课程名称

新型电力系统最优决策

课程简介

随着可再生能源大规模接入和电力电子技术广泛应用，电力系统正逐步向以逆变器型资源（IBR）为主导的新型电力系统演进，其运行特性、稳定性机理与决策方法面临深刻变化。本课程旨在向学生介绍新型电力系统最优决策的基本理论与前沿方法，阐述如何将不确定性、动态安全与稳定性约束融入规划、运行和控制，建立跨时间尺度、统筹稳态运行与动态性能的系统化决策理念。

本课程采用中英双语授课，适用于对新型电力系统规划、运行与控制感兴趣的研究生。课程围绕高比例逆变器型资源接入下的关键挑战，涵盖多时间尺度决策协调、不确定性量化与风险感知运行、动态安全评估、稳定性约束下的调度与优化、设备控制与系统运行协同优化，以及面向决策的机器学习等内容。通过本课程的学习，学生将深化对电力系统优化决策与稳定性之间联系的理解，为开展新型电力系统安全、高效运行及智能决策相关研究奠定基础。

主讲教师

滕飞（Fei Teng），帝国理工学院电气与电子工程系长聘准教授，帝国理工学院—清华大学智慧能源电力联合研究中心英方主任，清华大学高级访问学者

滕飞博士现担任伦敦帝国理工学院电气与电子工程系长聘准教授（Reader in Intelligent Energy Systems）、帝国理工学院—清华大学智慧能源电力联合研究中心英方主任，并担任帝国理工学院未来能源研究院教育主任。曾在瑞典皇家理工学院、法国巴黎高等矿业学院、香港理工大学和华南理工大学担任教职或客座职位。

滕飞博士主要从事智能电力系统规划、运行与控制方面的研究，重点关注高比例逆变器型资源接入下的电力系统稳定性与优化决策，以及数字化电网的网络安全与韧性。他主持和参与多项国际合作科研项目，在智能电网、能源系统优化和先进控制等领域取得了一系列研究成果。

滕飞博士现任国际电气与电子工程师协会（IEEE）旗下期刊IEEE Transactions on Power Systems副编辑（Associate Editor），并在IEEE相关国际技术委员会担任委员等学术职务，积极参与国际学术交流与合作。

滕飞博士曾荣获英国皇家学会Kan Tong Po Fellowship、IEEE青年科学家奖，以及IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Power Electronics和IEEE PES General Meeting最佳论文奖。其指导的博士生曾荣获IEEE PES和IEEE IAS最佳博士论文奖。在人才培养方面，他长期承担帝国理工学院本科生及研究生教学工作，并参与跨学科能源硕士项目的课程建设与教学管理。

教学内容

1.Transition Towards IBR-Dominated Power Systems

1)Net-zero transition and power system evolution

2)Characteristics of IBR-dominated systems

3)Challenges and opportunities to operate IBR-dominated systems

2.Multi-Timescale Decision-Making in Power Systems

1)Introduction of system planning, scheduling, dispatch and control

2)Coordination of hierarchical decision making from years to seconds

3.Uncertainty Quantification and Risk-Aware Operation

1)Sources and modelling of uncertainty

2)Probabilistic forecasting and scenario generation

3)Stochastic optimisation for risk-informed operational decisions

4.Dynamic-Aware Decision Making

1)System stability classification and assessment

2)Modelling approaches for system frequency stability

3)Coupling of steady state and dynamics

5.Stability-Constrained System and Asset Optimisation

1)Stability-constrained scheduling and dispatch

2)Co-optimization of steady-state operation with device control

3)Concept of Software-defined Grid

6. Decision-Focused Learning for Power System Operation

1)From prediction to decision

2)Learning through optimisation layers

3)Decision-focused dispatch

课程信息

授课对象：研究生（接受校外研究生报名）

授课语言：中英双语

考核方式：考查，2学分

授课时间及地点

授课时间：

2026年11月16-19日和23-26日，8:50-12:15

授课地点：

清华大学西主楼

（具体教室待报名成功后通知）

选课方法

扫描以下二维码报名（截止时间11月10日23:59）：

课程助教：

杨旻，[email protected]

兰焮尧，[email protected]