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学术活动
Unit commitment problems and their compact and simple models, algorithms, and applications
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报告人:
Linfeng Yang, Professor, Guangxi University
邀请人:
Yuhong Dai, Professor
题目:
Unit commitment problems and their compact and simple models, algorithms, and applications
时间地点:
19:00-20:00 March 29 (Wednesday), Tencent Meeting: 845-594-534
摘要:

机组组合(UC)作为电力系统优化运行的基本问题之一,其模型的质量严重影响着求解器的求解效率,如何建立高质量的UC问题模型则成为近年研究的热点。为此,我们从大规模电力系统UC问题的模型、算法和应用方面展开研究,主要内容包括:针对单机组组合(1UC)问题,基于Facet、凸包以及动态规划相关理论,研究全新的1UC问题统一建模框架,给出1UC问题一系列适用于不同场景、不同算法的高质量模型;基于滑动窗口、机组聚簇、图神经网络(GNN)等技术,研究一系列求解大规模UC问题的更为高效的求解算法;揭示1UC模型的紧性和简洁性对凸包定价算法效率与求解质量的影响。


报告人简介: 杨林峰,男,博士,教授,博士生导师,分别于2002年,2005年,2012年获得计算机应用学士、硕士学位以及电力系统自动化博士学位;2015年11月-2016年11月,于澳大利亚悉尼大学电气与信息工程学院访学(合作导师为Joe Dong教授[IEEE Fellow])。2005年至今在广西大学工作,2017年12月晋升教授。多年来一直从事最优化方法及其在电力系统经济运行中的应用研究工作。主持在研或完成国家自然科学基金2项,广西自然科学基金2项。对电力系统经济运行中的机组组合问题、最优潮流问题、动态最优潮流问题等具体问题的模型与算法进行了深入的研究,并取得了较好的成果。部分相关的研究成果已经发表在《IEEE Trans. on Power Systems》、《中国电机工程学报》等国内外权威期刊上。现为中国计算机学会分布式计算与系统专委会委员,广西运筹学会常务理事,IEEE会员;担任期刊《Frontiers on Energy Research》、《Internet of Things and Cyber-Physical Systems》等期刊的Guest Editor;柳州市大数据发展战略专家,广西工业创新发展项目计划专家。