UW的Nguyen获得拨款通过机器学习研究清洁电力系统的可靠性

怀俄明大学的一名助理教授已获得能源部(DOE)的资助，以研究如何优化储能系统的运行以提高电网的可靠性，同时应对可再生能源和电动汽车 (EV) 的快速发展由和世界。

威斯康星大学电气工程与计算机科学系的Nga Nguyen最近获得了能源部 503,459 美元的资助，用于她的项目“大规模储能系统的优化运行，以提高使用机器学习的清洁电力系统的可靠性”。

尽管提供了环境效益，但可再生能源和电动汽车的快速整合预计将增加电网的运营挑战。Nguyen 希望她的研究能够应对这些运营挑战。

“为了减轻这些负面影响并利用高可再生能源和电动汽车的普及率，可以使用储能系统，因为它们具有快速响应和高存储容量，”该项目的首席研究员 Nguyen 说。“然而，考虑到当前存储技术的成本情况，如果位置和尺寸不合适，储能系统的部署在经济上是不切实际的。”

她的项目是 29 个与能源相关的研究项目之一，能源部最近为其提供了 2100 万美元的既定刺激竞争研究计划 (EPSCoR) 资金。资助的项目涵盖广泛的能源研究主题，包括清洁能源、聚变能源、先进计算和核物理的化学和材料科学基础工作，以及先进制造、氢气生产和使用的早期研发，生物能源、核能和碳管理。

根据能源部关于建立 EPSCoR-州/能源部-国家实验室合作伙伴关系的资助机会公告，根据竞争性同行评审选择项目。DOE EPSCoR 计划由 DOE 科学办公室通过其基础能源科学办公室管理。这些赠款于 9 月 12 日宣布，从 9 月 1 日开始，一直持续到 2025 年 9 月 1 日。

Nguyen 的项目建议为具有最佳选址、尺寸和技术的储能系统创建先进的操作和控制策略，以最大限度地提高稳定性约束下的系统可靠性，同时促进可再生能源和电动汽车的更高集成度。

“由于存在许多不确定变量和不同的约束条件，该项目在 Monte-Carlo 模拟中开发了一种深度神经网络技术，以解决复合可靠性以减少计算负担，”Nguyen 谈到依赖于重复随机抽样以获得数值结果。“拟议的研究将对现代电网的运行产生重大影响，目标是多重经济、技术、环境和社会效益。”