2022年4月24日上午，美国康涅狄格大学电气与计算机工程学院助理教授赵俊博受邀做客“成渝地区双城经济圈智慧能源大讲坛”，担任第十期主讲嘉宾，以“Physics-Informed Deep Reinforcement Learning for Power System Optimization and Control”为主题开讲。本期讲坛由重庆大学、输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室和重庆大学溧阳智慧城市研究院主办，由成都地区的四川大学、电子科技大学、西南交通大学、成都理工大学、成都中医药大学、四川师范大学、西华大学、西南科技大学和重庆地区的西南大学、重庆邮电大学、重庆科技学院等高校协办。bat365在线官网登录任洲洋副教授主持本期讲坛。
讲座正式开始之前，任教授首先介绍了“成渝地区双城经济圈智慧能源大讲坛”的创办理念，并对赵教授的参与表示热烈欢迎和由衷感谢，随后简要介绍了赵教授的研究方向及学术成就。
讲座中，赵教授从近几十年可再生能源发电的增量引入，表明当今电力系统复杂程度逐渐提升，大量电力电子器件的应用也增加了电力系统运行计划和操作的不确定性。赵教授指出，现有的机器学习方法都是基于数据驱动的，较少考虑底层物理模型，这对机器学习的训练数据提出很高的要求。
物理约束与机器学习的结合可以提高模型的准确性。赵教授根据历史数据质量与数量的不同划分了三个应用场景，并分别对物理约束强化机器学习的方法进行了阐述。通过对不同应用场景下问题的研究与分析，提出利用分层式结构和建立代理模型等方法来减少决策时间并提高模型训练的准确性。针对过于复杂的物理约束，可以采用参数转化的思想解决问题。赵教授对研究方法进行总结，强调了结合物理约束的深度学习框架在电力系统运行优化中具有很大的应用潜力。
在最后的交流环节，赵教授与参会师生就预测模型的准确度、多智能体强化学习的优势以及物理约束的具体嵌入方法进行了深入交流和探讨。赵教授勉励同学们要勇于挑战，打破常规思维，勇攀科研高峰，同时欢迎有兴趣的同学加入课题组进行博士或博士后的学习和研究。
