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基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法

為解決現(xiàn)有命名實體識別方法在電力安全規(guī)程等領域文本中識別效果不佳的問題，提出了一種基于機器閱讀理解的電力安全命名實體識別方法。首先，使用預訓練模型對待識別文本進行編碼處理得到文本向量表示。其次，利用層次化注意力機制捕捉嵌套實體間的層次關系，重新分配文本序列的注意力權重；在此基礎上，利用分類器預測文本中實體范圍，得到最終實體識別結果。將該方法在ACE 2005與OntoNotes 4.0公開數(shù)據(jù)集上進行驗證，對比主流方法其取得最優(yōu)的識別效果，在電力安全領域實體識別場景下，該方法可達到89.3%的識別準確率，實現(xiàn)電力安全領域命名實體的精準識別。

發(fā)表于：2025/6/18

數(shù)據(jù)驅動的商業(yè)負荷集群動態(tài)聚合研究

商業(yè)負荷集群的動態(tài)聚合對提高電網(wǎng)的調度靈活性、優(yōu)化需求側管理以及促進可再生能源消納具有重要意義?；诘湫拖嚓P分析（CCA）選取商業(yè)負荷特征，并結合DBSCAN 和 K-means等聚類算法對負荷進行分類，以構建適用于不同場景的負荷集群。進一步，提出了三種負荷聚合標準，即基于調節(jié)速度、負荷穩(wěn)定性和經(jīng)濟性的標準，并分析不同標準下的商業(yè)負荷聚合特性、適用性及其在電力調度中的潛在應用。

發(fā)表于：2025/6/18

AirGAN：空調機理模型增強生成對抗模型

為引導資源龐大、調控靈活的空調負荷參與需求響應實現(xiàn)“源荷互動”，保障電網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行，各大研究單位開展了樓宇空調需求響應實時控制仿真與實踐研究。然而，如何準確地估算空調的負荷，并對空調負荷進行預測是目前面臨的重要挑戰(zhàn)。當前主流方法包括模型驅動型、數(shù)據(jù)驅動型兩種方法體系。其中模型驅動型依賴對空調負荷的建模，難以實現(xiàn)對空調負荷復雜變化的模擬。數(shù)據(jù)驅動則是依賴大量數(shù)據(jù)進行模型訓練，但難以覆蓋空調負荷的各類特點。為此，擬從模型驅動及數(shù)據(jù)驅動相結合的角度進行空調負荷的智能擬合，以提升空調負荷生成預測的準確性和適應性。提出了一種基于機制模型與生成對抗網(wǎng)絡（GAN）相結合的負荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過GAN生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)，持續(xù)調整物理模型的超參數(shù)，以使其更好地符合實際空調負荷特性。同時，采用GAN判別器對機制模型預測的負荷進行判別，以此訓練機制模型，從而提升其預測精度。

發(fā)表于：2025/6/18

華為攜手清華大學與岳能科技，共同探索智慧新能源集控新未來

2025年6月11日至12日，“數(shù)字賦能·AI驅動——新能源智慧集控和數(shù)智化場站論壇”在上海練秋湖隆重舉行。本次論壇由清華大學新型電力系統(tǒng)運行與控制全國重點實驗室主辦，國家能源互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)及技術創(chuàng)新聯(lián)盟能源數(shù)字化專委會支持，華為技術有限公司與北京岳能科技股份有限公司聯(lián)合承辦，國家能源互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)與技術創(chuàng)新聯(lián)盟能源數(shù)字化專委會協(xié)辦。來自政府主管部門、科研機構、行業(yè)領軍企業(yè)及產(chǎn)業(yè)鏈上下游的數(shù)百位嘉賓齊聚一堂，圍繞新能源數(shù)智化轉型的技術路徑、實踐成果與未來方向展開深入交流。

發(fā)表于：2025/6/18

智芯公司RISC-V 高性能CPU芯片通過賽西實驗室權威檢測

近日，智芯公司自主研發(fā)的RISC-V高性能CPU芯片通過工信部直屬中國電子技術標準化研究院賽西實驗室檢測，標志著智芯公司在RISC-V高性能CPU芯片領域取得關鍵突破，自主研發(fā)實力獲得權威認可。

