面向新型能源系统的协同运营与政策机制基础研究”专项立项名单

12月20日，国家自然科学基金委员会公布了管理科学部"面向新型能源系统的协同运营与政策机制基础研究”专项立项名单，我院夏俐教授申报的项目《大规模分布式新型能源系统的安全经济协同调度优化》获得立项，立项直接经费达200万元。

安全和经济是能源系统的基本要求，随着不确定性的新能源和具有缓存能力的储能装置的广泛应用，传统能源系统的运行调度从确定性优化问题转变成为随机优化问题，随机性对能源系统的安全性和经济性均带来了本质挑战。本申请书研究大规模分布式新型能源系统的安全经济协同调度问题，引入风险指标刻画系统的安全性，将新型能源系统的安全经济调度问题建模为均值-风险准则下的马氏决策过程，并研究新的优化理论；进一步，考虑能源主体间的耦合关系，将多能源主体的协同调度建模为随机博弈，研究随机团队博弈均衡优化理论以实现多主体的共同优化目标，并研究随机合作博弈分配机制设计以实现联盟效益的公平分配；最后，在上述基础上研究数据驱动的强化学习算法，以实现大规模分布式的协同优化算法。本课题的主要学术挑战在于风险指标的不可加性导致动态规划原理不成立，上述随机博弈模型的协同调度问题属于开放式学术前沿，拟从灵敏度分析和优化的新视角开展研究。

夏俐教授于2019年加入中山大学管理学院，长期从事随机动态决策系统的学习优化理论研究及其在能源系统、金融科技等领域的应用研究工作。分别于2002年和2007年在清华大学自动化系获得学士和博士学位，博士生期间以访问学生身份在香港科技大学从事科研学习，博士毕业后分别在IBM中国研究院、沙特国王科技大学从事科研工作，2011年至2019年在清华大学自动化系任教，历任讲师、副教授（博士生导师），其中2015年以访问学者身份在美国斯坦福大学管理科学与工程系从事合作研究。在 马氏决策过程、强化学习、排队论、博弈论等有大量研究，发表论文100余篇，获得多项中国和美国发明专利，担任IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、Discrete Event Dynamic Systems等多个国际权威期刊编委、国际会议EAI ValueTools’2021大会主席以及多个国际会议程序委员。主持国家自科基金5项，重点研发计划子课题3项及多项企业合作科研项目，曾两次获得教育部高等学校自然科学二等奖以及多项国际学术奖励。