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11月7日:智能电网中能源管理的分布式优化方法
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11月7日:智能电网中能源管理的分布式优化方法
主讲:李超杰
时间:11月7日10.30-11:30
地点:逸夫楼I311
报告人简介:
李超杰于2007年,2011年,2017年分别毕业于重庆大学电子科学与技术本科,重庆大学计算机科学硕士以及澳大利亚皇家墨尔本理工大学电力与电子工程博士。鉴于博士期间优秀学术成果,获得国家自费留学生奖学金。现在就职于皇家墨尔本理工大学工程学院,主讲智能电表数据分析,智能电网优化管理。已发表SCI论文约30篇,包括IEEE Trans. Smart Grid, IEEE Trans. Power System, IEEE Trans. Control Systems Technology等电力与自动化领域著名杂志. 2016年获得IEEE Power and Energy Society General Meeting 最佳论文奖。
报告内容简介:
随着电力需求的日益增长,传统化石能源的枯竭促使可再生能源的有了长足的发展。一方面,由于可再生能源的间歇性、不可控性等一系列因素,使得大面积“弃风弃光”维持电网稳定成为了能源需求降低、负荷波动过大、配电网络故障等情况发生时的首选。另一方面,随着微电网、智能楼宇、电动汽车和分布式可再生能源的推广与普及,现有的大部分控制、调度策略已经无法适应日渐复杂的配电网络。加之大规模储能设备带来的高额成本与维护费用,使得发展以先进调度策略技术为主,低运行、维护、建设成本的微电网成为了现阶段微电网建设的主要目标。因此,如何克服可再生能源的缺陷以及应对灵活的负载需求也顺理成章地成为了微电网的首要问题。在此趋势下,不仅限于传统电网,甚至是传统能源的“集中供应”运营模式已经不再适应种类繁多,灵活多变的能源需求。从供电网的角度上来看,由于自身特性、利用效率、建设维护成本的影响,可再生能源相对于传统发电方式而言,既不具备价格优势,也不具备相应的灵活调节能力。此外,由于传统电网的运行方式限制,导致可再生能源无法就地消纳,远距离的传输损耗进一步加剧了可再生能源浪费。从微电网的角度上来看,能源交易机制因其自身适应性强、应用广泛、社会收益高、建设成本低以及分布式结构等一系列优势,使其针对大规模分布式可再生能源的接入拥有了先天性的优势。因此,无论是从主电网的角度考虑,还是从微电网的角度考虑,分布式管理机制的发展不仅能提升可再生能源的利用率以促进可再生能源的良性发展,也能优化配电网络资源分配、支撑区域各类分布式能源之间的协调控制、实现可再生能源高效消纳、提高微电网收益以及社会福利等。
报告将介绍机器视觉的基本概念,结合应用实例回顾机器视觉的发展历程,并对机器视觉的发展做出展望。
主办:电气与信息工程学院 发布单位:科研处
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