近日，江苏省应用数学科学研究中心温广辉教授团队联合华中科技大学曾志刚教授研究团队在人工智能赋能的新能源电力系统运行“预测-调度-控制-市场”方面取得相应进展。研究成果以“基于人工智能的新能源电力系统运行方法（Artificial Intelligence-based Method for Renewable Power System Operation）”为题，发表于《自然》子刊（Nature Review Electrical Engineering）期刊上。
论文链接：https://www.nature.com/articles/s44287-024-00018-9。
图 基于人工智能的新能源预测综述框架
新能源大规模接入电力系统消纳利用是践行“双碳”战略的重要举措。然而，新能源出力具有波动性、间歇性、不确定性，给新能源接入的电力系统的安全稳定运行带来一系列挑战，主要反映在“预测精度欠佳-调度协同风险高-控制灵活性不足-电力市场缺乏活力”这几个方面。因此，研究如何解决以上挑战，实现“精准预测-协同调度-灵活控制-市场机制”具有重要的科学意义与社会价值。
针对上述领域痛点，研究团队从人工智能的角度出发，综述了电力系统运行中“预测-调度-控制-运行”四个方面的主流人工智能方法。本文讨论了机器学习、深度学习以及强化学习方法在电力系统预测、调度、控制、市场这个四个方面支持新能源消纳的能力，同时强调了这些技术对不同电力系统运行场景的工程应用可行性。最后，本文展望了新型电力系统发展的潜在趋势以及可能的人工智能解决方案，为应对大规模分布式的能源储存系统以及日益复杂化的电力市场。
近年来，在江苏省应用数学科学研究中心项目的支持下，温广辉教授团队围绕复杂系统建模与调控积极开展科学研究。主持国家杰青项目、科技部重点研发课题等科研项目，在Nature子刊、Research、IEEE TAC和Automatica发表了多篇高水平学术论文。
