Dalia Patino-Echeverri副教授发言
Dalia Patino-Echeverri副教授的研究主要关注能源系统的政策设计,她在发言中分享了一种管理风电系统、提供清洁、廉价、可靠电力的方法——GRACE。她指出,电力系统运营商最重要就是保证发电和消耗、负荷之间的微妙平衡,而GRACE的优化模型可以帮助实现操作系统总成本期望值的最小化。她提出了三大挑战,一是制定能源储量目标,这一挑战在气候变化加剧的情况下被凸显;二是使用内在风险的信息,预测常规发电机发生故障的风险;三是帮助减缓相关风险,应对气候变化对电力供需的扰乱。她就此提出建立由能够描述系统操作不确定性及其影响因素的模型、基于风险调整的单位承诺模型、风险软件储备库、机器学习模型以及决定调度和运行资源的算法所共同构成的能源管理系统。她还通过极端天气导致美国大城市大规模停电、不同交接期光伏发电量预测等案例的讲解,详细阐述了能源管理系统的构成,最后将GRACE生动地比喻为“书”,并借此提出类似“图书馆”概念的未来能源系统展望,表达了对新的机器学习模型和人工智能对能源管理改善效果的期待。在演讲后,Dalia Patino-Echeverri副教授与观众和其他专家学者共同探讨了机器学习模型数据量、天气预测难度、碳计算方式等方面的专业问题,展开了深入的思想碰撞。