国家电投集团3项成果入选国家数据局首批高质量数据集典型案例

　　8月28日，国家数据局在2025中国国际大数据产业博览会(数博会)上发布首批《高质量数据集典型案例》。国家电投集团“国家级光伏储能实证实验数据集”“光储充一体化综合能源系统高质量数据集”和“光伏逆变器健康诊断数据集建设与应用”等3项成果经多轮评审最终成功入选。

　　数据作为新型生产要素，已成为推动能源产业转型升级、加速构建以新能源为主体的新型电力系统的关键支撑。国家电投集团作为全球最大清洁能源企业，在该领域具备海量数据资源和丰富应用场景，拥有一批世界级的光伏发电大基地，构建了全球规模最大、覆盖气候类型最全的光伏、储能户外实证研究体系和国家级数据基础设施，建立了全国首个全谱系、细粒度、覆盖全国范围的综合能源数智平台——天枢一号，为破解行业数据难题提供了系统性解决方案。

　　3项成果入选《高质量数据集典型案例》，标志着国家电投集团在激活数据要素潜能、深化“人工智能+能源”融合发展领域迈出关键一步。

　　国家级光伏储能实证实验数据集

　　案例单位：国家电投集团能研院、国家电投集团黄河公司、国家电投集团四川公司

　　当前，在光伏、储能产业从“规模扩张”向“价值引领”转变过程中，行业长期面临着实证实验数据稀缺、数据标准不统一等痛点问题。针对这一问题，国家电投集团构建了覆盖青海共和高海拔寒温带、黑龙江大庆高纬度寒温带、四川甘孜超高海拔、河南平顶山暖温带等国内典型场景下实证实验矩阵，在线布置了2500台(套)高精度数据采集装置，以秒级高频采集、多维度、全链条覆盖为核心优势，形成了组件、支架、逆变器、储能电池4类产品实证数据集，光伏系统与光储系统2类实验数据集，以及1项实测气象资源数据集，总规模达251TB，积累了十余年连续运行数据，构建起贯通多气候类型的光储实证数据体系。

　　该案例及其背后的数据支撑体系，不仅打破了光储高质量数据稀缺的瓶颈，更通过“政—企—研—产”协同的数据共享机制，推动数据精准赋能政府决策、标准制定与技术迭代，也为该领域人工智能模型开发提供了高质量训练基础，对构建新型电力系统和提升我国在全球光伏领域的技术主导权具有重要的战略意义。

　　光储充一体化综合能源系统高质量数据集

　　案例单位：国家电投集团电投综能(智慧能源)

　　为破解新能源并网中光伏发电随机性、波动性、间歇性难题，以及电网调峰难、能源管理效率低等痛点，国家电投集团构建光储充一体化综合能源管理系统，建成总规模达12.97TB的《光储充一体化综合能源系统高质量数据集》，涵盖分布式光伏设备参数及出力、储能系统状态监测、充电桩负荷交互、设备资料图纸、运维工单等多类数据，为系统智能运维与精准调控筑牢数据基础。

　　基于此数据集的应用，实现了分布式光伏发电预测准确度超92%，运维状态估计准确率达95%以上，综合能源效率提升10%以上，显著增强了“源-网-荷-储”协同水平和能源利用效率、降低运营成本，并进一步确保了电网安全稳定。

　　光伏逆变器健康诊断数据集建设与应用

　　案例单位：国家电投集团国核电力院

　　传统的光伏逆变器故障诊断方法依赖人工巡检和经验判断，存在效率低、响应慢、精确度不高等问题。国家电投集团构建了一套覆盖全面、质量可靠、具有高度代表性的光伏逆变器健康诊断数据集，通过广泛采集逆变器的多维度实时运行数据、设备信息及环境数据，对海量原始数据进行专业清洗、预处理与标准化，组建专家团队对数据进行精细化的故障类型标注，把处理后的数据构建成结构化的训练集、验证集与测试集，最终利用深度学习算法开发了智能诊断模型，部署于电站监控系统中，实现了对逆变器故障的精准诊断和预测性维护，有效提升了光伏电站的运维效率与发电稳定性。

　　数据集应用后缩短了逆变器故障修复时间，有效减少了停机造成的发电量损失。同时，智能诊断替代了大量人工巡检，使运维成本降低了10%，显著增强了电站的整体运营效益和盈利能力。(杨明瀚 邓薇 赵志渊 侯付彬)