研究方向一：智慧能源数据融通和前端应用技术

随着能源类型多样化以及管理模式改变，能源数据采集、处理、存储存在数据割裂、多源异构数据互不融合、数据传输可靠性低以及跨终端数据协同调度难等问题。从数据融合、运行全息可视化以及安全应用等多方面开展多源异构数据融合和分布式调度协同等关键技术研究，提升能源互联网前端设备与多源数据融合和应用水平，增强跨终端数据的统一协调、数据协同能力，开展以下研究内容：

（1）电力关键设备数字孪生技术研究

（2）基于多模态的综合能源数据采集及融合管理技术研究

（3）基于数据融通的碳足迹应用研究

（4）基于 OTA 技术的设备定义及安全防护技术研究

研究方向二：多源异构跨系统协同与智能数据挖掘技术研究

开展智慧能源跨系统数据融合及数据协同调度技术研究，面向能数字化、智能化转型，探索基于浏览器内核技术的跨系统数据缓存、多源数据拓扑关系关联、新型电力业务智能学习模型等关键技术研究，建立前端数据、业务自动化融合处理引擎，实现能源系统各业务、各环节业务数据融合系统，挖掘能源数据价值，主要开展以下研究内容：

（1）基于页面自动化的跨系统协同和数据融合智能引擎研究

（2）数字能源系统业务及数据智能融合协作场景研究

（3）能源行业数据融合共享及大数据分析应用技术研究

研究方向三：关键电力设备状态监测与智能运维技术研究

针对电力设备及核心部件服役性能退化机理不清、运行可靠性难以预测等难题，在关键电力设备性能退化机理分析、精准在线检测以及预测性维护等方面开展研究，从运行状态可视化、运行风险预警、全生命数字化管理等多维度探索电网关键设备数字化运行感知模式。以人工智能技术为抓手，探索研究基于数据分析、风险预测、数据协同、智能值守等能源互联网运维新模式。构建数字能源体系下的新型电力系统状态监测与智能运维技术，开展以下研究内容：

（1）电力设备及核心部件服役性能退化机制研究

（2）设备多源异构数据特征分析的运行状态智能感知技术研究

（3）数据驱动的电力设备智能运维关键技术研究