围绕“AI+能源科学研究”与“AI+能源工程应用”两大核心赛道，首届全国“AI+能源”大学生科技创新竞赛，西安交通大学能动学院代表队获特等奖3项！一等奖1项、二等奖2项、三等奖1项！

近日，由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，最终仅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荣获特等奖。

西安交大能动学院在本届竞赛中表现出色，共斩获特等奖3项、一等奖1项、二等奖2项、三等奖1项，特等奖数量位居全国第一。

特等奖作品介绍

基于深度调峰的锅炉水动力与全场壁温智能评估技术

奖项：本科生能源科学研究赛道特等奖

团队成员：史承凡、解舒媛、徐星灿

指导教师：邵怀爽

作品介绍

“双碳”战略推动新能源高比例并网，燃煤机组需要长期处于低负荷或变负荷调峰状态。低负荷下炉膛热负荷分布极度不均，水冷壁吸热偏差诱发流量失衡、循环停滞、局部过热爆管。传统图解或平均热负荷计算无法实时捕捉空间热偏差，亟需兼顾精度与速度的燃烧-水动力双向耦合新模型。

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。

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

奖项：研究生能源科学研究赛道特等奖

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，探明了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。

   通过构建考虑云层遮挡、太阳瞬变等镜场多源参数的吸热器热流分布时空关联数据库，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，构建了吸热器热流分布实时感知模型，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

奖项：研究生能源工程应用赛道特等奖

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。

赛事介绍

竞赛旨在探索“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。

本届竞赛自2025年5月启动筹备，以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。

参赛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。