向月-基于关联性挖掘的配电网投资规划建模与优化

来源:中国电机工程学会  发布时间:2020-05-26

向月,四川大学,副教授,工学博士学位。长期从事电气工程(专业)工作。

依托项目名称:基于关联性挖掘的配电网投资规划建模与优化

个人简介:

向月,四川大学,副教授,工学博士学位。长期从事电气工程(专业)工作。

主要进行配电网规划与优化运行、电动汽车与智能电网交互、能源系统建模与市场分析、电力系统数据科学与优化等方面的研究与教学工作。

目前发表学术论文100余篇,其中SCI检索40余篇,获得国内发明专利授权4项,作为主要完成人之一其研究成果“多约束条件下的电网安全分析与运行优化理论”获得四川省2019年自然科学一等奖,主持/完成国家自然科学基金青年项目、四川省科技计划项目、国家电网公司科技项目等多项课题。

依托项目简介:

项目名称:基于关联性挖掘的配电网投资规划建模与优化

关 键 词:配电网投资;规划建模;关联性挖掘;优化决策

项目摘要:

配电网投资规划是国家基础设施建设重要环节,随着以高渗透率清洁能源、高参与度主动负荷等为特征的配电网转型,投资规划问题在新形势下有了新的技术需求。配电网投资规划可选技术方案繁多、受气象条件、负荷波动等多因素影响,本质上是计及了复杂运行特征、多重不确定性、多主体收益、非线性多约束等的大规模高维度组合优化问题。面对庞大的投资方案与候选措施,探索与开拓新的优选决策方法十分必要。本项目研究以模拟配电网改造措施下多元主动元件间的协同运行仿真为突破口,搭建面向规划的“样本库”,以投资规划方案与性能/效益指标间的直接数据关联关系取代传统优化决策模型中繁琐的物理建模解析方程和约束条件,通过机器学习等技术构建起基于关联性挖掘的投资方案评估“快速通道”,由此简化配电网投资决策模型,实现方案优选。项目研究工作的开展将有助于提高未来配电网投资规划精准性与适应性,实现配电网投资规划优化决策技术创新。


参加2015 IEEE APPEEC会议


参加第六届电气类专业教学改革研讨会


日常指导研究生学习