新一代能源系统规划与运行的关键平台技术是哪些？这需要先分析目前电力系统目前的发电调度方案存在的问题，主要为：
1、采用简单的发电机组全省排序模式，年度目标电量决定一切。
2、简单的电量按比例分配模式，只以发电进度统一为一目标，不考虑单机运行效率。
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国家特聘教授、华南理工大学能源研究院院长吴青华作《新一代能源系统规划与运行的关键平台技术》为题的演讲。
以下为发言实录：
国家特聘教授、华南理工大学能源研究院院长吴青华：我的演讲分三个部分：一是大规模能源系统规划与运行的建模，二是怎么做决策，三是物联网芯片方面。
我们现在存在的第二个问题，现在面临很多问题没有解决，如果在没有解决的问题上继续有更复杂的问题，那我们的工作就缺乏效率，我们有不同的机组，特别是山西的很多煤机，煤电厂，他们发电的时候谈到了负荷。
电力系统目前的发电调度方案存在的问题：
1、采用简单的发电机组全省排序模式，年度目标电量决定一切。
2、简单的电量按比例分配模式，只以发电进度统一为一目标，不考虑单机运行效率。
电力系统调度中的单目标优化，我们没有办法去寻找到点，如果考虑到一些变动，那这个变化很大，现在我们做了基础以后，可以到5%。做了什么工作，就是改变几条程序，就这么简单。
为什么呢？因为我们的机组，排列组合，考虑出力等都没有在我们的调度里进行考验，如果我们考虑到这些因素，改几条因素就可以这样。我们现在搞的大系统是一个异质系统，特别有很多，比如说拓扑复杂、数量大、元件类型多、特点差异大、随机因素多、学科差异大等。
2004年我发表了一篇文章，从细胞来研究这个细胞群怎么仿真。这里面细胞之间还有通讯，就像我们之间有联系一样，一个月细胞怎么移动，当时的生物学家也不知道，因为他不可能进入一个月，所以我们仿真出来以后就看一个细胞有多么复杂，大家看就是这么复杂，这是一个单细胞就是这么复杂。但是，我们要用到的方法是叫个体为本的建模方式。在这样情况下我们要改变一个观念，这个观念就是动态变化过程，这个已经不再适用于大规模的建模了，为什么呢？因为这个系统不能线性化，没有一个统一形式，所以张三建的模和李四建的模，它的求解方式是不一样的，所以要建一个模，要考虑这个网络里有一个能量流，怎么定义它。比如说IBM在大规模能源系统中的应用，网络建设中，每个个体可独立建模，可以根据需要建立个体间与个体与系统间的连接以及连接方式，个体可以具有不同的时间尺度的模态。个体为本模型具有灵活性和扩展性，就像软件的即插即用单元，不会因为系统元件的增多而使整个系统模型复杂度增加。所以我们要寻找这种方法。
再一个，我们要考虑能量转换，有一个特点是不同特点的能量相互转换，都没有超过50%，所以我们不应该让它转换了又转换了。比如说把太阳能转化为电，电又转化成了热，就转化了两次，转化了两次效率小很多。我们要达到的效率，需要综合考虑社会性，经济性、和可靠性，否则是没有寓意的，一个是经济性，一个是可靠性要转换。
模建好了以后我们要优化它，比如说有经济、安全、节能、环保等，目标有很多。目标一和目标二之间的关系，如果我们把两个目标加在一起，就可以得到左上角这个曲线，所以我们以前的方法就可以得到运用，但是如果是这个图的关系，它往两边跑，所以两个目标就不能加一起了。如果两个目标的关系是不连续关系，就找不到解了。所以我们看看我们这个系统到底什么关系，所以我们现在用的方法基本上求的东西都不是的，甚至是有更坏、更差的。另外，加上我们的优化还有随机和风能，所以这种优化特别复杂。
再就是哪个方案更好，要进行评估。就是科学决策，有权重评估、可靠性分析、决策推理、多属性、群体交互等方式。多决策因素之间的矛盾性和不确定性，以及决策的科学性和可计算性。
