近日,，人工智能學(xué)院郭歡教授研究團(tuán)隊(duì)兩項(xiàng)成果相繼在能源領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)期刊《Energy》（中科院一區(qū)、IF=9.0）上發(fā)表,，第一署名單位均為江漢大學(xué),。

研究成果《A novel Seasonal Fractional Incomplete Gamma Grey Bernoulli Model and its application in forecasting hydroelectric generation》，團(tuán)隊(duì)青年教師熊昕為第一作者,，胡曦為通訊作者,，郭歡指導(dǎo)并參與研究。該研究根據(jù)水力發(fā)電系統(tǒng)的季節(jié)性特征,，提出一種新的季節(jié)性分?jǐn)?shù)階不完全伽馬灰色伯努利模型,，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析優(yōu)化模型參數(shù)，并驗(yàn)證模型的有效性,。最后將該模型用于精確預(yù)測(cè)中國(guó),、加拿大和美國(guó)的水力發(fā)電量，進(jìn)一步結(jié)合模型結(jié)果實(shí)現(xiàn)水資源的合理分配和電網(wǎng)的穩(wěn)定性運(yùn)行,。

研究成果《A novel information enhanced Grey Lotka–Volterra model driven by system mechanism and data for energy forecasting of WEET project in China》,，碩士研究生段添耀為第一作者，郭歡為通訊作者,。該研究根據(jù)西電東輸戰(zhàn)略中線的3個(gè)省份在清潔能源發(fā)電系統(tǒng)的地域差異導(dǎo)致的競(jìng)爭(zhēng)合作關(guān)系,，提出一種信息增強(qiáng)的灰色Lotka-Volterra能源消耗預(yù)測(cè)模型。新模型兼具通用網(wǎng)絡(luò)與灰色方程的建模優(yōu)勢(shì),，創(chuàng)新使用聯(lián)合梯度下降法作為參數(shù)求解器,，并從理論上證明模型參數(shù)在梯度下降過(guò)程中是穩(wěn)定的。此外,，通過(guò)模型參數(shù)值定量分析了太陽(yáng)能,、風(fēng)能,、水能和火力發(fā)電系統(tǒng)中四川,、湖北和江蘇之間的競(jìng)爭(zhēng)合作關(guān)系，評(píng)估長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)與合作對(duì)能源消耗的影響,，并給出針對(duì)性的建議,。

據(jù)悉，郭歡教授研究團(tuán)隊(duì)主要從事數(shù)據(jù)建模及預(yù)測(cè)方法研究,。近年來(lái),，該團(tuán)隊(duì)以服務(wù)國(guó)家“雙碳”戰(zhàn)略及能源轉(zhuǎn)型升級(jí)需求為出發(fā)點(diǎn)，持續(xù)在能源系統(tǒng)預(yù)測(cè)建模領(lǐng)域深耕細(xì)作,。此次兩項(xiàng)研究均得到國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目,、教育部人文社科基金項(xiàng)目、江漢大學(xué)中青年拔尖人才項(xiàng)目的資助,。

文：人工智能學(xué)院

編輯：趙明

審核：江萱