智慧能源动力系统团队聚焦能源动力系统的建模与分析，基于微分方程与动力系统理论研究风能、光伏、储能等能源系统的动态耦合建模。考虑客观存在的不确定性、随机扰动、传感器受限等问题，对复杂动态系统被控模型进行鲁棒性分析并提出稳定性、同步性等判据；基于优化算法的能源系统控制针对客观存在的传感器饱和、通信时滞、数据冗余且易丢失等约束条件，研究依赖于跨时间尺度控制理论的动态耦合模型及优化策略，实现复杂能源网络的多目标优化控制（经济性、稳定性、碳排放优化）；强化学习驱动的智慧能源管理结合深度强化学习（DRL）解决传统控制方法难以处理的非线性、高维优化问题，探索多智能体强化学习（MARL）在微电网协同、能源系统调度中的应用，设计数据-模型混合驱动策略提升能源系统实时响应能力。