5月28日至31日，2020年IEEE亚洲能源与电气工程研讨会在成都举行。会上，电子科技大学机械与电气工程学院“电力系统广域测量与控制”四川省重点实验室的研究成果《Double Deep Q-learning Based Approach for Power Flow Optimization in Distribution Networks》荣获“最佳论文奖”（Best Paper Award）。电子科技大学为论文第一通讯单位，博士生曹迪为论文第一作者。据了解，本次会议共收到330余篇论文，评选出“最佳论文”3篇。

　　近年来，随着环境污染和能源短缺问题的日益严重，发展新能源发电技术成为世界各国的共识。主动配电网作为接纳新能源的有效途径，在提高新能源发电方面起着至关重要的作用。然而，新能源的接入给主动配电网的优化运行带来了新的挑战，新能源发电的间歇性和不确定性使得传统的调度方法不再适用。为此，该论文提出一种基于深度强化学习的主动配电网实时调度策略，该策略可以根据配电网实时动态做出决策，调节配电网潮流以优化配电网的损耗。论文所提方法能够实时决策，因此更适用于实际中配电网的运行调度。

　　曹迪是2018级博士研究生，主要研究方向为主动配电网优化运行和人工智能技术，导师为胡维昊教授。在校期间曾多次获得奖学金，目前已发表SCI论文13篇，其中以第一作者身份在国际顶级期刊IEEE Transactions on Power Systems，International Journal of Electrical Power & Energy Systems上发表多篇论文，已达到电子科技大学“国际水准”博士毕业生的要求。

　　曹迪所在的“电力系统广域测量与控制”四川省重点实验室（www.uestcwams.com）承担着四川电网的设计和控制优化、广域测量与可再生能源接入等工作，具有丰富的电力系统分析和优化的研究经验，在电力系统仿真建模、优化技术及电力系统规划方面具有较好的基础。团队近年来承担各类课题100余项，其中国家863课题3项，国家自然科学基金20余项，经费共计8000余万元。发表论文200余篇，其中SCI检索论文120余篇，ESI高被引论文3篇。获得四川省科技进步奖6项，申报专利70余项，授权40余项。

　　IEEE亚洲能源与电气工程研讨会是电气工程领域的旗舰会议，汇聚了来自世界各地的电力和能源科学研究人员及专业人士，共同研讨推动电力及能源领域的研究发展，促进业界和学术界之间的见解和创新交流。