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智慧交织，能创未来。12月7日，由智慧能源创新学院创始院长黄震院士发起，教育部高等学校能源动力类专业教学指导委员会、教育部高等学校电气类专业教学指导委员会、国家储能技术产教融合创新平台指导，上海交通大学和国家电投集团联合承办的首届全国“AI+能源”大学生科技创新竞赛在智慧能源创新学院圆满落下帷幕。在这场聚焦国家“双碳”战略与人工智能前沿交叉的创新盛会上，来自全国高校的青年学子同台竞技，最终有六支顶尖团队凭借前瞻性的科研构想与扎实的技术突破，勇夺赛事最高荣誉——特等奖。

本届竞赛自今年5月启动筹备，历时数月，以其鲜明的战略导向与交叉特色，吸引了全国50余所高校的257支团队踊跃参与。经过严格评审与层层筛选，共有61支团队晋级决赛。在为期两天的决赛中，各团队围绕“AI+能源科学研究”与“AI+能源工程应用”两大核心赛道展开角逐。最终，共评选出特等奖6项、一等奖18项、二等奖36项。来自西安交通大学、上海交通大学、中南大学、天津大学的多支团队，在锅炉智能评估、燃料电池优化、电力电子协同设计、智慧供热巡检等方向的前沿作品荣获特等奖，充分展现了青年学子面向国家重大需求的卓越创新能力与解决问题的实践潜力。作为承办单位，上海交通大学学子在本届竞赛中表现出色，共斩获特等奖1项、一等奖4项、二等奖8项、三等奖10项！

作为全国首个深度融合人工智能与能源两大国家战略领域的专项大学生科创赛事，本届竞赛旨在响应科技自立自强与培育新质生产力的时代召唤，探索“AI+能源”交叉创新路径，发掘与培养面向未来的复合型拔尖人才。赛事不仅为青年学子提供了展示才华、挑战自我的国家级平台，更通过高水平的竞技交流，有效促进了教育链、人才链与产业链、创新链的有机衔接，展现了高校与产业界协同育人、共担使命的生动实践。

上海交通大学作为赛事发起与承办单位，全程精心组织，为竞赛的顺利举办提供了坚实保障。为全面考察参赛选手在“AI+能源”领域的专业素养与综合应用能力，大赛组委会从北京大学、哈尔滨工业大学、国家电投集团、中科院电工所等顶尖高校、研究机构及行业领军企业中，遴选了140余位深耕能源与AI交叉领域的专家参与初赛函评和决赛评审。本次竞赛创新性地设置了现场命题考试以及随机打包分派专家函评方式，从机制层面保障评审工作的专业性与权威性。学校将以本届竞赛的成功举行为新起点，持续深化“AI+X”跨学科发展战略，加强与各兄弟高校及国家电投等领军企业的协同合作，共同将全国“AI+能源”大学生科技创新竞赛打造成为引领青年创新、服务国家战略的品牌标杆。

特等奖作品介绍

“氢”云之“志”，“构”想未来

——AI赋能固体氧化物燃料电池电极微结构智能优化

赛道名称：本科生能源科学研究

作品名称：“氢”云之“志”，“构”想未来——AI赋能固体氧化物燃料电池电极微结构智能优化

所在高校：上海交通大学

团队成员：钟达、袁浩伦、陶正

指导教师：李昂

作品介绍：作品以AI赋能技术，围绕电极微结构优化中多参数耦合、时间周期长、性能难以预测等瓶颈难题，提出了贯穿“生成、预测、优化”的闭环优化路径。通过扩散模型生成样本数据，解决样本稀缺的“卡脖子”难题；通过三维卷积神经网络揭示输出性能与复杂微结构的构效关系；将卷积神经网络揭示的构效关系嵌入到电极微结构的拓扑优化过程中。通过本作品方案优化后的电池过电位下降了14%，为燃料电池微结构优化提供了一条可参照的技术路线。

