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（新春走基层）电力“新兵”的元宵节：从“社会小白”到“电力守护者”******

　　中新网晋中2月3日电 题：电力“新兵”的元宵节：从“社会小白”到“电力守护者”

　　作者 高雨晴 张博然 冀一鸣

　　“小元，元宵节快到了，这时候千万不能松懈，咱们再进行一次特巡工作。”“好的，师父，马上就来。”临近元宵节，值长王时光带着刚入职的新员工元淑媛走进设备区，开展特巡工作。

　　从刚参加工作的大学生，到一名电力守护者，面对新环境、新群体、新挑战，元淑媛即将在国网山西超高压变电公司1000千伏特高压洪善站度过一个不一样的元宵节。自大年三十起，他们就一直坚守在工作岗位，至今已连续工作半个月。

　　1000千伏特高压洪善变电站位于山西省晋中市平遥县洪善镇北长寿村，于2017年8月14日正式投入运行。该站作为1000千伏榆横-晋中-潍坊特高压交流输变电工程的中间变电站，是华北特高压交直流主网架的重要组成部分，构成了“晋电外送”的重要通道之一。

　　往年元宵节，元淑媛都是和父母、朋友一起度过，“入职后第一年的元宵节就在站里度过，心里感到很期待”。

　　“工作十几年，在站里过节对我们来说已经习以为常了。”王时光指着眼前的设备说：“小元，你看看眼前的这些设备，想象我们同医生一样，在保电的关键阶段，对站内设备进行最后一次全面体检，好比家里的大扫除，做好保供专项巡查工作，是为了千家万户能够过上一个明亮温暖的幸福年。”

　　站长王亚文一如往常坚守岗位，在特巡班前会上，他介绍，目前正处于迎峰度冬和两节保电关键期，面对近期出现的雨雪天气，“我们已提前做好突发事件应急处置预案，开展相应的防寒、防冻、防风应急演练，保障电力主网在极寒天气下的安全稳定运行。”

　　于是，元淑媛和师父王时光拿着铁锹、铲雪车和扫帚走进站区，对前不久的大雪现场设备覆雪覆冰情况、GIS母线伸缩节以及室外箱柜加热驱潮等装置进行检查，并对500千伏一期、二期断路器水平布置盆式绝缘子法兰对接面的积雪进行清理。

　　手指头、脚趾头快被冻僵，呼出的热气形成小水珠挂在睫毛上，元淑媛心里感到十分困惑：“师父，等太阳出来雪慢慢化了就好了，为什么还要扫雪呢？”

　　“雪化了有可能顺着螺纹的缝隙破坏法兰的密封，造成漏气，严重了有可能对设备造成更大的伤害，还得停电处理，所以，能让大家在特殊时期放心用电，得靠我们每一个变电人认真负责去实现。”王时光语重心长地说。

　　为了保障节日期间可靠供电，洪善站启动防寒防冻特巡预案，加强站内设备的特殊巡视和红外测温的力度。同时组织运维人员对站内1000千伏主变、高抗进行“拉网式”隐患排查，对断路器加热器、保护小室、蓄电池室、消防泵房加热装置进行检查，密切关注气象变化，做好各项应急准备工作。

　　元宵佳节，元淑媛和站内值守的工作人员依旧会坚守岗位，紧盯监控大屏的报文信息，依次检查每台主变、高抗的油色谱在线的数据是否正确，照旧干着重复性的工作。

　　“作为一名青年员工，能在自己的岗位上发光发热，为守护万家灯火贡献属于自己的力量，让我倍感自豪。”元淑媛说。(完)

提速近10倍！基于深度学习的全基因组选择新方法来了******

　　近日，中国农业科学院作物科学研究所、三亚南繁研究院大数据智能设计育种创新团队联合多家单位提出利用植物海量多组学数据进行全基因组预测的深度学习方法, 可以实现育种大数据的高效整合与利用，将助力深度学习在全基因组选择中的应用，为智能设计育种及平台构建提供有效工具。相关研究成果发表在《分子植物（Molecular Plant）》上。

　　全基因组选择作为新一代育种技术，通过构建预测模型，根据基因组估计育种值进行早期个体的预测和选择，从而缩短育种世代间隔，加快育种进程，节约成本，推动现代育种向精准化和高效化方向发展。

　　统计模型作为全基因组选择的核心，极大地影响了全基因组预测的准确度和效率。传统预测方法基于线性回归模型，难以捕捉基因型和表型间的复杂关系。

　　相较于传统模型，非线性模型（如深度网络神经）具备分析复杂非加性效应的能力，人工智能和深度学习算法为解决大数据分析和高性能并行运算等难题提供了新的契机，深度学习算法的优化将会提高全基因组选择的预测能力。

　　该研究团队以玉米、小麦和番茄3种作物的4种不同维度的群体数据为测试材料，通过创新深度学习算法框架开发了全基因组选择新方法。

　　与其他五种主流预测方法相比，该方法有以下优点： 可以利用多组学数据开展全基因组预测；算法设计中包含批归一化层、回调函数和校正线性激活函数等结构，可以有效降低模型错误率，提高运行速度；预测精度稳健，在小型数据集上的表现与目前主流预测模型相当，在大规模数据集上预测优势更加明显；计算时间与传统方法相近，比已有深度学习方法提速近10倍；超参数调整对用户更加友好。

　　该研究得到了国家重点研发计划、国家自然科学基金、海南崖州湾种子实验室和中国农业科学院科技创新工程等项目的支持。

学术支持

中国农业科学院作物科学研究所

记者

宋雅娟

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）