一、个人简介

杨涛，东北大学教授、博士生导师。2012年获美国华盛顿州立大学博士学位；2012至2014年在瑞典皇家理工学院仼职博士后；2014至2016年在美国太平洋西北国家实验室先仼职博士后，后晋升为Scientist；2016至2019年在美国北德克萨斯州大学仼助理教授；2019年入选国家青年高层次人才类项目，加入东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室。主要从事工业人工智能、智能优化与控制一体化、信息物理系统、分布式协同控制和优化等领域的研究，主持国家自然基金重大项目课题等。在国际权威期刊和学术会议上发表论文80多篇，其中IEEE汇刊和IFAC会刊论文20多篇。现任《自动化学报》副主编、《IEEE Transactions on Control Systems Technology》、《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》、《IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica》等期刊编委(Associated editor)，IEEE控制系统协会和IFAC多个技术委员会委员。曾任Annual Reviews in Control等多个杂志客座编委。2018年获美国橡树岭大学联盟Ralph E Powe青年教授奖；作为导师获第14届IEEE International Conference on Control and Automation国际会议最佳学生论文奖。

二、报告内容

摘要：分布式优化算法通过多智能体之间的相互合作协调来解决大规模的优化问题。与传统的集中式优化算法相比，分布式优化算法更为灵活、方便、高效。分布式优化算法在电力系统、交通系统、信息物理系统等领域有广泛应用。本报告首先回顾和总结现有的分布式优化算法；接下来，针对智能电网中分布式能源的最优协同控制问题，提出两种分布式协同优化算法，并严格理论证明了算法的收敛性，同时在典型的IEEE-39节点系统中进行了验证。