近日，人工智能學院郭歡教授研究團隊兩項成果相繼在能源領域國際頂級期刊《Energy》（中科院一區、IF=9.0）上發表，第一署名單位均為江漢大學。

研究成果《A novel Seasonal Fractional Incomplete Gamma Grey Bernoulli Model and its application in forecasting hydroelectric generation》，團隊青年教師熊昕為第一作者，胡曦為通訊作者，郭歡指導并參與研究。該研究根據水力發電系統的季節性特征，提出一種新的季節性分數階不完全伽馬灰色伯努利模型，通過實驗分析優化模型參數，并驗證模型的有效性。最后將該模型用于精確預測中國、加拿大和美國的水力發電量，進一步結合模型結果實現水資源的合理分配和電網的穩定性運行。

研究成果《A novel information enhanced Grey Lotka–Volterra model driven by system mechanism and data for energy forecasting of WEET project in China》，碩士研究生段添耀為第一作者，郭歡為通訊作者。該研究根據西電東輸戰略中線的3個省份在清潔能源發電系統的地域差異導致的競爭合作關系，提出一種信息增強的灰色Lotka-Volterra能源消耗預測模型。新模型兼具通用網絡與灰色方程的建模優勢，創新使用聯合梯度下降法作為參數求解器，并從理論上證明模型參數在梯度下降過程中是穩定的。此外，通過模型參數值定量分析了太陽能、風能、水能和火力發電系統中四川、湖北和江蘇之間的競爭合作關系，評估長期競爭與合作對能源消耗的影響，并給出針對性的建議。

據悉，郭歡教授研究團隊主要從事數據建模及預測方法研究。近年來，該團隊以服務國家“雙碳”戰略及能源轉型升級需求為出發點，持續在能源系統預測建模領域深耕細作。此次兩項研究均得到國家自然科學基金項目、教育部人文社科基金項目、江漢大學中青年拔尖人才項目的資助。

文：人工智能學院

編輯：趙明

審核：江萱