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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">EPTSM</journal-id><journal-title-group><journal-title>Electric Power Technology and Safety Management</journal-title></journal-title-group><issn>2997-3473</issn><eissn>2997-3503</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/EPTSM.2025110015</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>AI技术在新能源现场施工管理的实际运用</title><url>https://artdesignp.com/journal/EPTSM/2/11/10.61369/EPTSM.2025110015</url><author>刘敏</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>11</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-11-20</published-time></date></history><abstract>随着全球能源需求的不断增长以及环境问题的日益突出，新能源的开发与利用已成为应对全球气候变化、保障能源安全的有效路径，受到了各国的高度重视。太阳能、风能等新能源因其清洁、可再生被广泛应用于发电领域，技术更新迭代，其在推动能源结构转型的同时，也面临着发电不稳定、并网难度大、运维成本高等严峻挑战。在这一背景下，人工智能技术（AI）应运而生，为新能源现场施工管理提供了智能化解决方案。研究介绍了AI技术的概念、分类，分析了新能源施工管理的特点，探究了AI 技术在新能源施工管理中的实践应用，以期为新能源产业的智能化发展提供参考。</abstract><keywords>新能源现场施工管理,AI技术,智能化管理</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1]朱琼锋,李家腾,乔骥,等.人工智能技术在新能源功率预测的应用及展望[J].中国电机工程学报,2023,43(8):3027-3047,中插13.[2]韩富佳,王晓辉,乔骥,等.基于人工智能技术的新型电力系统负荷预测研究综述[J].中国电机工程学报,2023,43(22):8569-8591,中插2.[3]任苗苗,舒晓斌.人工智能在中国新能源领域中的应用与前景分析[J].储能科学与技术,2024,13(10):3619-3621.[4]白云鹏,张志艳,许才,等.基于多头注意力机制改进图神经网络的新能源电力系统风险评估[J].电力建设,2025,46(1):147-157.[5]王浩哲,丁爱飞,陆继翔,等.计及新能源接入的地区电网人工智能无功优化[J].电网与清洁能源,2023,39(1):133-142.[6]陈艺璇,王嘉阳,卓映君,等.人工智能在电力系统运行模拟加速中的应用综述[J].发电技术,2025,46(3):467-481.[7]赵俊华,文福拴,黄建伟,等.基于大语言模型的电力系统通用人工智能展望:理论与应用[J].电力系统自动化,2024,48(6):13-28.[8]朱继忠,程乐峰.新型电力系统下的新能源主导多主体优化博弈决策理论及应用[J].电力工程技术,2025,44(3):1-2.[9]廖美英,胡列豪,张勇军,等.人工智能技术在发电厂智能化建设中的应用与挑战[J].广东电力,2024,37(11):109-119.[10]李根,刘珊珊.基于大数据和人工智能的储能系统故障预测与诊断方法研究[J].储能科学与技术,2024,13(10):3653-3655.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
