优势解读

发表于：2026/5/26

电力监控系统中网络安全大模型决策研究

针对电力监控系统传统安全防护在攻击检测、溯源及未知威胁应对等方面的不足，融合知识图谱与大模型技术构建电力监控决策系统。通过标准化流程处理多源异构数据，运用实体识别与关系抽取构建知识图谱，结合网安专用大模型实现威胁智能检测分析。系统具备威胁检测、攻击溯源等核心功能，可实时监测、精准定位并提供运维建议。实践显示，其攻击检测准确率、未知攻击识别能力及溯源效率优于传统技术，漏洞检测平均准确率达95.5%，提升了系统安全性与决策智能化水平，为电力行业数字化转型提供技术支撑。

发表于：2026/5/15

面向多时空场景的电网调度AI算法可信度测试方法

提出了一种基于指数分层结构算法的电网调度AI算法可信度测试方法，旨在评估电网调度AI算法在多时空场景下的模型性能和鲁棒性。首先，定义了一套可信度评估标准，涵盖算法的准确性、鲁棒性和泛化等能力。然后，采用嵌入知识图谱的指数分层结构算法，通过多层次的时空划分对AI算法（如LSTM）进行性能验证。测试过程中，电网调度任务被分为不同的时间层次（短期、中期、长期）和空间层次（不同地理区域与电网拓扑结构）进行测试。在每个层次中，评估标准通过指数权重进行加权整合，最终生成综合的可信度评分。实验结果表明，该方法能够有效识别电网调度AI算法在复杂场景下的性能表现及潜在风险，为电网调度AI的安全性与鲁棒性验证提供了新的技术支持。

发表于：2026/5/13

基于语义匹配的电力物资领域中文敏感特征识别

传统电力物资供应链领域中文敏感特征识别方法主要识别具有单一结构的扁平特征实体，难以针对复杂结构的嵌套特征实体，这些复杂结构的嵌套特征实体结构多样、层次复杂，传统的敏感特征识别方法难以准确识别和解析。对此提出了一种基于语义匹配的多结构中文敏感特征识别模型，将敏感特征实体识别任务重新定义为一个语义匹配问题。模型采用双塔模型结构，将目标实体特征类别作为提示词进行编码，并与句子中的序列片段进行语义上的对齐，该方法能够有效识别出包含扁平和嵌套结构在内的各种特征实体片段。结果表明，该研究提出SFSM模型的准确率、召回率及F1值均优于当前主流模型以及其他的融合模型。

发表于：2026/5/13

欧盟对中国逆变器禁令后的功率器件何去何从

中国逆变器用的功率器件在欧洲市场正经历"高市占率遭遇政策急刹车"的关键转折。中国逆变器整机已在欧洲占据绝对主导地位，但2026年5月初欧盟出台的融资禁令，正在从根本上改变功率器件通过逆变器整机"间接出海"欧洲的逻辑。中国逆变器用的功率器件在欧洲市场，本质上依附于中国逆变器整机的强势地位。欧盟暂未对元器件采购出台限制性规定，供应链层面目前尚有喘息空间。

发表于：2026/5/9

全彩光电功能材料产线核心设备实现国产化

4 月 30 日消息，据中国资源循环集团今日分享，由中国资环旗下资环新能源新源劲吾研制的第一代国产化全彩微图层成色设备完成安装调，首片产品正式下线，标志着中国资环在核心设备自主化道路上迈出关键一步。

发表于：2026/4/30

一种适用于过程层报文的压缩方法及其FPGA实现

无损压缩算法是智能变电站过程层网络信息处理和存储的核心算法，哈夫曼算法是一种通用的无损压缩方法，在电力系统通信网络中有广泛的应用。基于通用的哈夫曼编码压缩方法，结合智能变电站过程层网络的场景特点，采用可旁路字典计算的方式，提出一种改进的哈夫曼编码压缩方法。该方法以过程层报文字符的频率统计特征为依据，决定是否复用前序报文生产的压缩字典，可以有效地降低压缩过程的计算量和计算延迟。同时提出该方法在现场可编程门阵列器件（FPGA）中的设计实现，介绍各个模块的微架构，详细分析重点模块的设计方法，并进行仿真、验证以及结果分析。

发表于：2026/4/15

AI赋能的分布式电源调度综合评价指标体系研究

针对分布式电源并网带来的调度复杂性及现有评价方法维度单一的问题，研究构建了一个面向人工智能（Artificial Intelligence， AI）赋能的分布式电源调度综合评价指标体系。该体系涵盖经济、环保与稳定性3个维度。研究采用基于聚类分析的层次分析法与熵值法相结合进行综合赋权，并设计了基于注意力机制的多任务深度学习算法对多维度指标进行同步预测。仿真结果表明，与传统调度方案相比，基于该评价体系的AI赋能调度方案能够在总成本、清洁能源渗透率及供电可靠性等核心指标上取得更优的综合平衡，为实现电力系统经济-环保-稳定的协同优化提供了有效的理论与方法支撑。

发表于：2026/4/14

我国首个新型储能AI数据分析平台正式投用

3月24日消息，据媒体报道，我国自主研发的首个新型储能人工智能数据分析平台近日正式投用。该平台接入了多种技术类型的新型储能设备，依托AI自主学习与海量数据分析，能够远程实时发现设备存在的缺陷隐患，自动生成运维方案并迅速处置。

发表于：2026/3/25

曝特斯拉拟29亿美元大规模采购中国光伏设备

3月21日消息，环球时报援引路透社报道，特斯拉计划向多家中国光伏设备企业采购总价值约29亿美元的生产设备，用于太阳能电池板与电池制造。

发表于：2026/3/23

基于图像金字塔与双线性插值的点云融合研究

点云与影像融合是遥感三维重建的关键技术之一，传统融合方存在难以平衡计算效率与数据精度等问题。提出一种结合图像金字塔与双线性插值的点云影像融合方法，并引入OpenMP进行并行优化。该方法通过金字塔结构实现多分辨率快速定位与区域自适应插值，有效提高融合效率并保留细节特征。实验对两个数据集进行测试，结果表明所提方法在保证高精度融合质量的同时，融合速度提升达3.6~3.8倍，并且在高点云密度数据上提升效果更明显。该方法不仅为输电通道的三维建模提供了高精度的数据支持，也为自动化巡检提供了重要的技术保障。

发表于：2026/3/18

基于图像拼接的输电线路覆冰重量估计研究

输电线路覆冰现象是电力系统运行中的一个重大问题，覆冰重量的准确估计对于确保输电线路的安全稳定运行具有重要意义。提出了一种基于图像拼接的输电线路质量估计方法，针对现有去模糊算法在复杂运动模糊场景下边缘保留能力不足的问题，采用改进总变差正则化对拍摄不清晰的图像进行模糊去除，增加图像的细节和清晰度。随后采用SIFT算法对增强后的图像进行特征值提取与匹配，结合加权融合算法实现图像拼接。最后利用拼接图像中导线所占比例计算出导线的最大弧垂，基于输电线路的抛物线模型以及导线的相关参数，分析覆冰重量与弧垂的对应关系并求解出覆冰重量。最终，所采用的总变差正则化与SIFT动态匹配的组合策略，在模糊、低光照场景下仍保持95.8%的匹配准确率，优于主流算法，为电力系统工程师提供可靠的覆冰重量估计参考，从而有效提高输电线路的防冰减灾能力。

发表于：2026/3/18