报告题目1：考虑电网空间结构约束的支路参数辨识研究

报告题目2：电机的多目标优化设计及其相关学习资源分享

报告人1：王志伟

报告人2：冯亮亮

邀请嘉宾：蔡骏教授

时间：2022年4月11日 14：00

参与方式：腾讯会议号779-584-769

内容简介：

       “考虑电网空间结构约束的支路参数辨识研究”内容简介：电网支路参数的准确性对提高状态估计计算结果可信度、提高网络分析软件实用化程度具有重要意义。仅依赖于传统的模型驱动，已经被事实证明无法满足在线参数辨识的实际需求。图卷积神经网络通过纳入电网拓扑结构约束，融合全局所有节点（变电站）信息，提高了预测模型的准确性和鲁棒性。在这项工作中，我们首先提出了基于图卷积神经网络的多任务参数辨识模型，通过将邻接矩阵和节点特征共同输入图神经网络来提高参数辨识的准确性。其次，我们通过结合图神经网络和多头注意力机制形成了图Transformer结构，在前项工作的基础上有效解决了特征平滑的问题。最后，我们通过自适应损失函数实现了自动平衡辨识目标的数量级而达到了同时辨识所有参数的目的。以上模型逐步解决了输电系统参数辨识的难点痛点，有效提高了辨识精度，提高了辨识效率。

       “电机的多目标优化设计及其相关学习资源分享”报告提出了一种结合叠加原理的磁密解析计算方法，将气隙磁密解析结果与一种带平行四边形回复线的近似分段线性磁滞模型相结合，可以更方便地模拟电机工作时的动态性能。提出了将功率尺寸方程、参数的灵敏度分析和多目标分层相结合的响应面优化思路。为了验证响应面法的有效性，又基于罚函数和目标约束得到了一种改进的NSGA-Ⅱ-M多目标遗传优化算法，并将优化设计结果和响应面结果进行了对比验证。然后结合带平行四边形回复线的近似分段线性磁滞模型、解析计算模型和优化后电机有限元仿真结果研究了其静态和动态性能的模拟。最后针对优化方向的一些学习资源和思路进行了总结。

报告人简介：

       王志伟，自动化学院2019级控制科学与工程专业研究生，研究方向：电力系统的运行与规划。主要成果：2020年江苏省大学生机器人大赛水中角力项目三等奖，2020年江苏省大学生机器人大赛视觉识别项目三等奖，目前在 TPWRD、EPSR以及Complexity期刊分别发表论文一篇。

冯亮亮，自动化学院2019级控制工程专业研究生，研究方向：电机优化设计，主要成果：获得2021年国家奖学金，1篇EI论文见刊、2篇核心论文见刊、1篇SCI在审；1篇发明专利授权，8篇发明专利公开，4篇实用新型专利授权；国家级奖项4项，省级奖项2项等。

       欢迎广大师生踊跃参加！