基于深度调峰的锅炉水动力与全场壁温智能评估技术

赛道名称：本科生能源科学研究

作品名称：基于深度调峰的锅炉水动力与全场壁温智能评估技术

所在高校：西安交通大学

团队成员：史承凡、解舒媛、徐星灿

指导教师：邵怀爽

作品介绍：作品面向“双碳”背景下火电机组深度调峰需求，创新构建锅炉水动力与全场壁温智能评估系统。通过燃烧-水动力耦合建模、三维热负荷数据库与AI预警算法，实现低负荷下流动失稳、传热恶化及管壁超温的精准预测与动态预警。

“御温智航”——城市建筑无人机智能供热巡检与节能调控系统

赛道名称：本科生能源工程应用

作品名称：“御温智航”——城市建筑无人机智能供热巡检与节能调控系统

所在高校：天津大学

团队成员：陈峻烨、郭一智、谢薇琪

指导教师：梁兴雨

作品介绍："御温智航"城市建筑无人机智能供热巡检系统，针对供热能耗高、人工巡检滞后问题，自主研发无人机搭载红外相机，结合深度学习与BIM技术，实现建筑热分布动态监测、室温精准预测及智能调控。在实际应用中，节约天然气8%-12%，年减排二氧化碳6000吨，为高校、医院等大规模建筑群提供绿色供热解决方案，具备可复制推广价值。

基于大语言模型的电力电子变换器多目标协同设计框架——以光伏储能中的Boost变换器为例

赛道名称：本科生能源工程应用

作品名称：基于大语言模型的电力电子变换器多目标协同设计框架——以光伏储能中的Boost变换器为例

所在高校：中南大学

团队成员：武天阔、严婧怡、林家栋

指导教师：宋冬然

作品介绍：PEC-AI是基于大语言模型的对话式电力电子变换器多目标优化设计平台，旨在解决传统设计效率低、门槛高和多目标权衡难的痛点。前端通过微调的大模型实现自然语言交互，将口语转化为工程参数传给后端。后端采用分层解耦的寻优算法，结合自建的虚实数据库，能在分钟级内遍历数万种组合，输出兼顾效率、成本与体积的最优解。普通/专业双模式，既能让小白一键生成，又能让专家深度定制。

智镜驭光-智慧光热电站布局优化、能流感知与镜场调控一体化技术

赛道名称：研究生能源科学研究

作品名称：智镜驭光-智慧光热电站布局优化、能流感知与镜场调控一体化技术

所在高校：西安交通大学

团队成员：张显强、刘问远、蒋睿

指导教师：杜燊

作品介绍：作品从塔式太阳能光热技术面临的电站指导设计理论缺乏和复杂条件动态性能预测难两大核心难题出发，发展了基于光斑裁剪的镜场光学效率快速计算方法和镜场布局的光学理论极限，实现了任意功率需求下镜场布局参数的快速设计。通过构建考虑镜场多源参数的吸热器热流分布数据库，引入计算机视觉技术，探索瞄准策略与吸热器热流分布之间的非线性映射机制，提出了由热流感知模型驱动的瞄准策略高效调控方法，为智慧光热电站布局设计和能流调控提供技术支撑。

“智”在必得，慧眼识波

——融合工况感知的蒸汽发生器液位智能预测方法

赛道名称：研究生能源工程应用

作品名称：“智”在必得，慧眼识波——融合工况感知的蒸汽发生器液位智能预测方法

所在高校：西安交通大学

团队成员：汪标鑫、张之优、李晨阳

指导教师：王秋旺

作品介绍：蒸汽发生器是蒸汽动力系统的核心，其液位预测面临高保真数据缺失、监测手段有限和动态预测不足的瓶颈。作品提出一种融合工况感知的液位智能预测方法：构建高保真实验平台，获取多模态数据集；基于视觉与改进YOLO网络实现高精度液位识别，量化含气率、甄别虚假液位；开发融合工况感知智能预测模型，预测误差最大降低60%。本方案为提升蒸汽发生器安全监控水平提供了可靠支持。

“国家电投杯”第一届全国“AI+能源”大学生科技创新竞赛获奖名单公示

来源：智慧能源创新学院

编辑：李玥娴

责任编辑：陈煜阳

主编：金雪