智能算法整合型预测控制技术在柔性绿色能源系统中的应用

该项目致力于开发用于灵活绿色电力系统的人工智能集成预测控制框架，以提升可再生能源与电池储能系统的协同效率。其目标是在能源供应条件不确定的情况下实现快速动态控制。申请者应具备电力电子及变换器控制方面的背景知识。

项目描述： 可再生能源的广泛应用，尤其是光伏（PV）和电池储能系统，正在从根本上改变现代澳大利亚电网的结构与动态特性。 在2025年和2026年期间，可再生能源提供了澳大利亚总电力生产的约42.7%至43%。这些集成能源装置以及相关的转换器在大规模数据处理与多层级响应方面面临巨大挑战。 在本项目中，您将利用人工智能工具为多源电力系统开发下一代协同预测框架。预计在高度不确定且变化迅速的能源网络中能够实现快速且协调的动态控制。 研究环境： 昆士兰大学电气与电子工程学院拥有世界一流的可再生能源整合研究设施，包括多个可再生能源发电机、一个可再生能源实验室，以及一个基于工业4.0技术的昆士兰大学能源测试实验室，该实验室在 RTDS 和 Opal-RT 平台上均配备了硬件在环实验装置，并配备先进的行业相关软件工具。

优先认可教育背景： 您的申请将依据竞争机制进行评估。 我们已考虑您的： 以往学术成绩 发表记录 荣誉与奖项 就业经历。 对基于变换器的硬件实验有实际操作经验，将对参与该项目的研究人员大有裨益。 您将展示在变换器控制领域的学术成就，具备扎实的电力电子知识，并具有出色的学术发展潜力。 对电力电子控制、基于变换器的建模与控制方面的背景知识或经验，在 MATLAB 软件中的应用极为理想。

Scholarship: This project is supported by the Research project scholarship . Domestic applicants: This scholarship includes: living stipend of $39,220 per annum tax free (2026 rate), indexed annually tuition fees covered. International applicants: This scholarship includes: living stipend of $39,220 per annum tax free (2026 rate), indexed annually tuition fees covered single Overseas Student Health Cover (OSHC). Learn more about the Research project scholarship .

申请方式： 您必须向国内申请者提交意向表达（EOI）：2026年11月9日；向国际申请者：2026年11月9日。 在您申请之前 核实您获得哲学博士（PhD）的资格。 请准备您的相关文件。 您申请时 申请时需提交针对该项目的兴趣表达文件（EOI）。无需分别申请相关项目或奖学金。如何提交兴趣表达文件 在您的 EOI 中，请填写“奖学金/资助”部分，并包含以下详细信息： 您是否申请了该公告中的项目？‘是’ 项目：‘研究项目奖学金’ 广告中列出的奖学金代码：PREDICTIVE-YAN 奖学金广告链接：[会员链接] 提交 EOI 文件