徐潇源，现任上海交通大学助理教授，硕士生导师。长期从事电力系统不确定性分析、数据驱动的能源系统优化运行研究工作。

依托项目名称：高比例可再生能源配电网的不确定性度量与优化运行

个人简介：

徐潇源，现任上海交通大学助理教授，硕士生导师。长期从事电力系统不确定性分析、数据驱动的能源系统优化运行研究工作。

构建了电力系统不确定性分析技术体系，实现了从理论方法到实际应用的突破。提出了基于Levenberg-Marquardt方法的强收敛性潮流算法，成功解决超大规模电力系统（21479节点系统）潮流计算问题，攻克了商业软件无法解决病态潮流的难题；提出了基于全局灵敏度分析的不确定性度量方法，显著降低电力系统分析计算中不确定性因素维度，突破了传统灵敏度分析无法应用于强非线性电力系统模型的难题；发明了基于高效蒙特卡罗模拟的概率潮流分析技术，应用于华东交流特高压电网和“强馈入弱开机”方式下的上海电网，保障了复杂大电网的安全可靠运行。

主持国家自然科学基金2项、中国博士后科学基金1项（一等），作为课题技术负责人参与国家重点研发计划项目。2018年-2020年担任IEEE EI2小组报告会主席，曾担任J. Mod. Power Syst. Clean Energy编委，Front. Energy客座编辑，4本学术期刊优秀审稿人。

项目名称：高比例可再生能源配电网的不确定性度量与优化运行

关 键 词：优化运行；不确定性分析；可再生能源；数据驱动；配电网

项目摘要：随着可再生能源在电力系统配电侧的大量接入，配电网表现出实时运行状态快速变化、未来运行方式显著不确定的特征；但是配电网的“源-网-荷”感知能力薄弱，依赖于准确数学模型的控制手段无法应对其复杂多变的运行工况。本项目挖掘源荷预测数据统计信息，利用多时间尺度混合量测，研究不确定性环境下的配电网优化运行方法。首先，针对考虑多重不确定性因素的配电网分析计算问题，研究基于全局灵敏度分析的不确定性度量方法，辨识影响系统运行的关键因素，降低不确定性因素维度；然后，针对关键不确定性源荷，研究基于数据驱动随机优化的配电网短期优化运行方法，解决传统随机优化方法样本外表现差、鲁棒优化方法结果保守的问题；最后，研究混合量测环境下数据驱动的配电网实时估计-控制方法，攻克弱可观配电网建模准确性低、控制效果差的难题。本项目的研究将提升强随机性、波动性源荷场景下的配电网感知能力，实现从分钟级到秒级时间尺度的配电网优化运行。

在国际会议IEEE PESGM 2015与同行交流

在国际会议IEEE EI2 2018做学术报告

在国际会议IEEE PESGM 2017获奖