能源领域是我国碳排放的主体,而电力更是能源碳排放的重要途径。未来40年,构建以新能源为主体的新型电力系统成为我国百亿吨碳排放归零的必由之路。数据科学与数智技术重要性日益凸显,成为能源、交通、工业、制造等多学科的共性支撑。我国能源电力系统持续产生PB量级数据,目前仍是一笔巨大的沉没成本,待突破海量异构数据信息价值挖掘,以信息二次轻资产推动能源一次重资产开发利用效率。为解决以机理规律提升数据黑箱可观性、以数据驱动强化机理过程可控性的关键难题,研究团队提出“机理+数据”融合决策的优化理论与范式,成功开展能源系统控制、电化学机理建模以及我国低碳路径规划等基础理论研究与应用基础研究。
针对不同部门和环节的能源数据,研究数据确权机制,提出数据确权的实践方法,明确不同法律主体的权属关系,研究电力系统数据多主体权属确认技术、电力系统数据资产授权模式及再流通溯源机制等,以贯彻落实国家关于“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制,健全数据要素权益保护制度”的要求。
针对能源大数据分析以及人工智能模型开发过程中存在的数据安全和隐私保护需求,研究数据安全管理框架、隐私保护关键技术体系和数据攻击下电力系统安全分析方法,为能源数据开放共享、互融互通提供安全可靠的技术环境,有助于打破数据孤岛,更好地发挥能源数据价值。
北京大学鄂尔多斯能源研究院首席科学家、能源大数据研究方向负责人
北京大学工学院党委书记
教育部长江学者特聘教授
长期从事数据驱动的随机优化建模和算法设计,及其应用于能源管理和国家战略储备的资源优化配置与运营管理研究
北京大学工学院助理教授
国家自然科学基金海外优青
长期从事能源大数据、能源系统优化、能源经济与政策及电化学储能研究
北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室助理研究员
科技部国家重点研发计划青年科学家
长期从事人工智能与数据交易算法,及其应用于新能源电力系统韧性运行优化研究
北京大学工学院博雅博士后
长期从事时间序列预测、能源大数据、数据驱动的管理决策研究