講座時間：2022年5月2日（星期一）16:00-18:00
講座地點：騰訊會議 384 949 143
講座題目：綠色能源互補智能電廠云控制系統研究
講座嘉賓：夏元清 教授
講座嘉賓：
夏元清，博士，北京理工大學講席教授，博士生導師，北京理工大學自動化學院院長、教育部“長江學者”特聘教授、國家杰出青年科學基金獲得者、國家“萬人計劃”領軍人才、享受國務院特殊津貼專家。擔任國務院學位委員會第八屆學科評議組成員、中國計算機學會大數據專家委員會委員、中國儀器儀表學會物聯網工作委員會副理事長、中國指揮與控制學會云控制與決策專業委員會主任委員；任國際刊物《International Journal of Automation and Computing》編委、《Gyroscopy and Navigation》、《自動化學報》編委、《控制理論與應用》、《控制與決策》等刊物編委。主要研究領域為多源信息復雜系統的信息處理與控制、飛行器控制、無人移動平臺協同控制、空天地一體化網絡協同控制、云控制與決策等。在國內外重要學術刊物上發表學術論文300余篇，出版英文專著16部、中文專著2部、中英文教材3部，并于2014至今連續入選Elsevier中國高被引學者榜單。曾獲得2011年國家科技進步二等獎一項（排名第二），2012年、2017年教育部自然科學二等獎一項（排名第一），2010年、2015年北京市科學技術二等獎兩項（排名第一）；獲2012年北京市優秀博士論文指導教師獎、2015年、2017年、2020年中國自動化學會優秀博士論文指導教師獎。所培養的博士畢業生中，1人獲北京市優秀博士論文，3人獲中國自動化學會優秀博士論文，2人獲中國指揮與控制學會優秀博士論文。
講座簡介：
介紹云控制研究進展，在此基礎上，針對現代電力系統中設施龐雜、多源異構海量數據難以有效處理、“信息孤島”長期存在以及整體優化調度管理能力不足等問題，基于云控制系統理論， 以智能電廠為研究對象，提出了智能電廠云控制系統(Intelligent power plant cloud control system, IPPCCS)解決方案。基于智能電廠云控制系統，針對綠色能源發電波動性強、抗擾能力差的問題，利用機器學習算法對采集到的風電、光伏輸出功率進行短時預測，獲知未來風、光機組功率輸出情況，在云端使用經濟模型預測控制(Economic model predictive control, EMPC)算法, 通過實時滾動優化得到水輪機組的功率預測調度策略，保證綠色能源互補發電的魯棒性，充分消納風、光兩種能源，減少水輪機組啟停和穿越振動區次數，為用戶清潔、穩定供電的同時降低了機組壽命損耗。列舉區域云數據中心的供電算例以表明所提出方法的有效性。
