北京交通大学王小君教授：人工智能技术在综合能源系统中的应用

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2021年9月25—26日，中国电工技术学会成立40周年纪念大会暨第十六届中国电工技术学会学术年会在北京会议中心盛大举行。北京交通大学王小君教授应邀在年会“新能源电力系统及装备”专题会议上，就“人工智能技术在综合能源系统中的应用”作特邀报告。现将王小君教授的报告分享给各位读者，以期促进本领域的学术交流和技术进步。本号将陆续推送大会的部分专家报告，请读者持续关注。

专家简介

王小君,北京交通大学电气学院副院长，教授。分别于2001年、2008年在华北电力大学获得学士和博士学位。2014年参与Bond计划赴英国ALSTOM GRID LTD交流学习。

近5年来主持国家重点研发计划课题1项，参与2项、主持1项国家自然科学基金以及多项国家电网公司科技项目。连续4年以核心人员主办和承办了IEEE国际会议，并担任本地执行委员会副主席与技术委员会委员；担任2020 IEEE I&CPS Asia分会场主席。荣获中国电工技术学会科技进步一等奖、日内瓦国际发明展银奖以及北京市教育成果二等奖等多项殊荣。

目前的研究方向主要聚焦于人工智能技术在综合能源系统和配电网领域的应用，并在该领域发表SCI/EI检索论文40余篇。

报告摘选

• 在能源改革过程中，目前国内外已建成多个综合能源系统示范工程。在实际工程的建设运行过程中，结合对综合能源系统的理论研究，逐渐发现综合能源系统相比于传统配电网及微电网具备不同的运行特性，对运行优化技术提出了新的挑战。

• 新一代人工智能技术可以更好地拟合非线性关系，减少网络参数的需求，实现快速求解。利用其强大的自主学习能力，以及与机理模型的有机结合，基于人工智能的综合能源系统智能化成为现实。

• 随着综合能源利用技术的不断发展与用户用能需求的多元化，现有单一负荷预测方法难以反映多元负荷间的耦合特性，精确的多元负荷预测将成为综合能源系统优化调度和经济运行的首要前提。而人工智能技术的应用主要需要解决数据时序特性，多元负荷耦合性以及数据样本不足的问题。

• 综合能源系统精细化的物理优化模型构建存在困难且难以求解。在运行优化领域，我们认为人工智能技术在建立数据驱动模型，解决不确定性影响方面可以提供新的思路，同时如何提高人工智能模型收敛性以及提高数据模型与实际模型的一致性方面也有新的方法。

• 多能源市场交易中参与主体众多、多能源耦合关系密切，不同主体的利益诉求不尽相同。寻求多主体利益均衡策略，实现不完全信息最优决策，有效引导群智进化方向是应对能源市场交易问题的新思考。

• 数字孪生技术利用传感器、物联网、虚拟现实、人工智能等数字技术对真实世界中物理实体和智能实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模，是实现能源互联实时感知、运行优化及自主进化的理想途径之一。