發(fā)表于：2025/6/14

明陽電氣獲“旋轉輸送電設備”新專利認定

明陽電氣（301291）新獲得一項實用新型專利授權，專利名為“旋轉輸送電設備”，專利申請?zhí)枮镃N202421799459.8，授權日為2025年5月16日。

發(fā)表于：2025/6/13

華為數(shù)字能源發(fā)布全球首個構網(wǎng)型光儲解決方案

6 月 11 日消息，在今日的上海 SNEC 展期間，華為數(shù)字能源舉辦了以“鑄就高質量，激發(fā) AI 潛能，開啟全面構網(wǎng)新時代”為主題的華為智能光伏戰(zhàn)略與新品發(fā)布會。華為發(fā)布了最新的智能光伏戰(zhàn)略以及全球首個構網(wǎng)型光儲解決方案 —— FusionSolar9.0 智能組串式構網(wǎng)型光儲解決方案。同時，華為數(shù)字能源聯(lián)合 13 家企業(yè)和組織發(fā)起全面構網(wǎng)倡議，推動加速進入全面構網(wǎng)新時代。

發(fā)表于：2025/6/12

我國自主研發(fā)的新能源大電網(wǎng)運控系統(tǒng)發(fā)布

5 月 20 日消息，據(jù)央視新聞從國家電網(wǎng)了解到，我國自主研發(fā)的高比例新能源大電網(wǎng)運行控制系統(tǒng)發(fā)布，標志著我國率先攻克了超大規(guī)模新能源接入大電網(wǎng)這一世界級難題。據(jù)了解，我國新能源裝機占比目前已超過四成。隨著新能源產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，如何確保大規(guī)模新能源安全穩(wěn)定接入大電網(wǎng)成為亟待解決的關鍵問題。為此，我國自主研發(fā)了新能源大電網(wǎng)運行控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)覆蓋國家電網(wǎng)經(jīng)營區(qū)的 6 萬多座變電站和數(shù)十萬座新能源場站，具備單日 3.6 億千瓦新能源的快速經(jīng)濟調配能力，支撐國家電網(wǎng)成為全球新能源消納規(guī)模最大的電網(wǎng)。

發(fā)表于：2025/5/21

風力發(fā)電系統(tǒng)MPPT特性測控系統(tǒng)設計

在中小型永磁同步風力發(fā)電機中，橋式整流+DC/DC變換器拓撲具有結構簡單的優(yōu)點，其中DC/DC電路有Boost和Buck兩種拓撲，探究兩者的最大功率點跟蹤（Maximum Power Point Tracking，MPPT）控制性能區(qū)別是對其優(yōu)化設計的關鍵，測控系統(tǒng)是性能分析的重要手段。通過系統(tǒng)總體方案設計，確認了系統(tǒng)參數(shù)及指標；分析了四橋臂DC/DC拓撲，并基于高端電流采樣和隔離采樣技術實現(xiàn)了系統(tǒng)電壓、電流、功率和頻率的采集，設計了功率驅動及單片機控制電路；探討了適合單片機的MPPT爬坡搜索法軟件；給出了基于LabVIEW的上位機操控系統(tǒng)的軟件設計實現(xiàn)；搭建了測控系統(tǒng)，進行了MPPT和兩種拓撲測控結果對比實驗。實驗結果表明測控系統(tǒng)達到了設計目標。

發(fā)表于：2025/5/14

100%國產(chǎn)化佰維電力專用eMMC正式上市

4月26日消息，國產(chǎn)存儲廠商佰維官方宣布，其研發(fā)的真國產(chǎn)、全自研電力專用eMMC正式上市。據(jù)介紹，電力行業(yè)常年面臨極端溫差、電磁干擾等嚴苛環(huán)境挑戰(zhàn)。以集成化設計、性能穩(wěn)定、低功耗、抗振動為特點的eMMC則廣泛應用于數(shù)據(jù)采集器、保護裝置、集中器與融合終端等對數(shù)據(jù)完整性與安全性要求嚴苛的場景中，確保設備長期可靠運行的需求。

