2021年9月25—26日，中國電工技術學會成立40週年紀念大會暨第十六屆中國電工技術學會學術年會在北京會議中心盛大舉行。中科院電工所肖浩副研究員應邀在年會“新能源電力系統及裝備”專題會議上，就“基於深度學習的微網群互動行為建模及最佳化應用”作特邀報告。現將肖浩副研究員的報告分享給各位讀者，以期促進本領域的學術交流和技術進步。本號將陸續推送大會的部分專家報告，請讀者持續關注。
專家簡介
肖浩，中科院電工所副研究員，碩士生導師，入選中科院青促會。任IEEE PES 中國區電網執行控制技術分委會常務理事，中國電工技術學會人工智慧與電氣應用專委會委員、中國電工技術學會青工委委員。
主要從事電力/綜合能源系統最佳化執行、人工智慧電力應用領域研究。主持國家自然科學基金面上/青年專案各1項、國家重點研發計劃子課題1項、中科院及國網橫向專案5項，發表SCI/EI論文60餘篇，授權發明專利10餘項，獲中國模擬學會技術發明一等獎1項、CSEE JPES期刊優秀論文獎1項、中國電機工程學會期刊優秀論文獎2項等。
報告摘選
- 基於深度學習的微網群互動特性行為建模是一種良好的解決方案，不僅可以保護微網內部引數資料的隱私，同時也可更好支撐微網群的互動執行及參與市場輔助服務。
- 採用度學習的微網群特徵封裝，結合強化學習、聯邦學習等機器學習決策，可以一定程度解決資訊不完備下的微網群管控、策略進化等問題，有較好的實際利用價值和可推廣性。
- 資料驅動的微網群互動執行對於構建新型電力系統，實現高比例可再生能源消納具有重要意義，但未來還仍需突破小樣本下的可學習性、機器學習模型的機理可解釋表達等難題。
