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能源互联网云仿真与智能决策研究所

能源互联网云仿真与智能决策研究所旨在通过云计算与人工智能技术,打造开放式的云仿真平台,实现能源互联网全过程建模仿真、硬件在环仿真、异构并行加速计算、人工智能体训练和决策等多种功能,并积极与行业内各厂家合作,共同推进我国能源互联网模型、应用和服务生态圈的建设。

中心简介
CENTER INTRODUCTION
能源互联网云仿真与智能决策研究团队于2015年6月入驻清华四川能源互联网研究院,与清华大学电机系DPS实验室深度合作,除去主要成员,另有博士生2名,硕士生及本科生若干为团队贡献力量。
团队介绍
TEAM INTRODUCTION
  • 卢强

    中国科学院院士
    首席科学家,中国科学院院士,瑞典皇家工程科学院外籍院士,国内外公认的电力系统线性最优控制和非线性最优控制学科体系的开拓者和奠基人。
    首席专家
  • 沈沉

    教授
    清华大学电机系教授 新世纪优秀人才,长期从事电力系统分析与控制、新能源发电、智能电网。
    负责人
    • 陈颖

      副教授

      清华大学电机系副教授,电力系统高性能计算、信息物理系统安全和防御。

    • 黄少伟

      助理研究员

      清华大学电机系助理研究员,复杂网络理论、大数据分析、高性能仿真分析。

    • 于智同

      硕士

      清华大学电机系硕士毕业,从事高性能仿真分析、电力系统暂态仿真、电力系统云计算。

    核心成员


研究方向1:能源互联网全过程建模和数字仿真实验室SimuLab

建立能源互联网仿真模型,从而能够精确刻画能源互联网的元件和系统动态。进一步,还将研究基于CloudPSS平台社交化仿真技术,将仿真建模、知识分享、教育培训、规划设计和咨询服务等应用需求同高性能仿真结合起来,形成一个较为完整的能源互联网云仿真生态圈。


研究方向2:异构并行加速计算和仿真实验室HPCLab

通过利用CPU、GPU以及众核等多种异构并行平台,对计算任务进行并行加速,实现大规模算例实时计算以及海量算例并行处理等功能。

  

研究方向3:能源互联网人工智能体训练和加速执行AILab

基于云端高性能仿真的大数据存储和分析技术,发展基于GPU集群的深度神经网络训练技术,为能源互联网运行控制训练人工智能体,最后利用FGPA+GPU的异构计算平台部署人工智能体,使其根据区域能源互联网的实时量测作出最优决策,驱动系统进行多目标优化调控。


研究领域
RESEARCH FILED