發(fā)表于：2025/4/27

基于多尺度伸縮卷積與注意力機制的光伏組件缺陷分割算法

無人機在光伏系統(tǒng)的巡檢過程中需要對光伏組件的缺陷進行準確和快速識別，為此提出了一種基于多尺度伸縮卷積與注意力機制的光伏組件缺陷分割網(wǎng)絡。首先在傳統(tǒng)的U-Net網(wǎng)絡每個Stage加入多尺度伸縮卷積模塊，從而對光伏組件缺陷進行分割，PA達到了98.61%，與傳統(tǒng)U-Net、FCN網(wǎng)絡進行對比分析，準確率分別提高了0.32%和1.17%，算法消耗時間0.054 s，相較于對比的分割算法提高了0.006 s~0.013 s；然后將分割后的缺陷掩碼mask和原圖進行與操作，最后通過輕量級網(wǎng)絡MobileNetV3對光伏組件缺陷（熱斑、裂縫、鳥糞）進行檢測并分類，精確率達到了98.82%，與SqueezeNet、ShuffleNet V2和GhostNet網(wǎng)絡進行對比，分別提高了0.43%、1.08%和0.8%，平均檢測時間0.026 s，相較于對比的檢測算法提高了0.002 s~0.036 s。實驗結果表明基于多尺度伸縮卷積與注意力機制的光伏組件缺陷分割網(wǎng)絡具有較高的準確率和識別速率。

發(fā)表于：2025/4/22

世界首套特高壓直流量子電流傳感器投運

4月9日消息，據(jù)報道，我國電力領域量子傳感技術取得重大突破——世界首套±800千伏特高壓直流量子電流傳感器在昆柳龍直流工程柳州換流站成功投入運行超過72小時。

發(fā)表于：2025/4/9

LSTM與Transformer融合模型在時間序列預測中的應用研究

隨著可再生能源的快速發(fā)展，風電功率預測對于電網(wǎng)穩(wěn)定運行和能源管理具有重要意義。風電功率預測是一個復雜的非線性問題，涉及多種氣象因素和環(huán)境條件。提出了一種基于長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）、自適應稀疏自注意力機制（ASSA）和Transformer的融合模型，用于發(fā)電功率的時間序列預測。該模型結合了LSTM在捕捉時間序列長期依賴性方面的優(yōu)勢、ASSA在處理局部特征交互稀疏性方面的高效性以及Transformer在捕捉全局依賴性方面的強大并行處理能力。通過實驗驗證，該模型在發(fā)電功率預測任務中表現(xiàn)出色，尤其是在極端波動或拐點處的預測精度上有所提高。與傳統(tǒng)方法相比，該模型能夠更準確地捕捉風電功率變化的復雜性和動態(tài)性，為風電場的運營管理提供了有力的決策支持。

發(fā)表于：2025/3/24

電力物聯(lián)網(wǎng)智能巡檢業(yè)務與無線通信適配技術研究

隨著電力物聯(lián)網(wǎng)的建設，安全、高效的智能巡檢技術是電力行業(yè)健康發(fā)展的重要保障。智能巡檢具有通信要求高、工作環(huán)境復雜等特點，通信技術匹配難度較大。首先分析智能巡檢業(yè)務的特點及其對各類無線通信技術的性能需求，然后提出了一種基于貝葉斯最佳-最差法（Bayesian Best-Worst Method， BBWM）和改進多準則折衷排序法（VIKOR）的智能巡檢業(yè)務與無線通信適配方法，最后對三種智能巡檢業(yè)務與無線通信技術進行仿真實驗。仿真結果表明，所提方法可以較好解決智能巡檢業(yè)務與無線通信技術的適配難題。

發(fā)表于：2025/3/19

大聯(lián)大詮鼎集團推出基于英諾賽科產(chǎn)品的2KW 48V雙向AC/DC儲能電源方案

　　2025年3月13日，致力于亞太地區(qū)市場的國際領先半導體元器件分銷商---大聯(lián)大控股宣布，其旗下詮鼎推出基于英諾賽科（Innoscience）InnoGaN INN650TA030C、INN650TA050C、INN100EQ016A以及INS1001DE芯片的2KW 48V雙向AC/DC儲能電源方案。

發(fā)表于：2025/3/14