研究方向一："键电力设备状态监测与智能运维技术研究

        针对电力"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展开深入研究，通过对关键技术及相关装置的研发，提高电力设备的运营安全、延长其服役寿命。面向智慧电网中的储能装置、变压器和电机等设备，开展以下研究内容：

（1）电力""及核心部件服役性能退化机制

（2）设备""异构数据特征分析与及服役状态人工智能诊断方法

（3）设备""状态预测与智能运维关键技术研究

研究方向二："慧能源数据融通和前端应用技术

         针对能源"系建设中因类型、厂商、协议不同导致的采集器、网关、边缘节点、用能设备等终端多源异构数据互不融合、终端数据传输可靠性低以及跨终端数据协同调度难等问题，开展能源互联网平台基础架构、边缘侧节点多源异构数据融合和分布式调度协同等方面等关键技术研究，提升能源互联网前端设备与多源数据融合和应用水平，增强能源物联设备的统一协调、数据协同能力，提高物联设备的管理调度效率，面向能源互联网数据融通和前端应用开展以下研究内容：

（1）跨终""源异构数据获取与智能融合技术研究

（2）分布""场景任务协同调度机制与数据实时共享技术研究

（3）基于""A终端功能应用和安全防护技术研究

研究方向三："源异构跨系统协同与智能数据挖掘技术研究

         针对企业"源管理设备孤立、数据分立、融合应用难以及数据利用价值低等问题，开展网络共享通道系统数据协同融合、能源互联网数据深度挖掘应用等研究，开展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、能源应用智能学习模型等关键技术研究，提高能源数据的智能化融合和数据价值挖掘应用，实现数据到业务的转化，提升数据价值，主要开展以下研究内容：

（1）基于""网络通道的跨系统协同和数据智能融合技术研究

（2）基于""规则库的数据分析与数据应用技术研究

（3）基于""协同技术的能耗与碳资产管理应用研究