决策系统方面，以苹果为例子，有产值，有外观，还有质量的保鲜问题，都要进行计算，科学的计算有四个，加减乘除，那么这些数据人们能不能做科学计算，这里面就要取多属性证据，再权重分析，得到一个置信度系数。计算机真正的决策是人，所以根据知识的交互里面，有一个环节，就是现在计算机学习的用语之处。1989年在电力是早的一篇文章《神经网络》，把计算机学习放在决策里面，对量化的量，对非量化的量，就是观念啊、属性进行学习，那才是真正的神经网络的进化学习和强化学习的用武之地。
我们看一个大规模的城市，有很多的大系统建模和系统过程的仿真。那么对这个怎么去建模、优化和决策啊。
科学决策系统：在可行解域中如何选择一个面对各方利益需求判断的解是一个复杂系统科学决策问题，解决这个问题的关键技术是对系统的数据、概念、属性、事实等信息的数学表示、编码和综合推理计算。
有效用评估、多证据融合、多指标分析、多目标优化等这些决策。
再谈谈互联网技术，现在网络现在正在实现它，不管是云还是什么。现在我国电力能源软件普遍采用“界面+应用”模式，各单位软件平台不一，缺乏统一标准与平台技术；另外，操作系统与应用软件之间缺乏协调、互动与组织的软件代理体系，不具有通用性，缺乏分布式人工智能。那么我们平台技术应该关注的是操作系统与运用层之间的智能软件体系，这个叫PaaS和Seavice系统。
我们看看这样的大系统，不管是电力还是交通都是大系统，特点都是分布式的。在这样的大系统里我们设计一个平台，这个平台如何去设计？
这是我的一本书，是世界上本互联网+方面的书，大家知道INT，是互动，没有网的意思，这个就是英特网，就是互联网+工业制度化，不管是监控还是管理，还是控制，都是这样系统。
基于多代理的解决方案，用一个智能体系来实现它，来实现各种运用。在这个系统里面，有很多应用A1、A2等，我们也有很多硬件，叫IED，叫智能终端，中间有很多TA、TS，就是中间库，数据等等，现在我们把它去掉，之后又一个智能体系，这个是受控的，是受一个平台控制的，所以运行的过程中可以改变它的连接方式，这个平台叫代理平台，多代理，大家知道，乐高的玩具什么都可以搭，所以我们要把这个个数要减得非常少，但是它的功能会越来越大。在这个系统下，如果用这个方法，你不管做多大的系统，它的程序基本上不增加。在这样情况下，你做电厂的跟做铁路的是一样的一个结构，在这样结构下系统就很容易扩展，在这个结构下系统特别安全，因为很少么，所以这样的一套多代理技术，我发现特别是在电力应用基本上没有这个思维。我们讲了人类的进步不是看你做出了什么，而是看你用什么去做，就是我们有没有新的观念、新的工作，这样的意义比做出的产品还要重要。
这样的系统是一个平台里面的元件，刚才讲了方法，现在是元件平台。
我们现在做的系统是不能在线的重新做，这个系统在运行的时候就可以改变它的功能。
现在遇到的不是数据，我们用到的是知识，不是电源电流电价的问题，所以我们对知识如何处理，我们要做到知识可以精算，所以有一个叫本体论。计算机里面的的问题，是对知识的处理，这个知识从经验中来，大家把它放在一起，这个结构就叫半正式结构。这个经过编码了以后就成为了正式的了。我把这个及的码放到代理里面，就可以回来处理这个实际问题。如果是用数学描述，而且是逻辑描述，所以现在的工作对我们人工智能很大的问题就是用数学，通过逻辑、通过数学去描述知识，把知识表章出来，否则进不了计算机。
这个互联网实际上这个下面不是互联网，只不过是两个地区可以用互联网甚至云连在一起，现在我们又收集了一些芯片，是物联网，但是不管是互联网还是物联网都是分布式的东西。
平台控制这个移动代理，这个平台的知识就从本体论，把知识放进去。
下面就是芯片，其实芯片发展是从问题到专用然后到通用，需要一定的市场才能投钱。
过去半世纪的微机型工业设备必将被芯片化工业设备替代，芯片研发应遵循应用问题、专用芯片、通用芯片的发展之路。
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