控制与决策

作者：陈龙,韩中洋,赵珺,王伟

单位：大连理工大学 控制科学与工程学院，辽宁 大连 116024;大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室，辽宁 大连 116024,,大连理工大学 控制科学与工程学院，辽宁 大连 116024;大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室，辽宁 大连 116024,,大连理工大学 控制科学与工程学院，辽宁 大连 116024;大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室，辽宁 大连 116024,,大连理工大学 控制科学与工程学院，辽宁 大连 116024;大连理工大学工业装备智能控制与优化教育部重点实验室，辽宁 大连 116024,

关键词：综合能源系统;数据驱动;建模;评估;运行优化;机器学习

基金：国家重点研发计划项目(2017YFA0700300).

构建清洁、低碳、安全、高效和可持续的现代能源体系被列为我国国家能源发展战略.综合能源系统(integrated energy system,IES)包含多类能源的产生、传输、转换、存储以及分配等过程,其综合管控与协同优化是在系统工艺与装备相对完备的情况下提升能源效率、降低成本、保护环境的关键技术,可为我国构建低碳可持续发展的能源运行模式,特别是工业园区的能源管控提供技术基础.随着大数据与机器学习技术的发展,一系列数据驱动的方法在IES相关研究中相继出现,其研究重点涵盖了IES的建模、评估以及动态调度等内容.鉴于此,综述数据驱动方法应用于以上几个方面的国内外研究现状,详细分析当前研究中亟需解决的科学问题与技术挑战,在此基础上探讨数据驱动的IES运行优化研究的未来发展方向.

来源：2021年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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