近日，人工智能学院郭欢教授研究团队两项成果相继在能源领域国际顶级期刊《Energy》（中科院一区、IF=9.0）上发表，第一署名单位均为江汉大学。

研究成果《A novel Seasonal Fractional Incomplete Gamma Grey Bernoulli Model and its application in forecasting hydroelectric generation》，团队青年教师熊昕为第一作者，胡曦为通讯作者，郭欢指导并参与研究。该研究根据水力发电系统的季节性特征，提出一种新的季节性分数阶不完全伽马灰色伯努利模型，通过实验分析优化模型参数，并验证模型的有效性。最后将该模型用于精确预测中国、加拿大和美国的水力发电量，进一步结合模型结果实现水资源的合理分配和电网的稳定性运行。

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》，硕士研究生段添耀为第一作者，郭欢为通讯作者。该研究根据西电东输战略中线的3个省份在清洁能源发电系统的地域差异导致的竞争合作关系，提出一种信息增强的灰色Lotka-Volterra能源消耗预测模型。新模型兼具通用网络与灰色方程的建模优势，创新使用联合梯度下降法作为参数求解器，并从理论上证明模型参数在梯度下降过程中是稳定的。此外，通过模型参数值定量分析了太阳能、风能、水能和火力发电系统中四川、湖北和江苏之间的竞争合作关系，评估长期竞争与合作对能源消耗的影响，并给出针对性的建议。

据悉，郭欢教授研究团队主要从事数据建模及预测方法研究。近年来，该团队以服务国家“双碳”战略及能源转型升级需求为出发点，持续在能源系统预测建模领域深耕细作。此次两项研究均得到国家自然科学基金项目、教育部人文社科基金项目、江汉大学中青年拔尖人才项目的资助。

文：人工智能学院

编辑：赵明

审核：江萱