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研究版图

研究

电力电子与人工智能驱动的新型电力系统

我的研究将电力系统快速动态与控制、优化和可信人工智能相连接,旨在提升含基于逆变器的资源(IBRs)的现代电网在安全性、韧性、灵活性与经济性方面的表现。

  • 2 大研究愿景
  • 8 个相互关联的主题
  • 代表性 研究成果

两项相互补充的研究愿景

第一项愿景建立 IBR 主导电网的物理与数学基础;第二项愿景发展能够在这些基础上运行的智能模型、工程智能体与基础设施。

各研究方向如何连接

两项愿景遵循一条从系统表征走向可衡量工程结果的共同路径;人工智能既是贯穿其中的方法,也是需要与电网协同设计的基础设施。

  1. 模型

    以决策所需的精度表征物理动态与学习型动态。

  2. 边界

    刻画稳定性、可行性、资源能力、不确定性与安全边界。

  3. 决策

    将这些边界嵌入控制、运行、规划、市场与工程工作流。

  4. 结果

    从安全、韧性、成本、可复现性与可验证性评价最终结果。

研究主题

每个主题概括核心研究问题与主要方法,突出一项代表性成果,并汇集所有相关成果。

愿景 · IBR 主导电力系统

IBR 建模、控制与稳定性

面向异构 IBR 与交直流混联系统,发展可服务于决策的动态模型、稳定性认证以及协调与自适应控制方法。

  • 动态建模
  • 稳定性认证
  • 构网型控制
  • 自适应控制
展开研究问题与相关成果:IBR 动态、控制与稳定性

核心研究问题

  • 可服务于决策的动态表征
  • 稳定性表征与认证
  • IBR 协调与自适应控制

相关成果 (18)

愿景 · IBR 主导电力系统

网络运行边界与资源能力

刻画可行域、安全域和网络能力曲线的几何结构、计算方法与限制机理,并将其转化为规划和运行约束。

  • 运行边界
  • 安全域
  • 能力曲线
  • 边界感知决策

代表性成果

Operational boundary of flow network

2023 · Reliability Engineering & System Safety, vol. 231

展开研究问题与相关成果:运行边界与资源能力

核心研究问题

  • 可行域的几何结构与认证
  • 网络能力曲线与限制机理
  • 边界感知的规划与运行

相关成果 (24)

愿景 · IBR 主导电力系统

动态安全约束决策

将快速动态、稳定约束和设备可控能力嵌入运行、调度、规划、协同设计与市场决策。

  • 动态安全
  • 稳定约束优化
  • 虚拟惯量调度
  • 市场设计
展开研究问题与相关成果:动态安全决策

核心研究问题

  • 连接快速动态与系统级决策
  • 动态安全约束下的运行与规划
  • 资产、控制与运行的协同设计
  • 稳定性的经济价值与市场表达
  • 经济流与动态市场设计

相关成果 (15)

愿景 · IBR 主导电力系统

韧性与网络物理安全

通过可复现的事件证据量化系统韧性,并发展与物理后果相联系的网络防御、极端事件运行和恢复方法。

  • 韧性度量
  • 网络物理安全
  • 极端事件
  • 系统恢复
展开研究问题与相关成果:韧性与网络物理安全

愿景 · AI 驱动的智能电力系统

面向电力系统的物理信息与可信 AI

将物理规律、网络结构、不确定性、运行约束和安全证书嵌入学习模型,支撑安全关键的电力系统建模、控制与优化。

  • 物理信息学习
  • 安全强化学习
  • 可验证 AI
  • 学习型动态表征
展开研究问题与相关成果:物理信息与可信 AI

愿景 · AI 驱动的智能电力系统

智能工程 Agent 与自动化科研

发展领域化大语言模型(LLMs)与工程 Agent,将工程意图转化为可执行、可追踪且由物理与数值结果验证的人机协同工作流。

  • 大语言模型
  • 工程 Agent
  • 结果验证
  • 自动化科研
展开研究问题与相关成果:工程 Agent 与自动化科研

核心研究问题

  • 可执行的工程智能体
  • 基于结果的 Agent 验证与基准
  • 人类监督下的自动化科研

相关成果 (3)

愿景 · AI 驱动的智能电力系统

面向运行、规划与控制的决策智能

在有限数据、结构变化和不确定性条件下,将预测、学习型表征与学习增强控制连接到可行、可靠且计算可承受的工程决策。

  • 预测
  • 不确定性
  • 预测到决策
  • 学习增强控制

代表性成果

Fusion of Microgrid Control With Model-Free Reinforcement Learning: Review and Vision

2022 · IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 14, no. 4

展开研究问题与相关成果:决策智能

核心研究问题

  • 新情景与有限数据下的预测
  • 预测与决策的耦合

相关成果 (6)

愿景 · AI 驱动的智能电力系统

AI 基础设施与电网协同设计

跨计算、热管理、电气和电网层协同设计 AI 工作负荷与数据中心,在保障计算服务的同时改善可靠性、经济性与环境表现。

  • 数据中心
  • 灵活 AI 负荷
  • 电网友好交互
  • 基础设施协同设计

代表性成果

PowerMorph: Shaping LLM Training for Data Center Demand Response

2026 · IEEE International Parallel and Distributed Processing Symposium (IPDPS)

展开研究问题与相关成果:电网–AI 基础设施协同设计

核心研究问题

  • 电网友好且节能的 AI 工作负荷
  • 面向 AI 基础设施的能源系统协同设计
  • 全生命周期与环境影响

相关成果 (3)

查看研究成果与合作方向

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