首名未来能源及电力系统双硕士课程毕业生　为中华电力创立智能营运方案

中华电力工程师姚伟强（Binnie）深受顶尖学者与业界专家启发，他研发的电力负载预测集成模型已获公司应用于日常营运。 [Download Photo]

香港科技大学（科大）设有专注研究未来能源及电力系统的智能营运管理的双硕士学位课程，该课程由科大丶英国史特拉斯克莱德大学及中电学院合办。现于中华电力有限公司（中华电力）任职工程师的姚伟强（Binnie）是该课程的首位毕业生，他所研发的电力负载预测集成模型，在优化香港供电方面发挥了正面作用。他在学期间，不但在科大取得卓越的学业成绩，更获史特拉斯克莱德大学颁发最优秀理学硕士生奖。同时，他亦深受顶尖学者与业界专家的启发，令他透过融合理论及企业应用的课程，获益匪浅。

全职工作不忘兼读进修三年内完成双硕士

2018年，Binnie在香港中文大学完成数学理学硕士课程，并加入中华电力任职采购主任。已全职工作数年的他一直以完成论文硕士研究生课程为梦想。当时他在中电学院一场简报会中，得悉一个全新的双硕士学位课程将于2019年秋季开办，学成后将同时获得科大颁授的哲学硕士学位*及史特拉斯克莱德大学的未来能源及电力系统的智能营运管理理学硕士学位。

经过不足三年的时间，Binnie于2022年8月修毕课程并成为首位毕业生，他回想道：「投身全职工作后，往往难以兼顾论文硕士研究生课程，因为这类课程大部份是全日制。我在中电学院的课程简报会上听着校长潘伟贤教授讲解，明白这个兼读制双学位课程能让我边上班边学习，既可累积行业知识丶探讨科学与工程的最新趋势，还可全面了解中华电力的业务，真是喜出望外！」

Binnie续称：「我一直都热爱数学，能够在科大这所世界级院校完成毕业论文，并获科大数学系兼计算机科学及工程学系讲座教授张潼担任指导老师，还有中华电力业界指导老师李卓颖博士的支持，实在与有荣焉。另一方面，史特拉斯克莱德大学素以电力工程闻名，并拥有丰富的行业经验。修读这个以业界应用为本的课程令我的梦想得以实现，还让我认识了多位领先学者和业界专家丶广泛吸收不同领域知识。我们的毕业论文以解决业界的真实挑战为大前提，着重理论的实际应用，此元素的确至关重要。」

论文转化成中华电力应用

在入读这个全港首个产学合作丶针对未来能源及电力系统的智能营运管理的双硕士课程以前，Binnie除了拥有香港中文大学的数学理学硕士学位，也在香港理工大学取得机械工程学士学位，并累积了六年的工程工作经验。好学的他一直透过自学和网上资料搜集，不断扩阔自己对人工智能等热门课题的知识。

Binnie早于报读课程时，已立志以中华电力的电力负载预测为论文题目。他说：「香港市民的用电量与气温挂鈎，他们在酷热天气下一般会大量使用冷气，所以全港用电量天天不同。我们在电力公司的日常工作，包括尝试按小时或按日进行电力系统的短期负载预测。每天正午12时，我们都会预测接下来午夜12时起计的24小时电量需求，以兆瓦为单位，藉此提供最恰到好处的发电量来满足客户的用电需求。」

Binnie深受科大张教授和中华电力李博士的启发，在他们的指导下完成了毕业论文。他在研究中采用了张教授的「正则化贪心森林（Regularized Greedy Forest）」演算法，这是一套树状机器学习模型，根据森林结构建构出决策森林。此外，Binnie也运用了XGBoost与LightGBM这两种梯度提升模型，以建构他的三合一集成模型。「我们的集成模型以这三种模型配合不同比重建构，汇聚了三者的优点，因此更稳定和准确。」

模型后来逐步转化为实际应用。Binnie当时转职到中华电力的技术服务部出任工程师，负责状态监测的工作，他的模型输入资料来自三个选定香港天文台气象站的气温和暑热指数。他与中华电力的系统运行部合作，由2021年起一同研发丶测试和推行该模型。至2022年年初，模型已成功引入至中华电力的日常运作。

