报告人:赵瑾,都柏林圣三一大学

地点:工学院154全景教室

时间:12月24日下午3:00

联系人:苏娟  sujuan@cau.edu.cn

 

主要内容:

为了构建弹性电网,先进的机器学习技术被用于缓解极端天气条件造成的停电事件。在动态演化的事件过程中,先进的学习方法可以帮助实现重要负荷的自适应生存。该工作以互联微电网 (MG) 系为背景,结合对抗性学习和深度强化学习,有效处理稀缺数据问题并提高基于学习的方法的适应性,最终实现在如飓风等连续极端事件 (SEE) 期间,保证系统重要负荷生存能力的提高。

 

报告人简介:

赵瑾,都柏林圣三一大学 (TCD) 的助理教授,博士生导师,德国洪堡学者。IET GT&D期刊计算智能的领衔编辑(Subject Editor),IEEE 数据端口(IEEE DataPort)指导委员(Steering Committee)电力能源协会(PES)代表,也是IEEE PES工作小组先进智能方法与弹性恢复(AISR)主席。 多次获得IEEE trans期刊的杰出审稿人, 是多个IEEE期刊及自然子刊系列常规审稿人, 代表文章(一作)包括十余篇 IEEE PES Trans.和Nature Energy。研究方向包括弹性电网、极端气候与能源综合分析、微电网和机器学习,研究项目包括爱尔兰环保局EPA气候变化、爱尔兰自然科学基金SFI、欧盟EU horizon 项目等。