智能電網最新文章 Littelfuse新一代超低功耗全极TMR开关扩充磁性传感器产品组合 伊利诺伊州罗斯蒙特，2026年1月27日 - Littelfuse公司 （NASDAQ：LFUS） 是一家多元化的工业技术制造公司，致力于为可持续发展、互联互通和更安全的世界提供动力 發表于：2026/1/27 选择储能变流器品牌应该了解的那些事 选择储能变流器品时，其决策框架应超越简单的参数对比表，重点从技术前瞻性和价值确定性两个逻辑做决策。 發表于：2026/1/22 超大型电池 全国最大电网侧独立储能示范项目全容量投运 1 月 2 日消息，据中国电建官方公众号，近日，中国电建承建的全国最大电网侧独立储能示范项目 —— 内蒙古包头威俊 50 万千瓦 / 300 万千瓦时电网侧独立储能示范项目完成验收。 發表于：2026/1/4 我国牵头制定的小水电站机电设备国际标准发布 12 月 23 日消息，据央视新闻今日报道，国际电工委员会（IEC）近日正式发布由我国专家牵头制定的 IEC 61116:2025《小水电站机电设备导则》国际标准。该标准专门面向小水电机组，标志着我国在小水电技术领域从“跟跑者”进一步迈向“引领者”。 發表于：2025/12/24 北京怀柔国家实验室发布世界首个原生电力专业大模型 12月20日消息，据央视新闻报道，12月19日，我国在北京怀柔国家实验室发布世界首个原生电力专业大模型——NWHR电力生产大模型。 發表于：2025/12/22 美国初创公司成功完成5000米高空无线输电验证 12 月 19 日消息，初创公司 Overview Energy 于 12 月 10 日走出隐身模式，已验证其空间太阳能核心技术，成功利用近红外激光从 5000 米高空向地面无线输电。 發表于：2025/12/19 基于GAN和集成学习的电力系统网络入侵检测方法 针对现有入侵检测方法在面临高维数据非线性关联和样本分布不均衡的网络监测数据时存在检测准确率低和对少数类攻击漏检率高的问题，提出一种基于生成对抗网络（GAN）与集成学习的电力系统网络入侵检测方法。首先，利用GAN生成与真实分布一致的合成攻击样本，有效缓解数据不均衡问题；其次，通过稀疏自编码器（SAE）对高维特征进行非线性降维，提取低维判别性特征以克服维度灾难；最后，构建Bagging集成学习框架，融合K-means、层次聚类和高斯混合模型（GMM）的异构基学习器，并采用DBSCAN元学习器对聚类结果进行二次分析，提升检测鲁棒性。基于KDD CUP99数据集的实验表明，所提方法在数据增强后使少数类样本占比从2.6%提升至17.7%，检测准确率达96.4%，误检率低至7.3%，尤其少数类关键攻击的召回率超过97.6%。相较于传统方法显著提升了复杂攻击场景下的检测性能，为电力系统网络安全防护提供了新思路。 發表于：2025/12/17 我国首个在新能源发电建模技术领域成功牵头制定的国际标准发布 12 月 4 日消息，据央视新闻今日报道，由我国牵头研制的国际标准《用于电力系统动态分析的基于变流器发电单元的通用均方根值（RMS）仿真模型》发布。该标准是我国首个在新能源发电建模技术领域成功牵头制定的国际标准。 發表于：2025/12/5 科学家首次直接观测到非常规超导性关键证据 11 月 9 日消息，麻省理工学院（MIT）的物理学家在“魔角”扭转三层石墨烯（MATTG）中首次直接观测到非常规超导性的关键证据。相关成果已于 11 月 6 日发表于《科学》，被视为推动高温超导研究的重要进展。 發表于：2025/11/10 首个5G-A具身智能机器人电网巡检应用示范发布 近日，中国南方电网广东电网有限责任公司、中国移动通信集团公司、乐聚智能（深圳）股份有限公司及北京通用人工智能研究院，联合发布首个基于5G-A（5G-Advanced）网络的具身智能机器人在真实电网环境下的应用。本次发布标志着5G-A网络与前沿机器人技术在工业核心场景的融合取得关键突破。 發表于：2025/11/3 一种融合多维信息的电力物联网设备指纹识别技术 针对电力物联网无算力设备面临的恶意篡改、非法接入等安全问题，以及现有设备指纹技术在复杂环境下适应性不足，提出一种融合多维信息的设备指纹识别技术，提升设备识别安全性与准确性。方法上，融合硬件标识、通信协议特征及运行状态数据，通过自适应哈希编码、注意力增强编码、窗口算法等构建动态指纹模型，并与主流算法对比验证。研究结果表明，该技术在正常及异常网络环境和电力运行状态下，准确率、召回率和F1值均较高，适配无算力设备，且能适应一定程度的环境变化。该技术为电力物联网无算力设备的精准识别和安全管理提供了有效方案，未来可结合新技术进一步优化，以适应更多新场景。 發表于：2025/10/14 基于数据变换与模型集成的电力需求预测 电力需求预测作为能源规划与电网调度的重要环节，对实现能源系统稳定性和可持续发展具有重要意义。提出了一种基于数据变换融合与模型集成的电力需求预测方法。通过结合Copula和Yeo-Johnson变换，实现了数据分布的统一化和特征间相关性的保持；利用XGBoost算法分析特征重要性，构建了基于特征权重优化的LSTM网络模型；同时，采用贝叶斯优化与线程池技术对超参数进行高效优化，进一步提升了模型性能。实验结果表明，与传统LSTM模型相比，融合模型的均方根误差降低了约11.85%，显著提升了预测精度和泛化能力。该方法为复杂时间序列预测任务提供了可靠的解决方案，对电力需求预测的理论研究与实际应用具有重要参考价值。 發表于：2025/9/16 我国在无机光伏材料薄膜化领域取得新进展 9月16日消息，据媒体报道，南京邮电大学柔性电子全国重点实验室黄维院士与辛颢教授团队采用溶液法制备出大面积“铜锌锡硫硒”（CZTSSe）光伏薄膜，其光电转换效率达到10.1%，验证了该类无机化合物在柔性光伏材料领域的产业化前景。 發表于：2025/9/16 我国水电首次实现全站控制系统国产化 9 月 13 日消息，据央视报道，由我国自主研发的水电辅助控制系统在澜沧江中下游华能小湾水电站正式投运，标志着我国水力发电基础设施实现了从“核心”到“整体”的全站国产化。 發表于：2025/9/15 扬杰科技22.18亿元收购贝特电子100%股权 公告显示，贝特电子是一家专注于电力电子保护元器件及相关配件的研发、生产和销售的高新技术企业。电力电子保护元器件是用于保护电力电子设备免受过流、过压、过温等异常情况损害的一类电子元器件，根据电学原理自动触发相关功能部位的熔断、电阻突变或其他物理变化，从而切断或抑制电流、电压的突变，起到保护电路、其他电子元器件及用电设备安全的功用，是保障电力电子设备安全可靠运行的重要组成部分。 發表于：2025/9/12 <12345678910…>
