“科创中国”平台新型电力系统成果汇编（第三十四期）

成果介绍

目前运用较广的清洁能源中，太阳能发电、风能发电对气象环境依赖性较强，发电波动性大，且受地理环境因素限制，生物燃料电池(MFC)发电的发电效率低、不稳定。该装置很大程度上改善了上述情况。

成果亮点

1. 将光伏发电和MFC单元(生物燃料电池)相结合，能更好地生产出绿色清洁的电力，发电稳定可靠、发电效率高、发电能力强。

2. 通过设置移动单元、调节单元、MFC单元、光照单元、储能单元，延长了发电时间，放宽了MFC的基质限制，拓展了MFC的使用范围。

3. 通过设置调节单元、MFC单元，在生产清洁电力的同时去除水质污染。

4. MFC单元的水生植物还可作为农作物收获，增加收入降低使用成本。

5. 通过设置移动系统，方便装置自由移动，以解决太阳能发电受地理环境因素的限制。

6.采用光伏发电、MFC发电与储能技术协同发电的方式，增加了等离子技术、光化学反应等预处理手段，并且在MFC中运用了水力表面自曝气的系统，强化了系统发电能力和稳定性。

团队介绍

武汉悦天美科技有限公司是一家位于国家级科技孵化器的科创企业，拥有多项自主知识产权。公司以大数据和人工智能为工具，以可持续发展为目标，为客户提供完整的解决方案。 团队成员均为大学以上学历，硕博率超过50%，包括国家一级建造师、高工、注册执业工程师、双一流硕博等。团队核心成员从业多年，经验丰富，操盘过多个上市公司、央企的项目。

成果介绍

该项成果提出一种基于双碳目标的电网智能调度系统及方法，旨在解决电网调度中碳排放控制难、燃烧效率低的问题。系统通过能源信息获取模块采集火力发电及燃烧数据，经能源数据计算模块提取，充分燃烧参考值与碳排放量参考值，结合排碳获取模块的废气信息计算排量标准值，再由数据分析模块确定最佳排放时间点，最终通过能源调度模块实现电网优化调度。该系统可精准控制碳排放量，提升燃烧效率，适用于双碳目标下的电网智能调度场景，为电力系统低碳运行提供技术支撑。

成果亮点

成果创新性地融合多维度数据计算与智能分析技术：通过分段公式计算充分燃烧参考值与碳排放量参考值，结合平面直角坐标系确定标准充入速度与时间，提升燃烧效率15%以上。数据分析模块通过求差法定位最佳排放点，使碳排放量降低12%。能源余量计算机制优化充入速度，缩短能源饱和时间20%。该系统形成“数据采集-计算分析 -智能调度”闭环，突破传统调度中碳排放与燃烧效率难以协同优化的瓶颈，实现电网调度的低碳化与高效化。

团队介绍

研发团队由福建亿榕信息技术有限公司主导，联合国网信息通信产业集团有限公司组成，汇聚电网调度、数据分析、双碳技术领域专家。核心成员具备多年电力系统智能化项目经验，曾参与国家电网双碳调度示范项目，在能源数据建模、智能调度算法等方向积累深厚，致力于推动电网调度技术与双碳目标的深度融合，助力电力行业绿色转型。

成果介绍

该项成果提出一种电网多智能体大模型安全评估指标计算方法，旨在解决动态扰动演化中参数趋势识别不足、响应分类粗放等问题。通过获取电压与频率变化率，按扰动起始与极值点划分四阶段，生成扰动分段演化结构。提取负荷变化率、电压波动幅度等趋势参数，定位异常段与转折点，生成趋势关联模式序列。结合边界分布与趋势时长分类节点状态，筛选三参数同步组合，最终生成多指标联动排序规则。该技术可实现扰动过程的动态结构重构与趋势映射，适用于电网多智能体系统的安全评估与扰动响应管控，提升调控决策的针对性。

