绣山讲坛第414讲-Task-Oriented Large Language Models Coordination Framework for Power System
作者: 已浏览:0次 更新日期:2026-01-05
报告题目:Task-Oriented Large Language Models Coordination Framework for Power System
报告时间:2026年1月8日下午15:00-16:30。
报告地点:绣山208会议室
主讲人:Chaojie Li
摘要:
In this talk, the recent advancements in health monitoring and optimal management of renewable energy assets, with a focus on lithium-ion batteries in electric vehicles and energy storage systems will be presented. the advanced battery management system, which integrates state-of-the-art AI and IoT techniques for real-time battery health monitoring and anomaly detection will be introduced. This system addresses key challenges, including data heterogeneity, AI explainability, scalability, data quality, and privacy concerns. Additionally, an overview of our recent contributions to enhancing the robustness of energy systems for net-zero emissions under extreme events, as well as the application of generative AI in industrial settings will be presented.本次讲座将介绍一种面向任务的、基于大语言模型的AI智能体框架,用于电网决策支持。首先,我们将回顾传统人工智能技术在电力系统运行与规划中的应用。随后,将展示具备卓越决策能力的AI智能体决策框架,并深入探讨多智能体系统的协同机制如何共同完成复杂任务。最后,通过配电网状态估计与可再生能源预测的案例研究,具体演示AI智能体框架的实际应用效果。
主讲人简介:
李超杰教授是香港城市大学电气学院助理教授。分别于2007年和2011年在中国重庆获得重庆大学电子科学与技术专业工学学士学位和计算机科学专业工学硕士学位,并于2017年在澳大利亚墨尔本皇家墨尔本理工大学获得博士学位。此后,他在皇家墨尔本理工大学担任研究员一年半。曾担任中国杭州阿里巴巴集团的高级算法工程师。之后任职于悉尼新南威尔士大学电气工程与电信学院,担任ARC DECRA研究员/讲师, 曾任华北电力大学教授。现任香港城市大学助理教授。他当前的研究方向包括可再生能源并网、大语言模型、图表示学习、智能电网中的分布式优化与控制、神经网络及其应用。