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。