2020年12月23日，国家自然科学基金智能电网联合基金资助项目——“基于数字仿真的大电网人工智能分析方法研究”的项目季度交流会在华中科技大学新电气大楼A316会议室召开。参加此次项目交流会的有来自哈尔滨工业大学的王宏志老师等；来自浙江大学的王灿老师、叶德仕老师等；来自中国电力科学研究院的汤涌总工程师、黄彦浩等以及华中科技大学SGO课题组的程时杰院士、文劲宇院长、姚伟老师等。

上午9:00，项目交流会正式开始。首先，由文劲宇院长致辞，欢迎项目合作方各位专家和同学来到华中科技大学，同时简要回顾了此前华中科技大学电气学院及SGO课题组在人工智能及在电力系统中应用的研究历程。接着程时杰院士发表了对本项目的看法，表示项目挑战比预期的大，并强调不同课题之间应当加强交流。然后由中国电力科学研究院汤涌总工程师主持，项目组各个合作单位按照课题内容依次进行了汇报。

华中科技大学文劲宇院长致辞

华中科技大学程时杰院士致辞

中国电力科学研究院汤涌总工致辞

华中科技大学姚伟老师汇报了课题四研究进展。本季度已经初步完成了东北电网主导失稳模式识别样本的生成和标注；在主导失稳模式识别方面，基于SE-CNN对东北电网主导失稳模式识别进行了测试，并采用考虑电网拓扑的GAT模型在两个测试系统取得了较好准确率；针对标签标注工作量大的问题，采用主动学习方法实现了在较少标注样本下的较高判别准确率；探索了失稳判别在差异性电网中的迁移；完成了基于DQN的功角失稳切机量确定方法设计。此外，介绍了原型系统的构建和接口设计，明确了稳定分析与控制主体与综合程序及其他课题的数据接口。

华中科技大学姚伟老师进行课题四的汇报

中国电力科学研究院的陈兴雷汇报了课题三研究进展。本季度与课题一合作完成了知识库调潮流界面和应用，介绍了知识库程序中添加知识功能，已经初步实现了基于知识库的潮流收敛调整，还完成了断面功率智能调整和原型系统的设计开发。中国电力科学研究院的王甜婧介绍了基于强化学习的潮流收敛调整和静态N-1调整。

中国电力科学研究院王甜婧进行课题三的汇报

下午2:30，会议继续进行。浙江大学王灿老师汇报了课题二研究进展。本季度针对电网的动态性和异构性，提出了基于记忆网络的动态图表征学习TigeCM；提出了深度生成嵌入框架DGE，实现了同时捕获网络拓扑和属性信息之间的相关性；针对电网的复杂网络特性和节点属性，提出了带属性异构信息网络表征学习方法；探索了基于强化学习的断面功率智能调整，实现了单断面和多断面功率调整。

浙江大学王灿老师进行课题二的汇报

哈尔滨工业大学王宏志老师汇报了课题一研究进展。本季度继续加强与其他课题合作完善知识库的构建，已经基本完成了潮流调整知识库模型，并配合课题四进行了暂稳分析知识库模型构建；在知识发现方面，介绍了基于强化学习的知识挖掘以及知识推理、知识清洗的研究进展；下一阶段计划实现知识库查询平民化，以及基于发电机相关性分析的故障判断工作。

哈尔滨工业大学王宏志老师进行课题一的汇报

项目组各个合作单位的成员针对各个课题所提出的目前的研究重点问题进行了热烈的讨论。大家积极发表自己的看法，参与讨论，相互启发，开拓思路，现场讨论的氛围十分活跃。热烈的讨论让大家感觉收获颇多，各单位相互之间增进了解，方便后续进一步开展深入的合作和交流。最后，中国电力科学研究院的黄彦浩安排了项目中期检查方面的工作，并宣告此次项目交流会的圆满结束。

项目季度交流会圆满结束