权威专家高度评价刘晋媛前沿技术成果：引领电力工程智能化与安全防护新高度

近日，我国电力工程技术领域两项突破性成果——“基于双向渐进结构拓扑优化算法的电力设备检测与诊断系统V1.0”与“基于深度学习的电力防火封堵材料优化选型与仿真系统V1.0”引发行业高度关注。中国电力科学研究院某首席专家接受记者专访，从技术原创性、应用价值及行业影响等维度，对两项成果进行了深度解析。该教授表示：“刘晋媛的技术创新不仅填补了国内空白，更在全球电力工程智能化领域实现了‘中国方案’的领跑。”

该教授首先对“基于双向渐进结构拓扑优化算法的电力设备检测与诊断系统V1.0”给予极高评价。他指出：“该技术成果在算法层面实现了突破性的创新。双向渐进结构拓扑优化算法的引入，使得电力设备状态监测从传统的静态采样分析跃升为动态、连续、结构级别的智能识别机制。”

据他分析，该成果最突出的优势在于其“预判能力”——通过持续采集与智能分析关键参数，不仅能够实现高精度的设备健康评估，还能在潜在风险初期即发出预警信号，显著提升了运维工作的主动性和精准度。该教授强调：“在目前行业普遍面临设备老化、维护资源紧张的背景下，刘晋媛的这项技术为电力设施的可靠运行提供了极具现实价值的解决方案，尤其在减少突发故障停机、降低设备维护成本方面，其综合效益尤为突出。”

在应用实效方面，这项技术成果在某特高压变电站的实测中，提前72小时预警了一起主变绕组局部过热隐患，较传统技术（平均预警率85%）实现质的飞跃。通过“预测性维护”替代“计划性检修”，国内某大型发电集团应用该技术成果后，年维护费用从2.3亿元降至1.38亿元，设备寿命平均延长3.8年。在某地大型电网的规模化部署中，此技术成果将非计划停机率从年均1.2次/台降至0.05次/台，相当于每年避免直接经济损失超15亿元。

针对另一项成果“基于深度学习的电力防火封堵材料优化选型与仿真系统V1.0”，该教授认为这是当前电力工程安全管理中“材料智能化设计与防护方案科学决策”的一次重大技术跨越。“传统的防火封堵材料选型常依赖经验判断或有限实验数据，缺乏科学、系统的评估依据。而刘晋媛的这项技术通过引入深度学习模型，构建起材料性能—环境条件—工程需求三者之间的复杂关联，实现了选型建议的高度智能化。”该教授表示。

他进一步指出，该技术成果的仿真功能尤其值得肯定，它能够精准模拟不同场景下材料的热阻性能、燃烧特性与封堵效果，大大提升了工程设计阶段的安全预判能力与施工环节的效率。他强调：“这一成果填补了电力安全防护领域在智能材料评估方面的技术空白，为未来电力工程的高标准建设与绿色化发展提供了关键技术支撑。”在某核电站防火改造工程中，这项技术成果仅用3小时完成传统需60人日的材料比对，推荐方案通过UL认证测试，耐火极限突破180分钟。通过这项技术成果提供优化材料用量与施工工艺，某沿海风电场的防火封堵工程总成本从4800万元降至3120万元，且生命周期维护频次减少70%。

该教授总结指出，刘晋媛的这两项技术成果不仅展现了强大的科研能力与工程转化水平，更凸显了其对行业关键痛点问题的深刻洞察与系统化解决思维。无论是在设备诊断智能化，还是在安全防护材料选型仿真化方面，刘晋媛的技术都体现出显著的原创性、前瞻性与应用导向性。

“当前电力工程正迈入数字化与智能化深度融合的新阶段，刘晋媛的成果正是这一时代趋势下的典范代表。”该教授如是评价，“她的技术既有坚实的理论基础，又具备强大的工程适配能力，为我国乃至全球电力行业的现代化升级提供了宝贵范式。”（记者：王州）

转自：智能信息网