【2021伯时讲坛第2讲——研究生学术前沿系列讲座】

报告题目：新型智能优化算法在新能源系统复杂优化问题中的应用

主讲人：杨之乐 副研究员（中国科学院深圳先进技术研究院）

时间: 11月24日 9:00

地点：1066vip威尼斯宝山校区东区机自大楼322伯时会堂

个人简介：

杨之乐博士，中国科学院深圳先进技术研究院副研究员，中国科学院青年创新促进会成员，主要从事神经网络、进化计算、深度学习等人工智能方法在信息-物理-社会融合系统、电力系统优化调度、新能源及电动汽车电网集成、新能源发电出力建模、电动汽车电池建模等相关问题的应用研究，已发表SCI/EI检索重要期刊及顶级会议论文150余篇，谷歌学术总引用超过1700次，H因子23，申请发明专利37项。主持国家自然科学基金青年、面上项目，中国科学院青年创新促进会人才项目，中国博士后基金面上项目，广东省自然科学基金、国家电网等企业委托等项目16项；参与国家重点研发计划，欧盟地平线2020计划，英国牛顿基金会、工程物理研究理事会项目，工信部产业示范，国家自然基金委重点、国际合作、广东省科技重大专项等多个重要项目30余项；任JCR 2区期刊Complexity编委和中国人工智能学会会刊CAAI Trans青年编委，在JCR期刊Complexity、ESCI 期刊IJSIR、国内核心郑州大学学报工学版等知名期刊上组织人工智能应用专刊任客座主编或编委；是包括IEEE TIE，TII, TASE, TEVC, TNNLS, CIM, Applied Energy, Energy, Energy Conversion and Management等60多个顶级与知名SCI期刊的审稿人；曾任亚洲人工智能大会IPC共同主席，在6个Springer旗下CCIS丛书系列任编辑。曾获斯普林格自然首届中国新发展奖，中国产学研合作创新成果一等奖，SCI期刊《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》最高引用奖，中国电机工程学会优秀论文奖，《发电技术》优秀论文奖，国际云计算与智能方法会议优秀学生论文提名奖；两篇计算智能方法与应用文章分别获2014、2017生命系统建模仿真及可持续能源与环境大会最佳论文奖。

报告内容:

智能优化算法经过了数十年的发展，已经成为求解大规模NP难、非线性、强约束问题的一种有效工具。包括遗传算法、粒子群等经典方法和教学优化、灰狼优化、竞争群优化等新兴智能方法均在多个工程领域取得了广泛应用。在新能源系统中，面向大规模机组组合、经济环境调度、潮流分析、最优配置、散热片设计、太阳能和燃料电池参数辨识等混合整数及强非线性优化问题，仍是长期困扰新能源系统大规模应用的难题。本报告从电动汽车接入电网的优化方法综述出发，重点介绍几种电动汽车接入电网的机组组合和经济调度的新模型和基于启发式优化的求解方法，也简述了课题组近期在其他复杂优化问题研究的相关工作。