中經(jīng)聯(lián)播訊 在全球能源結構加速向低碳化、綠色化轉(zhuǎn)型的關鍵時期，中國電氣工程領域涌現(xiàn)出了一批技術實力雄厚的行業(yè)精英，楊肇寧便是其中的杰出代表。作為電氣檢測設備前沿技術的探索者與踐行者，他憑借深厚的學術功底和豐富的實踐經(jīng)驗，有力推動了能源行業(yè)的革新與電氣設備檢測技術的突破。

2021年，楊肇寧從美國約翰霍普金斯大學獲得理論（基礎）數(shù)學碩士學位后毅然回國，加盟電氣行業(yè)領軍企業(yè)保定大恒電氣科技有限公司并擔任首席技術官。在他的引領下，公司技術創(chuàng)新與業(yè)務發(fā)展取得了顯著成就。公司成功研發(fā)出多款具有國際領先水平的新產(chǎn)品，這些產(chǎn)品極大地提升了電氣運維的安全性與可靠性，不僅在國內(nèi)市場占據(jù)領先地位，還贏得了國外客戶的青睞，為公司贏得了良好聲譽和可觀的經(jīng)濟效益。

作為首席技術官，楊肇寧積極推動產(chǎn)學研合作，與多所知名高校和科研機構建立深度合作關系，不斷引入前沿技術和優(yōu)秀人才，為公司技術創(chuàng)新注入了源源不斷的活力。同時，他注重團隊建設與人才培養(yǎng)，打造了一支高素質(zhì)、專業(yè)化的研發(fā)團隊，為公司持續(xù)發(fā)展奠定了堅實基礎。

楊肇寧在電氣檢測設備的研發(fā)中，充分發(fā)揮其數(shù)學專業(yè)背景的優(yōu)勢，運用測度理論、數(shù)理統(tǒng)計等方法對復雜的電氣系統(tǒng)運行狀態(tài)進行精確建模。通過建立數(shù)學模型，他深入分析了電氣系統(tǒng)的動態(tài)特性，從而提高了檢測設備的準確性和可靠性。此外，他還極具前瞻性地將大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術應用到電氣檢測設備的研發(fā)中，開發(fā)出了一系列創(chuàng)新性技術成果，如基于大數(shù)據(jù)技術的電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)和基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力負荷預測系統(tǒng)。

其中，基于大數(shù)據(jù)技術的電力設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)因其技術優(yōu)勢受到了業(yè)內(nèi)的廣泛關注。該系統(tǒng)通過實時采集電力設備的運行數(shù)據(jù)，結合大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，能夠精準預測設備的運行狀態(tài)和潛在故障。其強大的實時監(jiān)測功能能夠?qū)υO備狀態(tài)進行毫秒級分析，及時發(fā)現(xiàn)異常并進行預警，有效延長了設備使用壽命。得益于楊肇寧的模塊化設計思想，該系統(tǒng)具有較強的應用場景兼容性，可廣泛適用于變電站和配電網(wǎng)絡，并支持遠程監(jiān)控與維護，大幅降低了維護成本。數(shù)據(jù)可視化平臺以直觀的圖表展示設備狀態(tài)趨勢，為管理決策提供了科學依據(jù)。

此外，楊肇寧還敏銳地意識到電力負荷預測在電力系統(tǒng)運行中的重要性，因此研發(fā)出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力負荷預測系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用深度學習技術，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、天氣條件、節(jié)假日等多種因素，能夠精準預測未來的電力需求。這不僅優(yōu)化了電力資源的分配，還為電網(wǎng)調(diào)度提供了科學依據(jù)，有效避免了電力供應不足或過剩的問題。該系統(tǒng)的應用顯著提高了負荷預測的準確性和精準度，降低了電力公司的備用電源需求和運營成本。

在可再生能源和分布式發(fā)電快速發(fā)展的背景下，傳統(tǒng)的電力負荷預測系統(tǒng)已無法滿足需求。而楊肇寧研發(fā)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡的電力負荷預測系統(tǒng)為電力行業(yè)的智能化管理和可持續(xù)發(fā)展提供了強有力的技術支持。他的技術成果在智能電網(wǎng)、能源管理、設備維護等領域具有廣闊的應用前景，為電氣行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供了全新的解決方案。

楊肇寧的成就不僅體現(xiàn)了他在電氣技術領域的卓越能力，更展現(xiàn)了他對未來能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的深刻洞察和責任感。展望未來，他將繼續(xù)探索人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術在電氣行業(yè)的應用，為實現(xiàn)電能的高效利用和碳中和目標做出更多貢獻。（撰稿東方倩）