2026年学术报告通知（九）张沛：电力系统智能计算的科学问题、研究范式和进展

报告题目：电力系统智能计算的科学问题、研究范式和进展

报告时间：2026年9月4日8:30-10:00

报告地点：电气馆D207

报告人：张沛 教授

报告人简介：

张沛，天津大学英才教授，曾任北京交通大学新能源国际学院副院长，埃森哲资源事业部智能电网总监，美国电力科学研究院电力系统运行和规划部门主任。英国帝国理工大学获博士学位， 研究方向包括电力系统调度运行、规划、电力市场和电力信息化。著书四部、发表论文300多篇。因对智能控制中心的计算方法和基于概率的规划和运行方面的贡献被评选为IEEE Fellow。因人工智能在电力系统应用领域的贡献被授予亚太人工智能协会会士。因对电机工程学科做出的杰出贡献当选中国电机工程学会会士。入选全球前2%顶尖科学家“终身科学影响力排行榜”。  

报告内容摘要：

电力系统潮流计算是大规模非线性代数方程求解问题。电力系统最优潮流计算是大规模非线性非凸优化求解问题。电力系统时域仿真是求解大规模微分代数方程联合求解问题。针对电力系统计算的科学问题，提出牛顿范式和开普勒范式融合的研究范式和研究框架。介绍三大计算：基于牛顿范式和开普勒范式的电力系统潮流计算、基于牛顿范式和开普勒范式的电力系统最优潮流计算、基于牛顿范式和开普勒范式的电力系统时域仿真计算的研究进展。回答如何选取样本保障泛化能力？ 如何设计能适应电网拓扑变化的神经网络？如何设计神经网络既能判断潮流收敛性又能获得潮流计算解？什么神经网络能求解微分方程？是否存在能用于大规模电力系统潮流计算、最优潮流计算和时域仿真计算的通用神经网络架构？等问题。最后展望人工智能在电力调度中心应用。