研究框架
能源流程智能（Energy Process Intelligence, EPI）并非泛泛意义上的新能源 AI 应用，而是以对象中心流程挖掘（Object-Centric Process Mining, OCPM）为方法基础，面向源—网—荷—储系统内部及跨环节协同运行过程。通过关联能源对象、事件、约束与生命周期，EPI 将风机、场站、储能资产、调度指令、告警、工单与市场交易等多对象运行数据，组织为对象中心流程表征，从而支撑能源运行过程的发现、解释、预测与优化。
区别于三类相近方向
表征、解释、优化的连续链条
研究内容
Direction 01
多对象能源运行流程建模与挖掘
Object-Centric Energy Process Mining
源网荷储多类对象参与的业务活动、物理运行、信息交互与决策控制行为，如何从异构数据中被事件化、对象化、流程化和约束化表达？
对象中心流程挖掘能源事件日志物理约束流程模型流程一致性检测能源过程数字孪生
Direction 02
能源运行流程解释与风险分析
Energy Process Explanation and Risk Analysis
能源运行流程中的业务偏差、物理异常、信息失配和决策风险，如何被统一发现、归因解释、风险评估和演化预测？
可解释流程智能根因分析异常演化信息失配诊断可信预测规程合规检测风险传播分析
Direction 03
人机协同的能源流程安全优化
Human-in-the-loop Safe Energy Process Optimization
如何在业务规程、物理约束、信息可信与安全边界下，将流程认知转化为可验证、可回退、可执行的人机协同优化决策？
安全强化学习流程智能体人在环优化可信决策可回退执行虚拟电厂储能调度源网荷储运行与协同