成果亮点

创新性地构建多维联动评估体系：阶段化分析结合趋势一致性判断，使指标响应状态识别精度提升30%。多参数耦合分布分析通过延迟时间差与协同频次分类，增强节点协同特性辨识能力达40%。联动排序规则基于影响程度与边界连续性排列调节优先级，形成“扰动识别-趋势分析-协同评估-精准调控”闭环。该技术突破传统方法在动态扰动分析中的局限性，为电网多智能体大模型提供精细化安全评估方案，显著提升扰动响应的管控能力与决策效率。

团队介绍

研发团队由北京科技大学主导，联合华北电力大学、国网湖北省电力有限公司等单位，汇聚智能控制、电力系统、计算机应用领域专家。核心成员具备多年电力信息化与智能控制项目经验，曾参与国家级智能电网安全评估项目，在多智能体协同控制、电力系统动态分析等方向积累深厚，致力于推动智能控制技术在电网安全评估中的工程化应用，提升电网运行的安全性与智能化水平。

成果介绍

该项成果提出一种基于能源综合统筹分析的供能分配预测系统及方法，旨在解决能源区域分布不均衡、时空调度不充分及异常风险防御能力弱等问题。系统通过供能模块整合电力、用水等多类别能源的历史数据与计价标准，利用统筹模块的地理属性、时间属性等多维数据，结合神经网络、多目标粒子群优化等算法，实现供能时段的费用预算预测与异常预警。该技术可动态匹配区域能源供需，支持城市级-区域级-用户级三级联动调控，适用于综合能源智慧管控平台，提升能源利用效率与安全保障水平。

成果亮点

创新性地融合多维度技术优势：多目标粒子群优化算法模拟能源供需时空分布，结合地理空间分析与气象要素，实现区域能源动态匹配，较传统方法规划准确性提升20%以上。基于CNN与随机森林算法的异常识别模型，结合K均值聚类，实现秒级检索与毫秒级异常预警，响应效率提升40%；三级联动调控体系支持全要素能源聚合，单次优化时间小于30秒，技术水平国际领先。该系统形成 “数据汇集-智能分析-协同调控”闭环，突破单一能源拓扑局限，为能源安全保供提供一体化解决方案。

团队介绍

研发团队由天津市普迅电力信息技术有限公司主导，联合国网信息通信产业集团有限公司组成，汇聚能源系统分析、人工智能算法、地理信息系统领域专家。核心成员具备10年以上综合能源项目经验，曾参与城市能源智慧管控平台建设，在能源数据建模、多能流协同优化等方向积累深厚，致力于推动能源行业数字化转型与智能化升级。

成果介绍

该项成果提出一种基于深度学习的电力标准实体关系抽取方法及装置，旨在解决电力标准条款内容冗长、句式复杂导致的实体关系抽取效率低、人工成本高的问题。通过数据预处理归类清洗标准条款，利用注意力图神经网络结合依存句法树抽取实体关系三元组，构建置信度模型从实体距离、关系词位置及词性三方面过滤结果，并采用递进式抽取方法通过关系模板迭代发现新关系。该技术适用于电力标准的智能化管理，为知识图谱构建、标准精准搜索等提供技术支撑，提升电力行业标准数字化转型效率。

成果亮点

创新性地融合深度学习与自然语言处理技术：注意力图神经网络动态学习依存关系权重，抗噪声能力提升20%，较传统方法抽取准确率提高15%。置信度模型多维度筛选三元组，过滤低质量关系，结果可靠性显著提升。递进式抽取方法通过关系模板迭代挖掘，覆盖率提升30%，解决电力标准中隐含关系的提取难题。该技术形成“预处理-抽取-过滤-迭代”闭环，突破传统人工抽取局限性，实现电力标准实体关系的自动化高效提取。

团队介绍

研发团队由国家电网有限公司主导，联合国网智能电网研究院有限公司、北京中电普华信息技术有限公司及华北电力大学组成，汇聚自然语言处理、电力信息化、知识图谱领域专家。核心成员具备多年电力标准管理项目经验，曾参与国家电网知识图谱平台建设，在深度学习算法优化、电力文本智能处理等方向积累深厚，致力于推动电力行业标准管理的智能化与自动化升级。

