【講座主題】新型儲能與人工智能驅動下的電力市場創新
【講座時間】3 月 28 日 星期五 14:00-17:00
【講座地點】https://wlwth.xetlk.com/sl/16Ue76
王航杰15321299518
1.【主講人】譚忠富 華北電力大學經濟與管理學院教授、博導
【主講人簡介】譚忠富，華北電力大學教授、博導。1986年獲得學士學位 1989年獲得碩士學位1994年獲得博士學位 1996年完成博士后教育部“新世紀優秀人才北京能源發展研究基地首席專家。北京市優秀骨干教師/教育先鋒/優秀人才陜西百人計劃學者/上海光明學者/歐洲自然科學院院士/國際能源經濟學會中國分會常務理事/中國市場學會常務理事復雜科學學會常務理事/能源系統工程專委會委員/動力經濟專委會委員/國家能源局獎、省科技進步獎等十余次。主持 國家自然基金7項/國家社科基金1項/北京社科基金重點項目2項/教育部博士點項目1項主持 國家科技支撐項目子課題1項；主持 教育部重大項目子課題1項、主持電力行業項目 100余項。
【講座內容】電力市場中涉及：電能量市場中的電價，電力輔助服務市場的電價，發電電價，輸配電價，終端用戶電價；一部制電價，兩部制電價，三部制電價；分段電價，分時電價，實時電價；綠色電價，環境電價；補貼電價，市場化電價。
2.【主講人】董福貴 華北電力大學經濟與管理學院教授、博導
【主講人簡介】董福貴，現為華北電力大學經濟與管理學院教授、博士生導師，信息管理教研室主任。系中國電力企業聯合會能源數字經濟專委會專家委員；中國能源研究會電能技術專業委員會委員；中國電機工程學會會員；中國高校能源經濟管理創新戰略聯盟理事等。主要從事能源管理理論與方法、電力市場理論與應用、信息管理及決策支持等領域的研究和教學工作。
【講座內容】位于配電網薄弱區域的農村常常存在供能可靠性不足的問題，導致接入大規模光伏的多能互補系統難以在此類地區廣泛開展。儲能系統作為新型能源系統融合的紐帶，能夠有效提升此類地區的供能可靠性。提出一種面向薄弱配電網的農村多能互補系統(rural multi-energy complementary system, RMES)儲能協同優化配置策略。在此基礎上，分析獨立儲能電站的全生命周期日均成本，構建了一個涵蓋峰谷套利、調頻和租賃的多市場參與框架，提出儲能在電力市場中的運行策略。
3.【主講人】許儒航 華北電力大學經濟與管理學院副教授、碩導
【主講人簡介】許儒航，2010年在華北電力大學工程管理專業獲得學士學位，2015年7月在華北電力大學管理科學與工程專業獲得博士學位。2019年被聘為碩士生導師。中國運籌學會會員，中國電機學會會員，北京電機學會會員。北大中文核心《電力建設》青年編委，優秀審稿人。SCI期刊《Renewable Energy》杰出審稿人。主要從事電力市場，低碳電力建設，深度學習技術與能源電力，高精度能源規劃模型方面的研究。近期重點研究方向為：高比例可再生能源（新型電力系統）下的電力市場建設，基于容量拓展模型的能源技術系統價值研究，基于深度學習技術的能源電力大數據分析與處理。另外，負責1項國家自然科學基金，1項北京市社科基金。出版中文專著1部，在能源電力領域發表高水平SCI檢索論文三十余篇。
【講座內容】本次講座圍繞企業參與電力市場的核心需求，解析政策趨勢與技術創新雙輪驅動下的發展機遇。重點探討三方面內容：其一，國內外最新政策明確配電網與源網荷儲融合要求，獨立儲能、電動汽車充電設施等需求側資源可通過聚合商模式實現價值變現；其二，提出基于可靠性競爭的VRE非合作機制，通過量化碳成本與可靠性成本，為企業提供橫向效率比較基準和穩定價格預期，指導光伏/風電項目技術升級決策；其三，針對工業用戶展示可操作方案，包括鋼鐵行業軋鋼工序20%-25%可中斷負荷調節潛力、紡織行業印染工藝需求響應模型，以及基于深度學習的居民負荷聚類技術。通過案例解析企業如何通過市場機制優化用能成本，規避新能源出力波動風險，提升綠電消納競爭力。
4.【主講人】秦光宇 北京建筑大學副教授、碩導
