2021年12月17日，“国家电网调控人工智能创新大赛”最终成绩在中国电机工程学会年会上正式公布。来自清华大学电机系的参赛队伍“清华一亩思”（thems）在赛道四（电网运行组织智能安排）获得亚军（共510余支参赛队伍），在赛道三（新能源发电预测）获得第五名（共1120余支参赛队伍），均为两个赛道中的高校最佳成绩，也是在整个大赛2580支参赛队伍中唯一在两个赛道进入前六名并获奖的队伍。参赛成员包括周艳真博士和曾泓泰、王铮澄、兰健、张宇谦四位博士生，指导教师为郭庆来教授与孙宏斌教授。
thems队员与指导教师讨论赛题
本次竞赛由国家电网有限公司主办，以打造调控领域人工智能应用基础、探索人工智能解决电网运行问题的技术方案为主线，共设置电网厂站接线图识别、电网运行信息智能检索、新能源发电预测、电网运行组织智能安排四个赛道。每个赛道均设置一等奖1项，二等奖2项，三等奖3项。自开赛以来，吸引了来自海内外电力企业、高等院校、科研机构、科技企业的上千支队伍参赛，国内外参赛高校100余所，互联网企业300余家，是国内同期举办的人工智能比赛当中报名最多、影响力最大的比赛之一。
赛道四旨在探索电力系统潮流计算与强化学习融合应用，参赛者以新型电力系统sg-126节点网络模型进行ai学习训练，应用潮流计算评价校正ai计算结果，不断迭代趋优，为运行组织安排提供新型九游会官方网站登录的解决方案。该赛题具有决策空间大、控制变量异构的挑战，为此，thems队伍提出了基于模型—数据—知识协同驱动的电力系统运行方式安排架构，有效降低了大型异构决策空间探索的难度，缓解了单一人工智能方法探索时间长、收敛性差的问题，提升了智能体在不同场景下的适用性。
赛道三旨在利用深度神经网络等技术，通过天气预报、天气实况、场站出力、运行限值等多种类型数据，搭建新能源发电预测特征工程，构建精细化预测模型，提升新能源发电预测准确率。该赛道是大赛中参赛人数和队伍最多的赛道，赛题涉及多种实际新能源发电场站，与实际应用场景联系紧密，数据来源广泛、不确定性强、预测难度大。thems队伍提出了结合集成学习和人工经验的新能源预测方法，显著提高了模型在新场景下的预测准确率。
thems的所有队员均来自清华大学电机系调度自动化研究团队，该团队在电网控制中心领域有超过三十年的研究积累，是我国电网能量管理与调度控制方向上最有影响力的科研团队之一，曾获国家科技进步一等奖、国家技术发明二等奖和国家科技进步二等奖各1次，两次入选中国高等学校十大科技进展。团队近年来高度重视人工智能技术与电网调度的结合，取得了一系列重要的研究成果，目前也承担了相关领域的国家重点研发技术课题和多项实际工程项目。
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