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。包括跨域电算网协同，针对跨省源荷时空错位、异构算力度量不一、跨域调控协同不足、智算中心电储算联动薄弱等问题，紧扣全链条技术脉络，开展核心技术研究与系统研发、示范验证，攻克算电协同关键技术瓶颈，实现跨省算电资源精准匹配、高效协同调控，形成可复制的跨域算电融合技术范式。
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。
面向新型电力系统下建筑负荷柔性调节需求，聚焦公共建筑（群）、数据中心等典型建筑用能场景，围绕建筑热特性表征、蓄冷（热）状态感知、动态可调潜力量化及建筑-电网互动调控等关键技术，融合人工智能、多物理场仿真、动态系统建模与预测控制等方法，突破建筑能源状态精准感知、可调潜力充分挖掘与建筑-电网协同优化调控关键技术，支撑建筑由传统能源消费主体向电网友好型灵活资源转变，并承担智能电网2030重大专项任务。
面向园区和城市能源系统低碳化、智能化转型需求，聚焦产业园区、零碳园区等典型综合能源应用场景，围绕多能协同规划、分布式资源优化配置、多品味能量梯级利用及能-碳智能管控等关键技术，融合AI预测、多能耦合建模、分布式预测、多智能体协同与分层分区调控等方法，构建覆盖规划、运行和评价全过程的零碳园区能-碳协同优化技术体系，支撑园区能源系统低碳转型、高效运行与灵活互动，相关研究已在产业园区开展平台建设与示范应用。
