專家簡介

王小君,北京交通大學電氣學院副院長，教授。分別于2001年、2008年在華北電力大學獲得學士和博士學位。2014年參與Bond計劃赴英國ALSTOM GRID LTD交流學習。

近5年來主持國家重點研發計劃課題1項，參與2項、主持1項國家自然科學基金以及多項國家電網公司科技項目。連續4年以核心人員主辦和承辦了IEEE國際會議，并擔任本地執行委員會副主席與技術委員會委員；擔任2020 IEEE I&CPS Asia分會場主席。榮獲中國電工技術學會科技進步一等獎、日內瓦國際發明展銀獎以及北京市教育成果二等獎等多項殊榮。

目前的研究方向主要聚焦于人工智能技術在綜合能源系統和配電網領域的應用，并在該領域發表SCI/EI檢索論文40余篇。

報告摘編?

• 要實現雙碳目標,能源電力行業將承擔主力作用。而綜合能源系統作為能源系統的改革方向之一，在實現我國“雙碳”目標過程中將發揮重要作用。在一次能源和終端能源消耗之間存在多種能源互相轉化，多能源協同優化是未來能源系統關鍵之一。
• 能源系統中往往包括冷熱電氣多種能源形式，電力系統、供熱系統、供氣系統等不同系統具有不同的運行特性。利用不同能源的特性，互補互濟，實現高效利用是我們的目標。在這些能源形式中，電力具有高效清潔，可調控能力強，往往作為綜合能源系統的核心。
• 在能源改革過程中，目前國內外已建成多個綜合能源系統示范工程。在實際工程的建設運行過程中，結合對綜合能源系統的理論研究，逐漸發現綜合能源系統相比于傳統配電網及微電網具備不同的運行特性，對運行優化技術提出了新的挑戰。
• 新一代人工智能技術可以更好地擬合非線性關系，減少網絡參數的需求，實現快速求解。利用其強大的自主學習能力，以及與機理模型的有機結合，基于人工智能的綜合能源系統智能化成為現實。
• 隨著綜合能源利用技術的不斷發展與用戶用能需求的多元化，現有單一負荷預測方法難以反映多元負荷間的耦合特性，精確的多元負荷預測將成為綜合能源系統優化調度和經濟運行的首要前提。而人工智能技術的應用主要需要解決數據時序特性，多元負荷耦合性以及數據樣本不足的問題。
• 綜合能源系統精細化的物理優化模型構建存在困難且難以求解。在運行優化領域，我們認為人工智能技術在建立數據驅動模型，解決不確定性影響方面可以提供新的思路，同時如何提高人工智能模型收斂性以及提高數據模型與實際模型的一致性方面也有新的方法。
• 多能源市場交易中參與主體眾多、多能源耦合關系密切，不同主體的利益訴求不盡相同。尋求多主體利益均衡策略，實現不完全信息最優決策，有效引導群智進化方向是應對能源市場交易問題的新思考。
• 數字孿生技術利用傳感器、物聯網、虛擬現實、人工智能等數字技術對真實世界中物理實體和智能實體對象的特征、行為、形成過程和性能等進行描述和建模，是實現能源互聯實時感知、運行優化及自主進化的理想途徑之一。