朱建全科研成果

更新日期：2024年2月27日 姓 名 朱建全 性 别 男 出生年月 籍贯 民 族 政治面貌 中国共产党党员 最后学历 博士研究生 最后学位 工学博士 技术职称 教授 导师类别 博导 行政职务 Email zhujianquan@scut.edu.cn 工作单位 电力学院 邮政编码 510640 通讯地址 广州市天河区五山路381号华南理工大学电力实验楼504室 单位电话 个人简介 朱建全，博士，教授，博士生导师，党委委员，院长助理。教育部院校评估专家，教育部学位与研究生教育评估专家，中国国际科技促进会专业技术委员会委员，高新技术企业认定评审专家，广州市人大电力法规论证专家，广东新型电力系统专委会副秘书长，国际大电网委员会-C2电力系统运行与控制技术中国委员会委员，IEEE Senior Member，IEEE 电力系统数字孪生技术分委会常务理事，IEEE 电力负荷技术分委会常务理事，IEEE 风/光/水/核/储多源互补运行及消纳技术分委会理事，中国仿真学会综合能源系统数字孪生专业委员会委员，广东省“千百十工程”培养对象，国家自然科学及广东省自然科学基金评审专家，SCI期刊《Frontiers in Energy Research》客座主编，EI权威期刊《高电压技术》及《电力自动化设备》特约主编，《IEEE Transactions on Power Systems》、《IEEE Transactions on Smart Grid》、《中国电机工程学报》等国内外权威学术期刊评审专家。主要研究方向为人工智能在电力系统的应用、电力系统优化运行、电力市场等。近年来主持国家级项目2项、省部级项目10项，主持或参与其它科技项目20余项；在国内外学术期刊发表论文近100余篇（主要为SCI或EI收录）；获授权发明专利及软件著作权20余项；所主持的项目获南方电网公司成果转化应用一等奖等科技奖励4项；作为主要人员（排名前2）获中国教育博览会"校企合作 双百计划"典型案例奖、华南理工大学教学成果一等奖、华南理工大学“教师教学荣誉体系”奖等教学奖励多项。研究生的科研成果丰硕，近5年绝大部分学生能在国外公认的权威SCI期刊发表论文，8名研究生曾获国奖，2名研究生曾获华南理工大学建党100周年优秀共产党员称号；指导本科生获国赛二等奖、省赛一等奖等奖励3项，校级优秀毕业论文4项，院级优秀毕业论文20余项（其中2022年5项）；近5年研究生的主要去向为电网公司的中心机构或转为直博。 工作经历 2022.9        华南理工大学电力学院，教授 2020.7        华南理工大学电力学院，博导（破格） 2017.12      华南理工大学电力学院，院长助理 2016.9        华南理工大学电力学院，副教授 2013.7        华南理工大学电力学院，硕导2012.9        华南理工大学电力学院，讲师 教育经历 2012  清华大学  电力系统及其自动化  博士 获奖、荣誉称号 [1] 广东省第八批“千百十工程”培养对象;[2] 南方电网公司成果转化应用一等奖；[3] 南方电网公司科技进步三等奖；[4] 广州供电局有限公司技术改进贡献二等奖；[5] 南方电网有限责任公司技术改进贡献三等奖；[6] 中国教育博览会"校企合作 双百计划"典型案例奖；[7] 华南理工大学教学成果一等奖；[8] 华南理工大学“教师教学荣誉体系”奖；[9] 第十二届全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛二等奖(指导教师);[10] 第十六届全国大学生节能减排社会实践与科技竞赛三等奖(指导教师);[11] “南网杯”第九届广东大学生节能减排工业设计大赛一等奖(指导教师)；[12] 华南理工大学节能减排设计大赛二等奖(指导教师)；[13] 华南理工大学优秀共产党员;[14] 《高电压技术》十佳审稿人；[15] 《高电压技术》优秀论文奖；[16] 《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》杰出审稿人;[17] 《中国电机工程学报》优秀审稿人;[18] 《电力系统自动化》优秀审稿人;[19] 《电力自动化设备》优秀审稿人;[20] 《广东电力》优秀审稿人;[21] POWERCON 