2022年9月20日，国际期刊《Journal of Renewable and Sustainable Energy》刊登信息工程学院自动化系余运俊副教授的论文“Short-term solar irradiance prediction based on spatiotemporal graph convolutional recurrent neural network”，该论文被期刊主编选为“Editor’s picks”代表性论文并登于期刊首页。据悉，2022年全年，仅只有两篇论文登于该期刊首页。

在太阳能预测领域，目前的研究大多基于时间序列预测模型，而忽略了太阳辐射观测站之间的空间相关性。为了进一步提高太阳能预测精度，整合时空信息来构建时空序列预测模型显得十分有必要。

新疆太阳辐射观测站图结构

卷积递归神经网络模型结构

该论文建立了一个融合时空信息、数据驱动的短期太阳辐照度预测混合模型-时空图卷积递归神经网络。该模型可以将区域内的多个光伏电站综合起来进行预测，得到整个区域的光伏发电量。基于预测结果，光伏发电站可以合理安排电站的运行计划，优化电网调度，从而降低电力系统运行成本，保证电网稳定运行，对实现电力系统低碳化转型具有重要意义。

作者简介

余运俊，男，南昌大学副教授、硕士生导师。目前任南昌大学自动化系主任、人工智能工业研究院副院长。 2013年博士毕业于中国科学院。2015年-2018年期间为清华大学和江西省电力公司联合招收博士后，2016-2017年为美国纽约大学访问学者，2010年获得DAAD奖学金在德国鲁尔-波鸿大学访问，2011年为奥地利国家技术研究院访问学者。自2018年8月开始担任南昌大学人工智能工业研究院副院长，2021年4月担任江西省数字经济学会副秘书长，2021年10月担任江西省数字经济学会数字乡村专委会副主任，2021年12月担任江西省投资集团董事。研究方向包括太阳能预测研究、故障诊断、自抗扰控制、数据驱动优化控制及其在微电网中的应用，以及低碳电力技术。