中国科学院深圳先进技术研究院：虚拟电厂边缘智能采控终端

成果简介：

虚拟电厂边缘采控终端是一种集数据采集、边缘计算与智能控制于一体的关键基础设备，是“能源互联的神经末梢”。冯威团队通过软硬件协同设计与边缘智能算法深度融合，突破了传统终端在通信时效、控制精度与多源数据处理上的性能瓶颈，实现了对分布式能源、负荷和储能等资源的高效接入与分布式聚合控制，支撑大规模虚拟电厂场景下的实时调度与灵活互动，显著提升新能源消纳能力与电力系统韧性，为构建新型电力系统注入“感知—计算—控制”一体化智能底座。目前已获国家重点研发计划、深圳市重点研发计划、国家电网、华润燃气、深圳能源企业项目等支持。

技术创新点：融合边缘智能算法与可靠工业通信架构，实现本地分布式自治与云边一体化协同管控。

可应用领域：建筑能源领域、综合能源领域、低空能源领域、虚拟电厂领域。

中国科学院深圳先进技术研究院：电池状态与健康诊断 Battery State and Health Diagnosis

成果简介：

电池状态与健康诊断是电化学储能电池与动力电池研究中的核心方向，涵盖SOC、SOH与RUL预测、故障诊断及可靠性评估等关键任务，是“电池管理的关键环节”。张艳辉团队通过模型机理与数据驱动方法的深度融合，突破了传统估计算法在动态适应性、预测精度与复杂工况下泛化能力的瓶颈，实现了对锂离子电池全生命周期健康状态的精准评估与故障诊断，支撑大规模储能与交通电动化场景下的可靠运行与安全管理，显著提升电池系统的寿命利用率与运行安全性，为构建智能化电池管理体系注入“估计—诊断—评估”一体化技术底座。发该项目已获国家重点研发计划、深圳市重点研发计划、深圳供电局、科陆电子、深圳能源企业项目等支持。

技术创新点：多尺度融合的电池健康建模，自适应工况的智能故障诊断及全生命周期的可靠性预测。

应用场景：大型储能电站运行安全管理、新能源汽车电池健康监测、智能电网灵活调度与优化、分布式能源系统可靠性评估。