成果介绍

该成果提出一种基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统，旨在解决电力标准条款数量庞大、句式复杂导致的差异识别效率低、人工成本高的问题。通过构建电力标准条款知识图谱，利用不确定性知识表示学习模型处理图谱噪声，结合深度学习文本相似度计算与三元组相似度分析，实现条款差异的精准定位。该方法先通过文本语义相似度筛选疑似差异条款，再通过三元组相似度识别具体差异点，适用于电力设备标准条款的智能化管理，为条款统一提供技术支撑，提升基层工作效率。

成果亮点

创新性地融合知识表示学习与深度学习技术：不确定性知识表示学习模型通过三元组置信度计算，提升实体及关系向量表示的准确性，较传统方法抗噪声能力提升20%。文本相似度计算模型结合卷积神经网络与双向门控循环网络，语义匹配准确率达92%以上。三元组相似度分析从头实体、关系、尾实体三维度定位差异，支持交叉情况判定，差异点定位精度提升 35%。该技术形成“图谱构建-向量表示-语义匹配-差异定位”闭环，突破传统人工比对的局限性，实现条款差异的自动化精准识别。

团队介绍

研发团队由国家电网有限公司主导，联合国网智能电网研究院有限公司、北京中电普华信息技术有限公司及华北电力大学组成，汇聚电力系统分析、知识图谱、自然语言处理领域专家。核心成员具备多年电力信息化项目经验，曾参与国家电网标准条款管理系统建设，在知识表示学习算法优化、电力文本智能处理等方向积累深厚，致力于推动电力行业标准管理的智能化升级。

成果介绍

该成果提出一种台区拓扑识别方法及系统，旨在解决传统台区拓扑识别中人工工作量大、自动识别技术信号衰减易误判等问题。通过在台区各节点安装带拓扑识别功能的智能断路器并编号，利用融合终端下发命令报文，驱动对应智能断路器的无功补偿电容模块产生附加无功电流，基于各节点无功功率均值变化量判别拓扑关系，最终通过遥信矩阵还原台区拓扑结构。该方法适用于低压配电台区的“户-线-变”拓扑关系识别，可提升线损计算、故障定位等精益化管理效率。

成果亮点

成果创新性地融合无功补偿与拓扑识别技术：无功补偿电容投切产生的工频无功电流不易衰减，较传统高频特征电流法识别准度提升 15%。双模通讯模块（HPLC载波+无线通讯）保障数据传输可靠性，通讯成功率达99%以上。分相判别机制同时实现拓扑层级与相位识别，支持三相不平衡治理；拓扑识别遥信矩阵算法可动态适应拓扑变化，响应时间小于2 秒。该技术形成 “命令下发-电流响应-数据计算-拓扑还原” 闭环，突破传统方法对专用设备的依赖，降低运维成本30%。

团队介绍

研发团队由上海瀚讯信息技术股份有限公司主导，联合国网信息通信产业集团有限公司组成，汇聚电力系统自动化、通信技术、智能算法领域专家。核心成员具备多年配电网自动化项目经验，曾参与国家电网台区智能化改造工程，在电力设备通讯协议、拓扑分析算法等方向积累深厚，致力于推动低压配电网络的智能化与自动化技术升级。

成果介绍

该项成果提出一种电力巡检图像识别系统及方法，旨在解决电力业务中图像处理技术提取电力图像特征精准度低的问题。系统包含推理效率评价、安全性评价、评价指标、鲁棒性评价、功耗测试、推理速度评价和等级评价模块，通过生成对抗网络（GAN）技术、随机变换和多模态技术处理测试图像，结合图像分类与目标检测模型确定综合指标评价信息，再基于预设权重分配原则确定测试图像集的等级评价。该系统提升了电力巡检图像特征提取的精准度，适用于电力设备缺陷检测等场景，为电力巡检智能化提供技术支撑。

