中科院电工所肖浩副研究员：基于深度学习的微网群互动行为建模及优化应用

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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。中科院电工所肖浩副研究员应邀在年会“新能源电力系统及装备”专题会议上，就“基于深度学习的微网群互动行为建模及优化应用”作特邀报告。现将肖浩副研究员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

肖浩，中科院电工所副研究员，硕士生导师，入选中科院青促会。任IEEE PES 中国区电网运行控制技术分委会常务理事，中国电工技术学会人工智能与电气应用专委会委员、中国电工技术学会青工委委员。主要从事电力/综合能源系统优化运行、人工智能电力应用领域研究。主持国家自然科学基金面上/青年项目各1项、国家重点研发计划子课题1项、中科院及国网横向项目5项，发表SCI/EI论文60余篇，授权发明专利10余项，获中国仿真学会技术发明一等奖1项、CSEE JPES期刊优秀论文奖1项、中国电机工程学会期刊优秀论文奖2项等。

报告摘选

• 基于深度学习的微网群互动特性行为建模是一种良好的解决方案，不仅可以保护微网内部参数数据的隐私，同时也可更好支撑微网群的互动运行及参与市场辅助服务。

• 采用深度学习的微网群特征封装，结合强化学习、联邦学习等机器学习决策，可以一定程度解决信息不完备下的微网群管控、策略进化等问题，有较好的实际利用价值和可推广性。

• 数据驱动的微网群互动运行对于构建新型电力系统，实现高比例可再生能源消纳具有重要意义，但未来还仍需突破小样本下的可学习性、机器学习模型的机理可解释表达等难题。