?研究方向
短期电力负荷预测模型，长期负荷趋势分析，强化学习在电力调度优化中的应用，多时间尺度预测与控制，可再生能源集成下的负荷平衡，基于强化学习的故障预测与维护，分布式能源资源管理
?整理近几年科研成果，分享几个课题?
1️⃣基于图卷积网络与多智能体强化学习的配电网协同调度
-创新点：突破传统单智能体模型，采用集中训练-分散执行的多智能体强化学习框架，使每个智能体在局部信息下做出决策，共同实现全局优化目标，提升策略的可扩展性与实用性。
-技术路线：历史数据预处理→构建配电网图模型→设计多智能体Actor-Critic网络→集中式训练→分布式执行验证。
2️⃣考虑预测不确定性的电-热综合系统鲁棒优化运行
-创新点：将负荷预测模型输出的不确定性区间作为状态输入，引入对抗性智能体模拟最恶劣的波动场景，训练主智能体学习鲁棒策略，实现“预测-决策”一体化建模。
-技术路线：负荷及风光功率预测→不确定性量化→构建对抗性RL环境→训练鲁棒控制器→策略性能评估。
3️⃣基于深度强化学习的楼宇群体柔性负荷聚合与竞价策略
-创新点：将高维、异构的楼宇集群状态进行有效降维与表征，利用注意力机制使智能体聚焦于关键负荷，并设计考虑市场规则与用户舒适度的奖励函数，实现收益最大化。
-技术路线：建立楼宇热力学与用电模型→聚类形成负荷聚合体→设计DRL状态动作空间→模拟市场环境训练→策略泛化能力测试。
4️⃣数据-模型混合驱动的配电网无功电压优化控制
-创新点：摒弃依赖精确物理模型的传统方法，结合深度学习网络（感知环境）与强化学习（决策控制），构建端到端的无功电压控制模型，有效应对系统运行方式的快速变化。
-技术路线：采集SCADA与PMU数据→训练CNN状态感知器→设计DDPG控制策略→在仿真平台中训练与调优。
✅科研优势
①专业有优势，具备扎实的数学建模和编程能力，对于处理大规模电力数据和构建强化学习模型有较高匹配度，能快速切入前沿课题
②思维有优势，逻辑分析和创新思维强，在科研中易于提出新方法并解决复杂问题，助力产出
③实践有优势，电力行业数据公开度高，如UCI数据集或合作项目，研究成果易于验证和转化
#机器学习 #人工智能 #强化学习 #控制工程 #电力 #电力负荷预测 #能源与环境工程 #科研项目 #提供选题思路和创新点
短期电力负荷预测模型，长期负荷趋势分析，强化学习在电力调度优化中的应用，多时间尺度预测与控制，可再生能源集成下的负荷平衡，基于强化学习的故障预测与维护，分布式能源资源管理
?整理近几年科研成果，分享几个课题?
1️⃣基于图卷积网络与多智能体强化学习的配电网协同调度
-创新点：突破传统单智能体模型，采用集中训练-分散执行的多智能体强化学习框架，使每个智能体在局部信息下做出决策，共同实现全局优化目标，提升策略的可扩展性与实用性。
-技术路线：历史数据预处理→构建配电网图模型→设计多智能体Actor-Critic网络→集中式训练→分布式执行验证。
2️⃣考虑预测不确定性的电-热综合系统鲁棒优化运行
-创新点：将负荷预测模型输出的不确定性区间作为状态输入，引入对抗性智能体模拟最恶劣的波动场景，训练主智能体学习鲁棒策略，实现“预测-决策”一体化建模。
-技术路线：负荷及风光功率预测→不确定性量化→构建对抗性RL环境→训练鲁棒控制器→策略性能评估。
3️⃣基于深度强化学习的楼宇群体柔性负荷聚合与竞价策略
-创新点：将高维、异构的楼宇集群状态进行有效降维与表征，利用注意力机制使智能体聚焦于关键负荷，并设计考虑市场规则与用户舒适度的奖励函数，实现收益最大化。
-技术路线：建立楼宇热力学与用电模型→聚类形成负荷聚合体→设计DRL状态动作空间→模拟市场环境训练→策略泛化能力测试。
4️⃣数据-模型混合驱动的配电网无功电压优化控制
-创新点：摒弃依赖精确物理模型的传统方法，结合深度学习网络（感知环境）与强化学习（决策控制），构建端到端的无功电压控制模型，有效应对系统运行方式的快速变化。
-技术路线：采集SCADA与PMU数据→训练CNN状态感知器→设计DDPG控制策略→在仿真平台中训练与调优。
✅科研优势
①专业有优势，具备扎实的数学建模和编程能力，对于处理大规模电力数据和构建强化学习模型有较高匹配度，能快速切入前沿课题
②思维有优势，逻辑分析和创新思维强，在科研中易于提出新方法并解决复杂问题，助力产出
③实践有优势，电力行业数据公开度高，如UCI数据集或合作项目，研究成果易于验证和转化
#机器学习 #人工智能 #强化学习 #控制工程 #电力 #电力负荷预测 #能源与环境工程 #科研项目 #提供选题思路和创新点
