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面向社区微网的强化学习柔性调度、V2G协同调控、区块链P2P交易与虚拟电厂低碳优化研究系列报告三则
- 来源：
- 学校官网
- 收录时间：
- 2026-07-27 03:01:04
- 时间：
- 2026-08-03 16:00:00
- 地点：
- 逸夫楼10楼玻璃房
- 报告人：
- CHAO LONG
- 学校：
- 合肥工业大学
- 关键词：
- reinforcement learning, V2G, P2P energy trading, blockchain, virtual power plant, smart grid, machine learning, low-carbon optimization, distributed energy, community microgrid
- 简介：
- 本系列报告涵盖社区微网能量优化、电动汽车V2G与P2P能源交易、以及虚拟电厂低碳运行三个主题，结合英国及欧盟项目实践，介绍AI驱动的分布式调度、区块链智能合约、机器学习充电优化与全生命周期碳评估等关键技术。
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报告介绍：
学术报告信息（三）
报告题目：机器学习驱动的智能充电优化、虚拟电厂聚合与低碳全生命周期评估
报告时间：2026年8月3日（星期一）16:00-17:00
报告简介：
讲座围绕AI电动汽车有序快充、虚拟电厂聚合调控两大工程技术展开，介绍机器学习算法抑制充电负荷峰谷差、提供电网调频调压服务的实现路径。同时讲解基于数据驱动的设备碳足迹、全生命周期碳排放评估方法，结合多个英国政府产业化项目成果，为沙漠新能源场站、大规模充电集群的低碳运行、灵活并网与减排量化提供完整技术方案。
报告人介绍：
龙超博士现为英国利物浦大学电气工程高级讲师，IEEE 高级会员、IET会员、英国高等教育学会会士。先后获武汉大学电气本、硕士学位，格拉斯哥喀里多尼亚大学电气工程博士。历任曼彻斯特、卡迪夫、克兰菲尔德大学教研岗位，现任利物浦大学机器人与物联网硕士项目主任、西交利物浦大学联络导师，曾牵头开设多门能源数字化硕士课程，长期指导本硕及联合博士生。研究聚焦数字能源、社区微网、光伏储能与电动汽车协同、点对点能源交易、能源人工智能优化。主持18项欧科研项目，深度开展产学研合作，持有多项国际专利。兼任多本SCI期刊编委、特刊客座主编。承担国际基金评审、博士校外评审工作。
报告图片：
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