报告题目：人工智能技术前沿发展与其在电力系统中的应用

报告时间：2026年5月19日（周二）14:00

报告地点：yl23411集团电子信息实验楼602

报告人： 高天露（副研究员）

报告人单位：武汉大学 电气与自动化学院

报告人简介：

高天露（Tianlu Jorden Gao），武汉大学电气与自动化学院博士，IEEE Wuhan section Treasurer（司库），EPTC新能源人工智能专委会副秘书长。2019年获得美国丹佛大学电气与计算机学院硕士学位，同时在美国科罗拉多州戈尔登的国家可再生能源实验室（NREL）担任实习大数据工程师。2019—2022年在武汉大学电气与自动化学院任项目工程师。从2022年开始，他正在武汉大学电气与自动化学院攻读博士学位。他以第一作者和其他作者共同完成了80多篇经过同行评审的出版物（谷歌引用1500+次），其中包括 30+篇科学引文索引 (SCI) 论文。2021年担任中国自动化学会联邦数据与联邦智能专业委员会委员，2022年担任中国自动化学会混合智能专业委员会委员等。他是Applied Energy, IEEE Transactions on Computational Social Systems, IJEPES，IEEE Journal of Radio Frequency Identification等高水平期刊审稿人。他是2020 IEEE 4th Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2), 2020 3rd IFAC Conference on Cyber-Physical & Human-Systems (CPHS), 和2021 IEEE 1st International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence (DTPI) 等分会场主席或主持人。同时他获得2019年IEEE COMSOC Denver Chapter技术成就奖，2021年IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society Andrew P. Sage Best Transactions Paper Award（ESI高被引论文）、和2021年中国自动化学会（CAA）科技进步省部级一等奖等。他的主要研究方向为仿真计算、人工智能大模型在电力系统运行与控制中的应用。

报告摘要：

本报告深入探讨了在“双碳”目标和新型电力系统强不确定性挑战下，新一代人工智能（AI）前沿技术驱动能源数智化转型的核心路径。汇报内容涉及以Decoder-Only及混合专家模型（MoE）架构、多阶段强化学习为代表的大模型技术，已实现从简单感知到复杂链式思维（CoT）推理的性能跃迁；针对电力行业对安全可靠性的严苛要求，报告创新性地引入驾驭工程（Harness Engineering）最新应用，通过模型上下文协议（MCP）、多智能体系统（MAS）以及StruQ防御、联邦学习等技术，构建起刚性防御与智能协同的工业级安全架构；最终，电力大模型遵循“基座模型-行业模型-业务智能体”的演进方向，全面上线AI调度员、AI交易员及AI检修员等“数字员工”，推动人机协同从“Embedding模式”向“Agents模式”升级，使AI大模型真正成为驱动高质量发展的核心数字生产力。

邀请人：赵智兵 博士