【主講人簡介】秦光宇，北京建筑大學副教授、碩士生導師。主要研究方向新型儲能與電力市場，主持國家自然科學基金青年基金項目一項，現以第一作者/通訊作者在《Energy Policy》、《Energy》、《電力系統自動化》等刊物發表學術論文20余篇，以獨立作者出版學術專著一本，授權國內外發明專利5項，申請軟件著作權8項，獲中電聯管理創新特等獎等行業協會獎5項。
【講座內容】目前，新型儲能技術如鋰離子電池、液流電池、壓縮空氣儲能等，已在電力市場中初步應用，主要參與調頻輔助服務、峰谷套利、可再生能源消納等領域。然而，新型儲能在市場中的參與規模仍有限，面臨政策機制不完善、盈利模式單一、技術成本較高等挑戰。此外，儲能的市場定位和收益機制尚未完全明確，制約了其規模化發展。未來，新型儲能將成為電力系統中不可或缺的靈活性資源，其定位將從輔助服務向多場景協同應用轉變。一方面，儲能將與可再生能源深度融合，成為風光發電的“穩定器”；另一方面，儲能將在電力市場中扮演“多面手”角色，參與能量市場、容量市場、輔助服務市場等多類型交易。新發展模式將包括“共享儲能”、“虛擬電廠”等創新形式，通過聚合分布式資源，提升整體市場競爭力。
5.【主講人】凡航 華北電力大學經濟與管理學院講師、碩導
【主講人簡介】凡航，華北電力大學經濟與管理學院助理教授，碩士生導師，中國電機工程學會第十屆青年托舉人才，清華大學電氣工程專業博士（導師為長江學者梅生偉教授），五道口金融學院和交叉信息研究院聯合培養博士后（導師為五道口金融學院院長廖理教授與清華交叉信息研究院副院長徐葳教授），特許金融分析師（CFA）持證人。申請人博士期間訪問過哈佛大學工程與應用科學學院Na Li老師課題組，輔修清華大學研究生院大數據能力提升項目并獲得該項目的特等獎學金。長期從事電氣工程、人工智能和金融相關的交叉研究，主持和參與電網與人工智能類科技項目10余項，發表/錄用SCI/EI和核心期刊論文28篇（其中第一作者和通信作者SCI論文6篇），已授權發明專利8項，參與撰寫數據經濟方面的專著1本，曾獲得全國人工智能應用場景創新挑戰賽二等獎、國家獎學金和清華大學數據科學特等獎學金等榮譽。
【講座內容】本次講座將深入探討生成式人工智能在電力市場預測與決策中的創新應用。 首先介紹隨著大規模風光等新能源高比例接入電網，電力系統呈現出前所未有的復雜性，負荷側和電源側的隨機波動性日益增強。與此同時，各類市場主體，包括新能源發電企業、傳統火電企業以及儲能、虛擬電廠等新興主體，參與市場化電力交易的比例也快速上升。 精準的預測和智能的決策技術，對于各類市場主體在競爭激烈的電力市場中取得優勢至關重要，更是保障電力系統穩定運行的基礎。 接著講述了傳統的預測決策方法在應對新型電力系統的高度波動性和復雜性時，已顯現出明顯的局限性。再對生成式人工智能技術本身進行講述，特別是以大模型為代表的新一代AI模型。最后講述在多個場景中如何利用生成式人工中智能來提升能源時間序列預測的精度，并賦能電力市場參與者的智能化決策水平。講座內容將涵蓋多個關鍵應用場景，包括：針對波動性極強的風電場及集群的超短期精準預測，提升新能源消納能力；應對數據稀缺場景的分布式光伏預測；支撐車網互動的電動汽車充電負荷預測；促進分布式資源靈活交易的虛擬電廠聚合交易與運營優化；以及提升發電企業市場競爭力的智能報價決策等。
6.【主講人】許士琦 清華大學山西清潔能源硏究院電力市場研究員
【主講人簡介】許士琦，現任職于清華大學山西清潔能源研究院，從事電力市場研究與經濟性優化工作，在華北地區有5年工作與研究經驗，當前關注于氣象情況對新能源出力乃至電力市場價格波動的影響研究。
【講座內容】山西電力現貨市場即將邁入第五個年頭，作為全國第一批改革試點，同時也是“轉正”的第一個電力現貨市場，山西的發展經驗為我國電力體制改革提供了強有力的樣本。考慮到山西的政策規則，能源結構特性，電力市場生態及國家整體規劃，在發改價格〔2025〕136號文及對于建設全國統一電力市場體系的要求下，如何加強可再生能源在電力市場的經濟性，清潔性的特征成為關注的焦點。根據當前電力市場的發展情況，我們可以總結出新能源發電有著較大的隨機性和短時的高波動特點，對我國電力系統建設中的穩定、安全要求具有一定的挑戰。本文從氣象信息（影響新能源發電設備出力值的主要因素）入手，通過對氣象要素特征與交易窗口特性相結合，提出針對山西電力現貨市場下的一些觀點。