DEC.
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9:00-10:00
我们的能源体系正在经历一场历史性的转型，朝着更可持续、更具活力和更开放的方向发展。大多数新型智能电网引入了可再生资源的配电系统，但现有的配网系统模型往往存在着拓扑和线路参数记录不足、不准确或缺失等问题。在可再生能源持续激增的背景下，这些问题为如何保持电压稳定带来挑战。
第六期 IEEE TNSE 杰出讲座系列活动，我们邀请到加州理工大学的 Steven Low 教授分享如何在可再生能源持续激增的背景下保持智能电网中电压的稳定性。
执行主席
Executive Chair
黄建伟
香港中文大学（深圳）校长讲座教授、协理副校长
AIRS 副院长兼群体智能中心主任
IEEE TNSE 主编
IEEE Fellow
AAIA Fellow
报告嘉宾
Speaker
Steven Low
加州理工学院计算与数学科学系和电气工程系 Gilloon 教授
墨尔本大学荣誉教授
IEEE/ACM/CSEE Fellow
报告介绍
Topic & Abstract
Learning and Control in Power Distribution Grids
Our energy system is undergoing a historic transformation to become more sustainable, dynamic, and open. The power distribution system, where most smart grid innovations will happen, is not well modeled, with the topology and line parameters poorly documented, inaccurate, or missing. This makes maintaining voltage stability challenging as renewable generation continues to proliferate. We present three results to address this challenge. The first result is a method to exactly identify the topology and line admittances of a radial network from voltage and current measurements even when measurements are available only at a subset of the nodes, provided every hidden node has a degree at least 3. The second result is a learning-augmented feedback controller that can leverage real-time measurements to stabilize voltages without explicit knowledge of the network model. We provide convergence guarantee for the proposed method. Finally, we describe the design and deployment of a large-scale EV charging system and an open-source research facility built upon it.
活动时间
2022年12月2日（周五） 9:00-10:00
参与方式
本次活动设多个直播渠道，观众可通过以下任一渠道观看直播。
IEEE TNSE 杰出讲座系列
IEEE TNSE Distinguished Seminar Series
IEEE Transactions on Network Science and Engineering（简称 IEEE TNSE）是位于 JCR 1 区的网络科学领域顶级期刊，致力于探讨网络科学的理论和应用，以及构成网络系统中各元素之间的相互联系。IEEE TNSE 被 SCIE 数据库收录，位于 JCR 1 区，2021年影响因子为5.033。
IEEE TNSE 杰出讲座系列由 IEEE TNSE 期刊和深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）联合主办，香港中文大学（深圳）、网络通信与经济学实验室（NCEL）、IEEE 联合支持。该系列活动旨在汇聚网络科学与工程领域的国际顶级专家学者分享前沿科技成果。
*特别鸣谢叶文涛和成锦提供相关内容
