近日，电气工程学科知名期刊Journal of Modern Power Systems and Clean Energy (MPCE)公布了2020年年度最佳论文奖名单。经过多轮严格的评选和激烈的竞争，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论文《Reinforcement Learning and Its Applications in Modern Power and Energy Systems: A Review》荣获“年度最佳论文奖”（Best Paper Award）。电子科技大学为论文唯一通讯单位，论文第一作者为机电学院博士生曹迪，通讯作者为胡维昊教授，其他合作者包括美国密西西比州立大学赵俊博老师以及丹麦奥尔堡大学陈哲教授和Frede Blaabjerg教授。

　　MPCE是中科院二区SCI期刊、具有国际影响力的国内科技期刊（电工领域唯一中国科技期刊卓越行动计划-重点期刊），在电气工程相关研究领域该杂志具有较高的国际影响力。据了解，2020年该杂志共评选出10篇最佳论文。

　　随着智能电表和传感器的逐渐部署，电力能源系统时刻产生着大量高维度的数据，这些数据中蕴含着巨大的价值，可以为系统的运行分析提供辅助信息。在这种背景下，采用基于人工智能的数据驱动方法，充分挖掘数据中的潜在价值，可以和传统基于机理分析的方法相结合，支撑电网更加安全经济地运行。作为一种受到行为主义心理学启发的算法，强化学习可以在不知道最优解的情况下通过与环境的不断交互习得控制策略以最大化特定目标。这种特性使得强化学习受到了学界的关注，并被应用在电力系统的优化和控制中。基于此，论文开展强化学习在现代能源电力系统的应用研究综述，首先介绍了强化学习的主流算法及分类，然后详细介绍了其在电力能源系统不同场景下的应用，并对未来的应用前景进行展望。

　　曹迪是2018级博士研究生，主要研究方向为人工智能技术在主动配电网优化运行中的应用，导师为胡维昊教授。目前以第一作者身份在电力能源方向顶级期刊IEEE Transactions on Smart Grid、IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Sustainable Energy、IEEE Transactions on Industrial Informatics和顶级会议IEEE PES General Meeting等发表论文10篇，其中中科院一区论文4篇，二区论文3篇；论文入选电力系统业内认可度最高的杂志IEEE Transactions on Power Systems当期的“Top 5 popular articles”；综述性论文入选二区SCI杂志当期的“Top 3 popular articles”，获电子科技大学首届“学术新秀”和机电学院学生最高荣誉“机电菁英”等荣誉称号，并受邀担任中科院二区期刊IET Renewable Power Generation“人工智能在新能源系统中的应用”专刊特邀编辑(Guest Editor)。

　　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）主要研究大电网运行与控制、新能源并网消纳和智能电网信息支撑技术，深度参与四川电网的运行、调度与控制优化等科技攻关，在该领域积累了丰富的成果。

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