龙寰，现任东南大学副教授，博士，博士生导师。长期从事可再生能源预测与消纳、人工智能与可再生能源、综合能源系统的交叉应用等研究工作。

依托项目名称：有限量测下数据-优化协同的县域光伏预测及消纳研究

个人简介：

龙寰，现任东南大学副教授，博士，博士生导师。长期从事可再生能源预测与消纳、人工智能与可再生能源、综合能源系统的交叉应用等研究工作。

主要学术成果包括：（1）提出了基于任务导向的可再生能源预测方法，将上层预测与下层优化联合建模，通过双向优化训练机制，同时提升上层预测与下层优化的效果。（2）提出了基于图像处理的风电机组异常数据检测与状态监控方法，将风电机组日常运维数据转换为图像，利用图像处理方法大大加速风电机组数据处理与运维的效率。

发表SCI论文30余篇，1篇文章入选ESI高被引论文，授权国家发明专利8项，获得中国电力科学技术进步奖二等奖、中国电力建设科学技术进步奖二等奖、江苏省科学技术奖三等奖、首届全国高校教师教学创新大赛一等奖，获得2019年《IEEE Transactions on Sustainable Energy》优秀审稿人。入选2023年江苏省科协青年科技人才托举工程，主持国家自然科学青年基金项目、江苏省自然科学基金、江苏省智能电网重点实验室项目等科研项目。

依托项目简介：

项目名称：有限量测下数据-优化协同的县域光伏预测及消纳研究

关 键 词：功率预测；分布式能源；人工智能；光伏消纳；协调调度

项目摘要：

新能源可靠替代传统能源，已成为我国能源改革的重中之重。随着整县光伏的推广，大规模分布式光伏接入电网，其数量多、体量小、量测信息有限的特点，使得电力系统运行面临着数据处理量大、预测难度大、全额消纳难等难题。面对县域级光伏量测装置与量测信息有限、中低压光伏特征不一的现状，如何实现县域级光伏精准预测与灵活消纳，保证电网安全稳定运行，是“双碳”目标达成亟需解决的关键问题本项目从数据质量-预测模型-消纳策略层层递进，提出有限量测下数据-优化协同的县域光伏预测方法及消纳策略。借助人工智能相关技术，融合传统优化方法，为县域级光伏预测与消纳等实际问题提供理论支撑，促进可再生能源可靠替代传统能源，推动构建清洁低碳、安全高效的能源体系。

图1国家自然科学基金中期汇报

图2 第二届中英大学工程教育与研究联盟 “卓越电气·无限信息”国际学术论坛汇报

图3贵州遵义招生宣传