主播君的话
有难题发榜，凭本事揭榜！在今年第十九届“挑战杯”竞赛“揭榜挂帅”专项赛上，面对硬核企业发出的诸多科技发展前沿和关键核心技术难题，敢闯敢干的青年学子们无畏艰险，交出了令人惊喜的答卷！
桂林理工大学参赛团队
近年来，全球气候变化加剧导致极端天气增多，台风、洪水、极寒等自然灾害的发生对城市能源系统安全稳定运行带来极大挑战，亟须建立基于强人工智能和数字孪生的城市低碳能源信息物理系统，如何有效应对，成为当务之急，这也成为国网上海市电力公司发榜的初衷。
桂林理工大学团队
“在全球气候变化和低碳转型的双重背景下，针对目前储能成本高、储能规划能力不足、覆盖面不足、安全稳定性弱的社会痛点，我们提出了四大模型来构建高自愈、高互动、高效能、高承载配电网的总体方案，以解决当前国网系统的不足。”
在方案中，团队设计研发了高精度技术成本预见模型、储能需求预测模型、多储能技术布局优化模型、极端天气灾害预测模型，来针对性解决不同问题所在。
桂林理工大学地理空间信息工程专业学生
张俊超
“例如聚焦抽水蓄能、锂电池储能和氢储能三大主流技术，我们提出高精度技术成本预测模型。”
该模型通过双因素技术学习曲线模型，融合“干中学”和“研发中学”效应，以累计装机量和专利授权量来精准预测储能成本，为储能技术提供精准的成本预见。
在研发多储能技术布局优化模型的过程中，为了实现配电网的高效能和经济性，团队设定了最小化电能损耗和最小化经济成本两大目标。
张俊超
“我们特别选取了四川省进行测算，通过模拟退火算法优化40年储能布局，确保在不同学习情景下找到满足需求的最优配置，降低损耗与成本，实现高效能与经济性。”
当前，极端天气的预测存在一定困难，如何有效捕捉天气数据的波动和复杂特征成为难点。
桂林理工大学计算机应用技术专业学生
陈仕磊
“团队研发的极端天气灾害预测模型能深入分析并理解数据中的复杂关系和模式，展现出在多种灾害类型预测中的强大潜力。
我们的准确率提升至99％，训练损失降低至0.03％，将其应用于自主研发的储能需求预测与布局可视化平台中，可为城市能源系统提供完善的预防和应对策略。”
解决问题并非一朝一夕之功，张俊超有个规划：在未来持续优化储能模型，升级灾害预测系统，让技术方案能够尽快落地应用，助力国家实现低碳转型，为可持续发展贡献青春力量。
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共青团新闻联播（ID：gqviewpoint）
记者 | 李川 周呈宣
编辑｜李川 统筹｜陈凤莉
中国青年报·中青在线出品
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