讲座时间：2022年5月2日（星期一）16:00-18:00

讲座地点：腾讯会议  384 949 143

讲座题目：绿色能源互补智能电厂云控制系统研究

讲座嘉宾：夏元清  教授

讲座嘉宾：

夏元清，博士，北京理工大学讲席教授，博士生导师，北京理工大学自动化学院院长、教育部特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、国家高层次人才、享受国务院特殊津贴专家。担任国务院学位委员会第八届学科评议组成员、中国计算机学会大数据专家委员会委员、中国仪器仪表学会物联网工作委员会副理事长、中国指挥与控制学会云控制与决策专业委员会主任委员；任国际刊物《International Journal of Automation and Computing》编委、《Gyroscopy and Navigation》、《自动化学报》编委、《控制理论与应用》、《控制与决策》等刊物编委。主要研究领域为多源信息复杂系统的信息处理与控制、飞行器控制、无人移动平台协同控制、空天地一体化网络协同控制、云控制与决策等。在国内外重要学术刊物上发表学术论文300余篇，出版英文专著16部、中文专著2部、中英文教材3部，并于2014至今连续入选Elsevier中国高被引学者榜单。曾获得2011年国家科技进步二等奖一项（排名第二），2012年、2017年教育部自然科学二等奖一项（排名第一），2010年、2015年北京市科学技术二等奖两项（排名第一）；获2012年北京市优秀博士论文指导教师奖、2015年、2017年、2020年中国自动化学会优秀博士论文指导教师奖。所培养的博士毕业生中，1人获北京市优秀博士论文，3人获中国自动化学会优秀博士论文，2人获中国指挥与控制学会优秀博士论文。

讲座简介：

介绍云控制研究进展，在此基础上，针对现代电力系统中设施庞杂、多源异构海量数据难以有效处理、“信息孤岛”长期存在以及整体优化调度管理能力不足等问题，基于云控制系统理论， 以智能电厂为研究对象，提出了智能电厂云控制系统(Intelligent power plant cloud control system, IPPCCS)解决方案。基于智能电厂云控制系统，针对绿色能源发电波动性强、抗扰能力差的问题，利用机器学习算法对采集到的风电、光伏输出功率进行短时预测，获知未来风、光机组功率输出情况，在云端使用经济模型预测控制(Economic model predictive control, EMPC)算法, 通过实时滚动优化得到水轮机组的功率预测调度策略，保证绿色能源互补发电的鲁棒性，充分消纳风、光两种能源，减少水轮机组启停和穿越振动区次数，为用户清洁、稳定供电的同时降低了机组寿命损耗。列举区域云数据中心的供电算例以表明所提出方法的有效性。