图1 参会现场

 图2 学术报告会主题

本次报告会由李明老师主持。他首先介绍了范思远副教授的学术背景：系清华大学博士后，现任东北电力大学副教授、硕士生导师，入选吉林省高层次E类人才，并担任中国仪器仪表学会智能车与机器人分会委员。其长期研究方向包括新能源发电功率预测、光伏板积灰检测及智能运维装置研发等，曾主持国家自然科学基金青年项目、国家重点研发计划子课题、吉林省重点研发计划等多项科研项目。

 图3 学术报告会主要内容

报告中，范思远副教授以“AI赋能光伏电站高效运行”为核心，首先梳理了AI发展历程与大模型演进阶段，剖析了光伏电站发电效率受环境影响的痛点与行业面临的核心挑战。随后，他重点讲解了基于深度学习的光伏功率预测技术，针对不同场景提出动态损失模拟、分布式集群时空预测、多模态融合及云轨迹分析等多种创新方法，展现了AI技术在提升光伏电站可靠性与发电量方面的关键作用。此外，范思远副教授介绍了基于计算机视觉的光伏全维感知技术，包括光伏组件热斑检测方法、光伏组件隐裂检测方法等，还分享了数据处理与边缘部署的实践方案，包括光伏功率数据清洗方法等，进一步提升光伏电站的运维效率。

范思远副教授的报告内容兼具理论深度与实践价值，为在场师生呈现了“AI+新能源”交叉领域的前沿进展，引发了热烈反响与深入思考。

 图4 学生提问环节

 图5 学生提问环节

在随后的交流环节，现场讨论气氛活跃。多名学生聚焦学术研究与工程实践的关键问题，围绕光伏组件功率模型向光伏电站级场景的拓展应用、基于AI技术的逆变器输出波形优化策略、光伏系统智能运维的后续研究方向，以及AI模型训练的数据集构建等核心问题踊跃提问。范思远副教授结合自身研究经验，逐一进行了专业且详尽的解答，针对性地回应了学生们的疑惑，为相关方向的研究提供了切实可行的思路。

最后，李明老师对本次学术报告会进行总结，高度肯定了报告的学术价值与实践指导意义，并代表团队向范思远副教授的精彩分享致以诚挚的谢意。