GAITC 2023专题论坛抢鲜看丨靶向破解控制难题

所有的大型重工企业都有一个期待，用一个智能系统打通所有的业务单元，并且该系统还可以实现对所有单元和网络的智能自适应协同优化控制，犹如一个可以总揽全局的“大脑”。

世界级挑战

石化、能源、冶金、设备制造等行业都有一个共同的痛点，就是复杂工业场景下的协同优化控制问题，这也是一个世界级挑战。

例如在电力企业，其能源互联系统中包括电能网络、油气网络、智能调控单元、能源负荷单元(包括供冷/热网络)等，多种能源通过电力网络和管道网络相互连接并产生交互行为。在整个系统中，电力部分是暂态响应时间为毫秒级的快动态系统，热、冷、气系统是动态响应时间为分钟/小时级的慢动态系统，多时间尺度特征且差异巨大，并伴随强交互影响行为和长时演化等特征，实现其全局最优协同控制与安全运行十分困难。

革命性突破

越是大型、重型的工业企业，其单元模块越多，内部连接网络越复杂，统一协同控制难度更高、成本更大。如果能让企业像人身体一样，拥有对四肢和各感观器官高度统一协调和自主控制的能力，将带来企业管理的革命性跃升，也将颠覆性的提升企业生产效益和安全运行能力。

挑战大并不意味着不能被解决。我国科学家完成的“分布式动态系统的自学习优化协同控制理论与方法”让这一设想变成现实，建立了适用于实际复杂控制场景的自学习最优协同控制基础理论和综合检测方法，帮助能源企业实现节能30%以上，能源利用率提高25%以上，已在20个省份推广应用。

在更多的重工行业，如何让智能化控制技术帮助企业实现整体网络的协同优化控制，需要学术界和工业界继续携手共创。

为此，大会将举办《智能自适应协同优化控制专题论坛》，邀请人工智能、工业、能源、信息技术等研究领域专家学者共同分享研究成果和实践经验，交流探讨分布式协同优化方法与智能自适应学习方法的新理论、新技术、新应用，推动智能自适应技术在复杂工业系统协同优化控制领域的推广，支持国家“双碳”战略实施。

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