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信息技术研究生论坛

报告题目：基于混合整数规划的非侵入式负荷监测系统

报告人：蒙源

时间：2022年6月23日 17:30-19:30

地点：十大菠菜网正规平台601教室

报告简介：

随着互联网科技的飞速发展，传统的电力工业开始向智能化电网的新模式发展，实现数据信息实时互通的电力系统是当今世界电网智能化重要的发展方向。而用户负荷监测是实现电网智能化的关键技术之一。在此背景下，基于总量分解的非侵入式负荷监测设备成本较低，并且设备维护修理较为方便。因此非侵入式负荷监测成为了负荷监测主要的研究方向。通过将传统电力系统向智能化电网系统转换，用户可以更清楚的了解到用电设备的用电情况，从而节约能源，保护环境。

报告题目：基于ADMM的完全分布式优化算法

报告人：覃庆鸿

时间：2022年6月23日 17:30-19:30

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报告简介：首先介绍虚拟电厂的基本概念，接着给出它的一个一般的模型，然后使用一个基于ADMM的完成分布的优化算法来求解这个调度问题。

报告题目：基于深度学习和数据后处理的二型电器非侵入式符合监测

报告人：张庆

时间：2022年6月23日 17:30-19:30

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报告简介：非侵入式负荷监测(NILM)是一种将总的电力/能源消耗分解为详细的设备级消耗的技术。有了这项技术，下一代智能电表不仅可以监控累计用电量，还可以为用户提供更多反馈，让他们了解到各项设备所消耗的电量。我们针对II型电器，提出了一种有效的非侵入式负荷监测解决方案，通过数据预处理，使得其中所使用的深度卷积神经网络并不需要设备级别的预监测数据，而只需要目标设备部分工作功率。另外，解决方案中还包括一种数据后处理技术，可以显著提高II型设备的分解性能，在开源数据集上的表现尤为突出。

报告题目：微电网基于鲁棒优化具有相关不确定性的成本约束调度

报告人：任宇晨

时间：2022年6月23日 17:30-19:30

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报告简介：为了在资源-负载不确定的情况下完成更实际的微电网调度，本次报告首先提出了一个新的具有二元变量的成本约束的自适应鲁棒优化模型。第二，基于电力时间序列的相似性，进一步发展了风电不确定性的时空关联模型，旨在避免现实中不可能出现的情况，并减少独立不确定性集的保守性。第三，开发了一种新的带有交替优化程序（AOP）的列和约束生成（C&CG）算法，直接获得二元解，这有助于加速使用传统嵌套C&CG的RC-ARO模型的求解。

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