大学生创新创业训练计划智能管理平台
第二十九期上海交通大学大学生创新实践计划
基于深度强化学习的建筑-园区电-冷-热综合能源系统云边协同调控
创新训练项目
工学
电气类
创新类
电子信息与电气工程学院
刘学智
指导教师
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刘学智，2016年加入上海交通大学电子信息与电气工程学院担任讲师，英国卡迪夫大学能源工程博士，师从皇家工程院院士，曼彻斯特大学博士后。一作代表作Combined analysis of
electricity and heat networks被引800次。入选2017年上海市浦江人才计划。主持上海交通大学海外一流大学学术交流基金（2022-23年上海交通大学-伦敦大学学院）、2019-20年上海交通大学—利兹大学学术交流基金。目前主持上海交通大学—阳光电源零碳协同创新项目课题：园区电-冷-热综合能源最优化调控技术，曾主持上海市科委项目、参与2项国家重点研发计划等。一作著有教材《综合能源系统建模——从入门到实践》。指导硕士生论文入选第七届中国科协优秀科技论文，交大主页报道；合作发表Nature Energy论文。
目前主持上海交通大学—阳光电源零碳协同创新项目课题：园区电-冷-热综合能源最优化调控技术。
目前主持上海交通大学海外一流大学学术交流基金（2022年度上海交通大学-伦敦大学学院）。
该方兴未艾的研究课题在国际学术（UCL）与产业实践（阳光电源）两方面都获得了认可支持，夯实了本项目的研究基础。
拥有建筑能耗模拟的商业软件Trnsys和相关Python程序，可为本项目顺利开展提供技术保障。前期完成了针对建筑房间的等效热参数（equivalent thermal parameter，ETP）二阶模型和第5代区域供热供冷系统5GDHC模型的掌握，阅读了大量相关文献。掌握了MPC算法多步预测、滚动优化和反馈校正的构建过程和机器学习方法，并已有基于MATLAB和Python的仿真程序可供后续的开发参考。
基于机器学习的电-冷-热综合能源系统调控，并考虑对高比例光伏接入的配电网的影响，通过python编程、云计算和边缘计算等方式，研究建筑和园区层面电-冷-热分布式能源耦合的调控。 在此基础上结合泛在电力物联网，通过嵌入式传感器和控制器等关键硬件部件，通过数据通信技术实现与控制中心的连接，从远程收集和和提供操作数据，通过云计算等智能技术，实现分布式能源的优化调控。