各位同学：

为进一步提升电气工程及其自动化、能源与动力工程、自动化、能源互联网工程等相关专业学生的科技创新、工程实践与团队协作能力，对接大型跨流域调水工程智慧节能与数字化运维产业需求，帮助学生系统掌握泵站能耗建模、梯级泵站智能优化调度等核心技能，熟悉电气与能源动力领域高水平学科竞赛与工程实践项目的研究方法与实施路径，现开展引黄入晋“智慧节能”创新实战训练营招募。训练营将以万家寨引黄工程为真实案例，结合学生专业基础与企业工程命题，提供系统化、项目化、实战化的教学指导与工程训练，全面提升学生的创新思维、工程分析能力与算法开发素养。

现将具体事宜通知如下：

一、集训对象

电气与动力工程学院所有专业本科生，或有意愿学习了解与掌握电力、能源、自动化专业相关知识的在校本科生。集训营择优选择60名同学。

二、集训时间

2026年5月14日~2026年5月23日

三、集训地点

太原理工大学电气与动力工程学院

四、集训内容

本次训练营以万家寨引黄工程总干一、二、三级泵站组成的梯级泵站输水系统为研究对象，以“智慧算法驱动节能降耗”为核心主线，通过理论学习与算法实践相结合的方式，带领学生完成以下内容：

1. 引黄工程能量传输流程认知与泵站功率建模：通过系统讲解万家寨引黄工程生产运行背景，要求学生自主分析单级泵站能量传输流程（涵盖输变电设施→变频器→电动机→传动机构→主水泵等全链路），学会以水泵运行功率公式为基础，推导单级泵站总运行功率的计算方法，建立从工程认知到数学建模的完整逻辑。 

2. 水泵特性曲线拟合与优化模型搭建：基于工程实际数据点或实际运行曲线，指导学生掌握水泵流量—扬程（Q-H）曲线与流量—效率（Q-η）曲线的拟合方法；在此基础上，引导学生结合峰谷分时电价机制，逐步搭建单级泵站日运行成本优化模型与梯级泵站日运行成本多任务优化模型，为算法求解奠定模型基础。

3. 多任务粒子群优化算法学习与编程实现：要求学生自主学习粒子群优化算法的基本原理，通过查阅文献资料，掌握多任务粒子群优化算法的核心思想；采用MATLAB或Python语言完成算法代码的编写与调试。
4. 梯级泵站优化方案求解：要求学生运用多任务粒子群算法求解梯级泵站日运行成本多任务优化模型，获得每级泵站各水泵的最佳运行方案（包括运行流量与运行时间），共同分析优化结果对工程调度实际的指导价值。

五、集训认定

学生完成训练营学习和考核，根据汇报和实践情况记录创新实践学分。

六、报名方式

请在“太原理工大学大学生创新成果管理平台”报名。报名链接http://202.207.240.100/wealcore/stu_login.jsp

招募时间为2026年5月11日-2026年5月13日。

本次集训营的招募报名与集训相关工作由电气与动力工程学院负责。

请报名的同学微信扫描二维码加入以下微信群，后续将通过群发布相关集训营信息。