时 间：2025年2月28日 15:00 - 16:00
报告人：同凡北京航空航天大学副教授
地 点：普陀校区理科大楼A1514
主持人：周勇华东师范大学教授
摘 要：
本报告介绍课题组关于深度学习与强化学习在能源系统转型领域的两篇工作论文。第一篇论文是基于深度学习混合模型的碳市场价格预测。碳市场价格受宏观经济、能源市场、天气环境等多方面因素的影响，具有非线性、不稳定、高噪声等特点，传统时间序列预测方法面临很大挑战。本文构建了基于堆叠模型架构的深度学习混合模型，该模型较长短期记忆网络（LSTM）模型预测性能提升约30%。第二篇论文利用强化学习方法来解决电动车-电网-建筑互动中的电动车充电控制策略问题。综合考虑电动汽车出行异质性、实时电价波动性和光伏发电不可预测性，构建基于深度Q网络算法的强化学习模型，在满足电动汽车出行需求的前提下，以降低电动汽车使用成本和提高光伏利用率作为目标，探索最优充电控制策略。研究结果表明，强化学习算法显著降低电动汽车日均充电成本，较贪心算法降低55%，并能大幅提高光伏利用率。
报告人简介：
同凡，北京航空航天大学经济管理学院副教授，教育部首批文科实验室北航低碳治理与政策智能实验室主任助理。从事低碳技术评估、电力-交通系统耦合转型等方面研究，在Nature Sustainability, Nature Communications, Joule, Environmental Science & Technology, Applied Energy, iScience等高水平期刊发表学术论文十余篇，ESI高被引论文1篇。第一作者论文获ES&T 2021年最佳论文。作为骨干获得工信部优秀研究成果一等奖（2024年）、美国产业界奖项R&D 100 Award（2023年）、北航优秀教学成果特等奖（2024年）。主持国自科青年项目、北京市发改委政策研究课题、北航青年拔尖人才项目、北航航空航天专项启动经费。作为骨干参与国自科国际合作重点项目、国家重点研发计划、国家高端智库重点研究课题、中国工程院战略研究与咨询项目、工信部指导性软课题。担任学术期刊Carbon Neutrality（ESCI收录）青年编委。2010年本科毕业于清华大学电子工程系，2016年在美国卡耐基梅隆大学工程与公共政策系获得博士学位，2019-2020年担任美国劳伦斯伯克利国家实验室项目科学家。