模型现在运作良好，为中华电力提供了预测资料，促进系统操作人员有效地管理需求回应丶优化发电资源，简化和推动营运规划决策。集成模型一方面提升了设备服务决策，同时确保客户享有足够能源供应，更重要的是令电力这公用事业更迈向数码化和环保。

Binnie喜见自己一手一脚建立的模型为全港预测负载资料，而且带来实质的影响。「准确预测与优化后，我们可以避免发电过多或过少。另外，公司也可以设立节能奖赏，鼓励那些在全城用电高峰时间没有强烈用电需求的用户减少用电，从而确保其他使用者可以得到最佳供电。」

该模型的应用亦与可持续发展息息相关。它既能提升系统层面的预测表现丶节省燃料，并可推动减碳，令营运绩效更上一层楼。模型的用途有望在未来再扩展，把功效由全港性的系统层面延伸至电路和客户层面，鼓励工商和住宅用户更精明用电。

史特拉斯克莱德大学亲切接待

双硕士课程让Binnie得以在科大风光如画的校园修读多门课和参与不同讲座，课题涵盖人工智能丶机器学习丶数据探勘与数据库丶高阶数值方法丶统计学机器学习丶最佳化等。他在香港以遥距网课形式修读史特拉斯克莱德大学提供的课程，包括再生能源丶发电系统的基础丶营运丶管控丶保护与管理等。

Binnie的努力和付出终得到回报。他以优等成绩获史特拉斯克莱德大学授予理学硕士学位，并被选为两位能源与电力工程学最优秀理学硕士生的其中一位得主，有机会在该校位于格拉斯哥的校园与校长丶行政院长和其他资深教员会面，并获安排到多间实验室和风力发电场考察。

他补充说：「亲眼看着风力发电机如何运作，再深度游览这所以研究电力与发电着称的苏格兰大学，实在是难能可贵的经验。还记得首次以游客身份到访格拉斯哥已是2010年的事，当时根本不会想像自己会在这里的大学毕业，还有香港的家人一同观礼。我还想感谢多年来与我同行的友伴们。没有他们的支持，我不可能走完这段百感交杂的旅程！」

谈到本课程和其他曾修读课程的分别，Binnie认为它作为全港首个由大学与业界合办丶聚焦未来能源及电力系统的智能营运管理的双硕士课程，同时提供课堂面授和网上学习元素，而且以着手解决真实挑战为目标，确有其一支独秀之处。

重燃热诚勇往直前

Binnie在短短三年内兼顾了全职工作与深造学习，修毕科大的哲学硕士学位与史特拉斯克莱德大学的理学硕士学位。他在学业与工作之间取得平衡的方法就是分清缓急先后，并在忙碌的日程中编定运动时间，帮助减压。他以「力争上游丶永不言弃」为座右铭，深信应保持谦逊丶不断求进，致力成就最优秀的佳绩。Binnie的父亲也是工程师，而且是他的好榜样。Binnie认为动手创造有价值和运作良好的新事物，能为他带来最大的满足感。

回想这段历程，令Binnie最高兴的，是他克服了事业初期的迷惘。他在2010年学士毕业后曾任职声学工程顾问六年，但一直未能为自己找到清晰的事业发展方向。在寻找自我的过程中，他重新发现了自己的数学天份和对这个学科的热爱，毅然回到大学研究院深造数学，同时旁听一些本科课程。Binnie在2018年重投职场，加入中华电力开拓未来事业，逐步实现今天的成就。「迷失的时候应该重新发掘所长，寻回最热衷的事情，然后勇往直前。」

展望未来，他将继续在事业与学业上双轨发展，并打算继续在机器学习方面深造和做研究。对于有志发展学术与从事研究的现职工程师，Binnie寄语他们应选择一些理论与实践兼备的课程。这位成绩傲人的年青工程师表示：「进修不应是『为读而读』。我早已立志投身业界，并希望作出贡献，留下自己的小足印。能够结合理论与实践的课程，可推动我们为业界带来有实效的影响。」