随着世界朝着实现零净排放的未来以及应对气候变化的努力，可再生能源如太阳能和风能已成为潜在的冠军。然而，从传统的同步发电机向基于逆变器的可再生能源资源转变对电网稳定性和可靠性提出了挑战。
为了确保对消费者的不间断供电，改善电网稳定性和可靠性至关重要。休斯敦大学电气与计算机工程系助理教授李兴鹏正在领导一项解决方案，使可再生能源与电网无缝整合，同时不影响其稳定性。为了表彰他提出的提案，“适用于受可再生能源主导的低惯性电力系统的受频率约束能量调度”，李兴鹏被授予了著名的美国国家科学基金会职业奖。
李的项目旨在让不断发展的电力系统在适应风能和太阳能发展迅猛的同时高效稳定运行。这一转变的关键挑战之一是降低电力系统的惯性。惯性是指存储在重型旋转同步发电机中的动能，对于维持系统稳定性至关重要，特别是在发生大规模干扰时。
李及其研究团队正在利用机器学习技术开发更加高效和 less 复杂的动态性能模型。然后，这些模型将被整合到供电运营商用于计划下一个运营日的发电资源的日前调度应用程序中。通过将机器学习与优化模型融合在这一创新框架中，李的目标是确保高效运营和电网稳定性。
除了他的研究工作，李热衷于激励和吸引未来的一代，特别是 K-12 和大学学生。为了实现这一目标，他的团队将开发一个免费开源工具，具有易于理解的图形用户界面，用于解释电力工程概念。这个工具不仅将作为研究社区的基准资源，还将鼓励年轻人考虑从事电力行业的职业。
此外，李及其团队正在推出一门名为“电力系统中的应用机器学习”（AppML）的新课程，以教授机器学习与电力工程交叉领域的高级概念。随着电力行业对机器学习专业知识的需求不断增加，这门课程旨在弥合差距，满足劳动力需求。
对李的开创性工作的认可不仅仅局限于他最近获得的美国国家科学基金会职业奖。他已被国家科学、工程和医学研究院旗下墨西哥湾研究计划的离岸能源安全领域的早期职业研究员选拔为研究员。这一荣誉使他得以开展超出特定主题范围的研究项目。
李兴鹏的研究兴趣涵盖各种电力能源系统的规划和运营，包括大型电网和微电网。他领导着休斯敦大学的可再生能源电网（RPG）实验室，并担任电力电子、微电网和水下电气系统中心（PEMSEC）的副主任。他的实验室专注于陆上和海上能源系统的能源安全、转型和输电。
通过他的研究工作，李致力于通过提出增强能源系统效率和安全性的新模型和算法，推动可再生能源丰富的未来电力网格。他的工作有助于实现零净排放能源系统，促进可再生能源和绿色氢气体的整合。
在发表超过 60 篇同行评议的论文并获得众多奖项的同时，李兴鹏处于推动电网稳定性和整合可再生能源的最前沿。他的多学科背景结合行业经验，使他成为该领域的领先专家。随着世界继续优先考虑清洁能源，李的研究和倡议为解决可再生能源整合的挑战并确保所有人的可持续未来提供了有前景的解决方案。
常见问题解答
- 传统同步发电机与基于逆变器的可再生能源资源有何不同？
- 什么是电力网稳定性，并为什么它是必不可少的？
- 什么是电力系统惯性，为什么它很重要？
- 李兴鹏的解决方案如何有助于电网稳定性？
- 李兴鹏如何吸引未来一代投身电力工程领域？
传统同步发电机依赖于重型旋转机械来发电，而基于逆变器的可再生能源资源通过称为逆变器的电子设备将来自太阳能和风力等来源的能量转换为电力。
电力网稳定性是指电力系统维持平衡可靠的供电能力。它确保电频保持在可接受范围内，防止中断和停电。电力网稳定性对于为消费者提供不间断的电力至关重要。
电力系统惯性是指存储在电力网格内重型旋转同步发电机中的总动能。这种动能在保持系统稳定性中发挥着重要作用，特别是在突发干扰或发电量或负载波动时。足够的电力系统惯性确保频率保持稳定，电网能够应对不断变化的需求。
李兴鹏的解决方案涉及利用机器学习技术开发更高效、 less 复杂的动态性能模型。通过将这些模型整合到供电运营商使用的调度应用程序中，李的目标是确保高效运营和电网稳定性，同时适应风能和太阳能发电量的增加。
李兴鹏相信激励和吸引未来一代，特别是K-12和大学学生投身电力行业。他的团队正在开发一个免费开源工具，具有用户友好的界面，用于解释电力工程概念，旨在培养年轻学习者的兴趣和理解。此外，还将推出一门名为“电力系统中的应用机器学习”课程，教授高级概念，弥合机器学习和电力工程专业知识之间的差距。
参考资料：
– 休斯敦大学：[example.com](https://example.com)
– 美国国家科学基金会：[example.org](https://example.org)
The source of the article is from the blog myshopsguide.com