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智能電網最新文章

海南核电打通核级离子交换树脂国产化关卡

7 月 15 日消息，“中国核电”公众号今天（7 月 15 日）发布博文，报道称国产核级离子交换树脂通过中国核能行业协会权威产品鉴定。

發表于：2026/7/15

中国科学院刷新太阳能电池世界纪录

7月14日消息，中国科学院化学研究所李永舫院士、孟磊研究员团队拿出全新研发成果，钙钛矿-有机叠层太阳能电池经过第三方认证，稳定光电转换效率高达28.04%，直接刷新同类产品全球纪录，相关研究成果已经刊登在《自然》上。

發表于：2026/7/14

阳光电源EnerNeo固态变压器发布

2026年7月9日，阳光电源“算力新基为AI而生”AIDC新品发布会在合肥总部举行，首款全自研SST固态变压器EnerNeo重磅亮相。

發表于：2026/7/10

施耐德电气发布新一代智慧配电方案

2026年6月11日，能源科技的全球引领者施耐德电气举办“下一站，智见未来——2026机车行业沙龙暨机车用智能断路器发布会“，正式发布搭载固态技术的新一代智慧轨交解决方案，该方案的推出，助力轨道交通电气系统由传统机械保护时代步入微秒级、数据驱动的“固态时代”，为智慧城轨的高质量发展构筑了坚实的数字底座。

發表于：2026/7/6

Molex莫仕正式完成收购 Smiths Interconnect

对Smiths Interconnect 的收购，这标志着 Molex莫仕向着 “推动技术变革，改善人们生活” 的愿景迈出了重要一步。

發表于：2026/7/3

全国首个新型电力系统国家质检中心通过验收

6月24日消息，据媒体报道，依托南方电网科学研究院筹建的国家新型电力系统数字传感及控制产品质量检验检测中心，近日正式通过国家市场监督管理总局现场验收。

發表于：2026/6/24

多放大器并联结合小波分解的场磨电场传感器信号调理优化设计

随着特高压直流输电技术的不断发展，电力系统对直流输电线路下方地面的合成电场的监测需求显著增加。然而，传统电场测量方法容易受到噪声干扰，影响测量精度。根据电场测量中的噪声干扰来源，提出了一种基于放大器并联优化的信号调理电路和Morlet小波分解的信号处理方法。通过优化设备测量时的信噪比，显著提升了场磨式电场仪的抗干扰能力和测量准确度。实验结果表明，所提出的放大器并联优化信号调理电路及小波分解的信号处理方法能有效消除测量过程中的干扰信号，提高测量电路的信噪比，保留信号的细节并保持信号的响应速度，从而提高了特高压直流输电地面电场的测量精度。

發表于：2026/6/17

基于二分回声状态网的风电功率预测方法研究

在当今能源领域，风力发电具有便捷性和环保性，但其发电效率受到天气的影响。因此，为优化能源利用，提出了一种基于二分回声状态网络的风功率预测方法。该模型由3个储备池构成，第一个储备池对输入数据进行信息特征提取，然后根据所提取特征不同，将特征作为输入信息并列输入后面两个储备池，进一步对数据特征进行融合。为了保证模型能够稳定地运行在实际的预测中，给了一个充分的稳定性判据，并能更好地选择预测模型的结构参数。此外，为了获得更好的预测精度，使用梯度下降算法来优化二分回声状态网的储备池参数。最后，通过一组仿真数值实验，验证基于二分回声状态网风电功率预测模型的有效性和可行性。

發表于：2026/6/17

我国成功研制出大面积全钙钛矿叠层光伏组件

6月17日消息，据媒体报道，南京大学谭海仁团队携手仁烁光能（苏州）有限公司，在全钙钛矿叠层光伏技术领域实现重要突破。

發表于：2026/6/17

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……

發表于：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。

發表于：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。

發表于：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

發表于：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。

發表于：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。

發表于：2026/5/13

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