近日，我校人工智能学院（人工智能研究院）郭欢副教授研究团队两项最新成果相继在能源领域国际TOP期刊《Applied Energy》和《Energy》发表。
研究成果“A novel optimized initial condition and seasonal division based grey seasonal variation index model for hydropower generation”发表在《Applied Energy》（中科院一区，影响因子11.446），团队青年教师熊昕为第一作者、胡曦为通讯作者、郭欢指导并参与研究。该研究根据水力发电系统的季节性特征，提出了一种基于优化初始条件和季节划分的灰色季节变化指数(OSGSVI)模型，以实现通过准确预测水力发电量，为解决全球气候变化问题提供了理论支持。研究还将新模型用于水力发电量最大的5个国家（中国、美国、巴西、加拿大、印度），通过实验分析得出优化结果，验证模型有效性并给出针对性建议。
研究成果“A novel grey lotka–volterra model driven by the mechanism of competition and cooperation for energy consumption forecasting ”发表在《Energy》（中科院一区，影响因子8.857），硕士研究生张云鑫为第一作者、郭欢为通讯作者（指导教师）。该研究根据能源消耗系统中不同类型能源消费的可替代性导致的竞争合作关系，提出了一种灰色Lotka-Volterra能源消耗预测模型，从理论上给出模型参数辨识及求解方法，分析了数乘变换下模型的参数特征。进一步，通过模型定量分析了中国、美国和德国不同类型能源的消费结构，定量分析了不同类型能源消费之间的竞争合作关系，评估长期竞争与合作对能源消耗的影响，并给出针对性的结论和建议。
郭欢副教授团队长期从事数据建模及预测方法研究，上述研究得到国家自然科学基金项目、江汉大学中青年拔尖人才项目的资助，第一署名单位均为江汉大学。
原文连接：
https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2022.120180
https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.126154