成果亮点

创新性地融合多维度评价与智能处理技术：多模块协同评价（推理效率、安全性、鲁棒性等）实现对图像识别模型的全面评估，较传统方法精准度提升20%；生成对抗网络技术增强测试图像多样性，解决样本不足问题。预设权重分配原则确保评价结果科学合理，可量化不同指标对图像识别的影响。系统形成 “图像处理-指标生成-等级评价”闭环，有效解决电力巡检中图像特征提取不精准、模型鲁棒性差等问题，为电力设备状态评估提供可靠依据。

团队介绍

研发团队由国网信息通信产业集团有限公司主导，联合安徽继远软件有限公司组成，汇聚电力系统分析、图像处理、人工智能领域专家。核心成员具备多年电力信息化项目经验，曾参与国家电网智能巡检系统建设，在图像识别算法优化、电力设备缺陷检测等方向积累深厚，致力于推动人工智能技术在电力巡检场景的深度应用，提升电力系统运维的智能化与自动化水平。

成果介绍

该项成果提出一种优化卷积神经网络的方法及系统，旨在解决传统CNN在目标检测中存在的准确度低、漏检率高及易陷入局部最优等问题。通过将正态分布算法作为模拟退火算法的邻域生成函数，结合领导者机制动态调整搜索方向，实现对卷积神经网络输出层权值和偏置的迭代寻优。该方法先构建CNN并初始化参数，输入训练样本后通过改进算法优化网络结构，直至适应度函数值满足精度要求。适用于电力巡检等场景的金具缺陷检测，可提升目标检测准确度与模型鲁棒性。

成果亮点

创新性地融合正态分布与领导者机制：改进的模拟退火算法通过正态分布生成新解，使解的分布更均匀，搜索范围更合理。领导者机制实时更新全局最优解，平衡算法勘探与开发能力，避免陷入局部最优。实验表明，该方法使目标检测准确度提升15%以上，定位错误率降低20%，模型鲁棒性显著增强。相较于传统梯度下降法，该技术形成“算法优化-参数迭代-结构调整”闭环，为CNN在复杂场景下的应用提供高效解决方案。

团队介绍

研发团队由四川中电启明星信息技术有限公司主导，联合国网信息通信产业集团有限公司组成，汇聚计算机视觉、深度学习、电力信息化领域专家。核心成员具备多年智能巡检项目经验，曾参与国家电网金具检测系统开发，在卷积神经网络优化、模拟退火算法改进等方向积累深厚，致力于推动AI技术在电力巡检场景的深度应用。

成果介绍

该项成果提出一种考虑负荷需求响应的微网优化运行方法，旨在解决微网中风光出力随机性导致的运行成本高、负荷曲线波动大的问题。通过基于Wasserstein概率距离的场景约简规划模型，生成风光出力的典型场景及其发生概率，构建以最小化微网运行成本为目标的优化模型，引入可转移负荷和可削减负荷参与需求响应，实现微网功率平衡与经济调度。该方法适用于含风光发电、燃气轮机和光热电站的微网系统，可降低运行成本、平滑负荷曲线，提升微网运行效益与可靠性。

成果亮点

创新性地融合负荷需求响应与微网优化技术：场景约简模型将风光出力初始场景约简为典型场景，计算效率提升40%。可转移负荷与可削减负荷的引入使负荷曲线峰谷差降低29.33%，弃风弃光惩罚成本减少。多目标优化模型综合考虑燃气轮机、光热电站等设备约束，通过CPLEX求解器求解，微网总运行成本降低6.09%。该技术形成“场景生成-模型构建-优化求解”闭环，为高比例新能源接入的微网系统提供经济调度方案。

团队介绍

研发团队由上海瀚讯信息技术股份有限公司主导，联合国网信息通信产业集团有限公司组成，汇聚电力系统优化、新能源技术、智能算法领域专家。核心成员具备多年微网调度项目经验，曾参与国家电网微网优化调度系统建设，在风光不确定性处理、负荷需求响应建模等方向积累深厚，致力于推动微网运行优化技术的智能化与工程化应用。