数据驱动的电力系统鲁棒前瞻调度方法研究李志刚香港中文大学 ( 深圳 ) 副研究员IEEE Senior Member2024 年 10 月香港中文大學 ( 深圳 )The Chinese University of Hong Kong,Shenzhen个人简介· 工作经历-2024.8 至今，香港中文大学 ( 深圳 ) 理工学院，副研究员 ( 博导 )-2016.6-2024.7, 华南理工大学电力学院，副教授 ( 博导 )-2017-2018, 电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室 ( 清华大 学 ), 高级访问学者· 教育经历-2011-2016, 清华大学电机系，博士 ( 优秀论文、学术新秀 )-2014-2015, 美国伊利诺伊理工大学、美国阿贡国家实验室，访问学者 -2007-2011, 清华大学电机系，学士· 研究方向 · 学术兼 职-IEEE TSTE 、 CSEE JPES 编委，《电力自动化设备》《智慧电力》青年编委- 国网山东电力公司科学研究院特聘专家- 中国电工技术学会主动配电网及分布式电源专业委员会首任委员-IEEE PES 能源互联网协调委员会成员-IEEE Senior Member, 中国电机工程学会、中国电工技术学会高级会员- 电力系统规划与运行一能源系统优化理论与应用一综合能源系统建模与分析一人工智能在电力能源系统中的应用李志刚全球前 2% 顶尖科学家 (2021-2023) Elsevier 中国高被引学者(2022-2023)数据驱动的电力系统鲁棒前瞻调度方法研究 2目 录1 研究背景与问题分析2 鲁棒前瞻调度框架及其求解算法3 考虑风电场景相关性的电力系统鲁棒前瞻调度方法4 基于最恶劣场景预识别的数据驱动鲁棒前瞻调度方法5 结论和展望数据驱动的电力系统鲁棒前瞻调度方法研究 3目 录1 研究背景与问题分析鲁棒前瞻调度框架及其求解算法考虑风电场景相关性的电力系统鲁棒前瞻调度方法基于最恶劣场景预识别的数据驱动鲁棒前瞻调度方法结论和展望数据驱动的电力系统鲁棒前瞻调度方法研究 416.2%—— 风电场—— 电力控制中心无偏估计困难，超短期误差偏大数据驱动的电力系统鲁棒前瞻调度方法研究 5□ 风电特性分析口不确定环境下的系统运行调度强烈不确定性运行风险提高 调度成本增加14.3%52.1%2.2%口 可 再 生 能 源 发 展 迅 猛口 对 碳 排 放 降 低 有 重 要 意 义1000 1500 2000时段国内某地风电场超短期误差1 研究背景与问题分析研究背景和意义实时平衡、安全稳定运行火电 水电核电 风电光伏1.21.0 0.80.40.2大规模并网预测误差百分比(%)2500 30000.0-!核心问题 1对...
