[Joint CQSE & NCTS Seminar] 基於混合量子和深度學習模型的時空風速與日照預測
Title: [Joint CQSE & NCTS Seminar] 基於混合量子和深度學習模型的時空風速與日照預測
Speaker: Prof. Ying-Yi Hong (Chung Yuan Christian University)
Time: 2024/09/13 (Fri.) 14:20-16:20
Place: Rm. 104, Chin-Pao Yang Lecture Hall, Department of Physics/CCMS, NTU
Online: https://nationaltaiwanuniversity-zbh.my.webex.com/nationaltaiwanuniversity-zbh.my/j.php?MTID=m7601bdfa496ccaf8aac2838aab8c25f2
Abstract
風速及日照的不確定波動導致風力與太陽發電具間歇特性。風電與太陽發電的間歇性嚴重影響電網調度，包括系統可靠性差、備用容量增加及運轉成本增加等。因此，電力調度中心必須準確預測風速及日照，使日前電力市場能夠運用可調度的發電資源，並確定電力系統穩定與安全。 本研究提出基於混合量子和深度學習模型的時空風速與日照預測方法，時空預測提供了時間與空間混合的相關性資訊，提高了預測的正確性。本研究說明深度學習的預測模型參數及超參數，必須適當的優化，以得到最佳的架構。本研究也證實量子電路(網路)比傳統多層前饋網路更具描述數據關聯性能力。比較研究顯示，使用GPU和GPU硬體加速平台可以顯著提高計算速度及預測正確性。
Biography
洪穎怡於1991年畢業於清華大學電機博士班，目前為中原大學講座教授，於2006-2012擔任中原大學電機資訊學院院長，2012-2018為電機系特聘教授兼主秘，2019起為研發長，2022年起兼任副校長。於2006年獲頒中國電機工程學會傑出電機工程教授獎，2024中國工程師學會傑出工程教授獎，2024年第11屆有庠科技發明獎(人工智慧類)。洪穎怡教授曾任IEEE Power Engineering Society 2001 Taipei Chapter Chair，2013-2014起擔任 IEEE Taipei Section之Vice Chair，英國IET 於2011年頒予Fellow榮銜。
申請人任職期間共發表138篇SCI期刊論文，近五年共發表期刊論文47篇SCI期刊論文。在Google Scholar 資料庫統計顯示共有6647次被引用，h-index為45。於Power Systems類別專長排名世界第146、台灣第2。在任職期間Web of Science (WoS)收錄138篇SCI期刊論文中，3124次被引用(外引率)，h-index為35。發明專利15件。Stanford University依Scopus論文資料庫分析，洪教授為全球前2%頂尖科學家榜單(2020-2022)。洪教授執行研究計畫超過120件，累計計畫經額超過1億2千萬元以上。
目前擔任台電公司「電力系統穩定度與可靠度改善小組」 (2023-2024)、擔任聯合國UNESCO「亞洲與太平洋大學協會」執行董事(2023-2024)、「台灣電力與能源工程協會」理事、「台灣電力企業聯合會」理事及台電113-124年度短中長程研發規劃內容諮詢委員。
