聚焦轨道交通网络、电力网络等能源领域重大标准化应用，利用运筹学与人工智能技术，从可调负荷角度出发，与工程实践紧密结合，沿循“离线最优规划-实时再优化-快速应急恢复-全系统仿真”的思路，开发能源领域专用优化求解器。

面向轨道交通网络的能源优化

在城市轨道交通向精细化运营转型的背景下，节能优化成为了提升运营效率的重要手段。该研究旨在构建准确描述轨道交通运行的时空网络模型，并设计适用于轨道交通的定制化优化算法。通过开发基于行车优化与仿真的运行图节能平台，可以优化列车运行图，实现能耗的有效控制，从而支撑轨道交通绿色、健康、可持续发展，助力实现交通强国的战略目标。

面向新型电力系统的能源优化

随着可再生能源在电力系统中的渗透率不断提升，传统电力系统在安全、稳定、经济运行方面的挑战愈加突出。该研究通过融合人工智能与运筹学技术，致力于开发专门针对新型电力系统的优化求解器。此求解器可用于处理电力系统在安全、稳定、经济性上的多重目标优化问题，推动电力系统向智能化和高效化转型，为实现“双碳战略”提供有力支撑。

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