研究方向
聚焦高比例新能源接入下电网安全稳定运行问题，围绕电力系统可靠性、稳定性与韧性分析，构建考虑新能源不确定性与复杂运行状态的系统建模与评估方法，融合人工智能预测、优化调度与博弈分析技术，结合硬件在环仿真开展模型验证与策略测试，实现对系统充裕性、稳定裕度及抗扰动能力的统一刻画；在此基础上形成面向电网规划与运行的分析与决策支撑能力，支撑新能源大规模接入条件下电网安全运行与风险管控水平提升。
面向海量、异质、分散的可调节资源聚合与协同调控需求，围绕虚拟电厂智能建模、优化调度、响应评估与市场机制开展系统研究。依托人工智能、强化学习、价格机制设计和负荷行为分析等方法，在多类型空调聚合控制、电动汽车有序引导、建筑负荷云边端协同调控以及多市场环境下的虚拟电厂自适应优化等方面形成了鲜明特色，并承担国家重点研发计划等项目。
面向园区和城市等多场景能源系统低碳化、智能化转型需求，团队围绕“源—网—荷—储”多能协同优化开展综合能源系统建模、运行调控与智慧管控平台研发。通过融合AI负荷预测、数字孪生、能源流分析与智能优化等技术，团队致力于构建覆盖多时间尺度的综合能源智能管理体系，支撑能源效率提升、柔性调节与低碳运行，将先进算法落地真实能源系统，相关研究已在产业园场景开展平台建设与应用探索。
聚焦建筑终端多样化用能场景，研究基于人工智能的建筑能耗建模与负荷预测，融合强化学习实现空调系统、分布式光伏与储能系统的柔性协同调控。通过多源感知数据驱动建筑负荷行为建模，构建源荷互动机制，实现建筑系统的智能化调控与主动响应，全面提升能效水平与清洁能源消纳能力，推动建筑向智能、低碳、自适应方向演进。
