時(shí)   間：2025年2月28日 15:00 - 16:00

報(bào)告人：同凡北京航空航天大學(xué)副教授

地   點(diǎn)：普陀校區(qū)理科大樓A1514

主持人：周勇華東師范大學(xué)教授

摘   要：

本報(bào)告介紹課題組關(guān)于深度學(xué)習(xí)與強(qiáng)化學(xué)習(xí)在能源系統(tǒng)轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的兩篇工作論文。第一篇論文是基于深度學(xué)習(xí)混合模型的碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)。碳市場(chǎng)價(jià)格受宏觀經(jīng)濟(jì)、能源市場(chǎng)、天氣環(huán)境等多方面因素的影響，具有非線性、不穩(wěn)定、高噪聲等特點(diǎn)，傳統(tǒng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法面臨很大挑戰(zhàn)。本文構(gòu)建了基于堆疊模型架構(gòu)的深度學(xué)習(xí)混合模型，該模型較長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）模型預(yù)測(cè)性能提升約30%。第二篇論文利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來(lái)解決電動(dòng)車-電網(wǎng)-建筑互動(dòng)中的電動(dòng)車充電控制策略問(wèn)題。綜合考慮電動(dòng)汽車出行異質(zhì)性、實(shí)時(shí)電價(jià)波動(dòng)性和光伏發(fā)電不可預(yù)測(cè)性，構(gòu)建基于深度Q網(wǎng)絡(luò)算法的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型，在滿足電動(dòng)汽車出行需求的前提下，以降低電動(dòng)汽車使用成本和提高光伏利用率作為目標(biāo)，探索最優(yōu)充電控制策略。研究結(jié)果表明，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法顯著降低電動(dòng)汽車日均充電成本，較貪心算法降低55%，并能大幅提高光伏利用率。

報(bào)告人簡(jiǎn)介：

同凡，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，教育部首批文科實(shí)驗(yàn)室北航低碳治理與政策智能實(shí)驗(yàn)室主任助理。從事低碳技術(shù)評(píng)估、電力-交通系統(tǒng)耦合轉(zhuǎn)型等方面研究，在Nature Sustainability, Nature Communications, Joule, Environmental Science & Technology, Applied Energy, iScience等高水平期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文十余篇，ESI高被引論文1篇。第一作者論文獲ES&T 2021年最佳論文。作為骨干獲得工信部?jī)?yōu)秀研究成果一等獎(jiǎng)（2024年）、美國(guó)產(chǎn)業(yè)界獎(jiǎng)項(xiàng)R&D 100 Award（ballbet貝博）、北航優(yōu)秀教學(xué)成果特等獎(jiǎng)（2024年）。主持國(guó)自科青年項(xiàng)目、北京市發(fā)改委政策研究課題、北航青年拔尖人才項(xiàng)目、北航航空航天專項(xiàng)啟動(dòng)經(jīng)費(fèi)。作為骨干參與國(guó)自科國(guó)際合作重點(diǎn)項(xiàng)目、國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃、國(guó)家高端智庫(kù)重點(diǎn)研究課題、中國(guó)工程院戰(zhàn)略研究與咨詢項(xiàng)目、工信部指導(dǎo)性軟課題。擔(dān)任學(xué)術(shù)期刊Carbon Neutrality（ESCI收錄）青年編委。2010年本科畢業(yè)于清華大學(xué)電子工程系，2016年在美國(guó)卡耐基梅隆大學(xué)工程與公共政策系獲得博士學(xué)位，2019-2020年擔(dān)任美國(guó)勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目科學(xué)家。