2018 优秀组织奖；[22] 多次获评“本科课堂教学质量优秀教师”[23] 等 社会、学会及学术兼职 [1] 教育部本科院校评估专家；[2] 教育部学位与研究生教育评估专家；[3] 中国国际科技促进会专业技术委员会委员；[4] 广东新型电力系统专委会副秘书长；[5] 国际大电网委员会-C2电力系统运行与控制技术中国委员会；[6] IEEE Senior Member[7] IEEE 电力系统数字孪生技术分委会常务理事；[8] IEEE 电力负荷技术分委会常务理事；[9] IEEE 风/光/水/核/储多源互补运行及消纳技术分委会理事；[10] 中国仿真学会综合能源系统数字孪生专业委员会委员；[11] SCI期刊《Frontiers in Energy Research》客座主编;[12] EI核心期刊《高电压技术》特约主编；[13] EI核心期刊《电力自动化设备》特约主编；[14] 国家自然科学基金的评审专家；[15] 广东省自然科学基金的评审专家； [16] 《IEEE Transactions on Power Systems》、《IEEE Transactions on Smart Grid》、《IET Generation Transmission & Distribution》、《中国电机工程学报》、《电工技术学报》、《电力系统自动化》等10余个国内外权威学术期刊的评审专家；[17] 等 研究领域 [1]人工智能在电力系统的应用：致力于将AlphaGo、ChatGPT等人工智能的最新技术及问题解决思路应用于电力系统（如模拟AlphaGo的决策架构，通过“棋感”式预判，缩小搜索宽度，提高决策效率；通过“下一步想三步”式斟酌，增强搜索深度，提高决策精度）。通过“智慧”的方式，弥补传统方法在处理大规模复杂性问题上的不足。具体应用场景包括：智能电力调度、电力数据（如档案资料、计量数据、结算数据等）智能校核、智能诊断（如窃电识别、故障诊断等）等。[2]电力系统优化运行：致力于研究能源革命背景下各种新元素（如新能源、储能、电动汽车、微电网、智能楼宇等）不断涌现后电力系统的优化调度与控制问题，包括如何描述这些新元素的运行特性（如新能源的随机变化特性、储能等灵活性资源的可调节特性等），如何结合具体应用场景建立其调度与控制模型（如电动汽车与电网的互动调度模型、分层分群电力系统优化调度模型等），如何对所建立的模型进行优化求解，等。[3]电力市场：致力于开展“双碳”目标与电力市场化改革的相关研究，如新能源、储能参与电力市场的交易与结算机制（如新能源参与现货市场的交易机制、储能参与快速调频机制、售电套餐设计等），共享储能的交易品种与机制（如储能使用权的设计及其报价、出清和定价机制），虚拟电厂的市场机制，分布式资源的点对点交易，以及碳交易市场、绿证市场等。 科研项目 [1] 广东省自然科学基金项目: 多粒度电力灵活性资源集群响应机理与分散渐进协同调度研究，2022.1-2024.12,主持.[2] 广东电力交易中心科技项目: 现货连续运行下结算数据智能校核技术应用，2023.9-2024.9,主持.[3] 中国电科院科技项目: 氢能利用及电氢-互动应用场景调研，2023.4-2024.6,主持.[4] 国家自然科学基金项目:多元化电源随机动态耦合的电力系统发电调度知识型决策方法研究, 2020.1-2023.12,主持.[5] 国家自然科学基金项目:基于交互多模型算法的广义电力负荷在线自适应建模研究, 2014.1-2016.12,主持.[6] 中国工程院战略研究与咨询项目（重大项目）：“东部产业技术助力宁夏新能源综合示范区高质量发展, 2022.5-2023.11,参与.[7] 广东电力交易中心科技项目:适应新型电力系统绿色用能需求的市场化结算关键技术研究，2022.5-2023.12,主持.[8] 青海电网公司科技项目:支撑规模化光伏发电的海量异构灵活性资源协调调度研究，2023.10-2023.12,主持.[9] 广东电网公司科技项目:多种市场交互影响下的可再生能源配额制支撑技术研究技术，2022.10-2023.12,主持.[10] 清华大学电力系统及大型发电设备安全控制与仿真国家重点实验室开放研究课题：面向规模化新能源接入的发电调度知识挖掘与应用，2020.6-2021.10,主持.[11] 清华大学委托科技项目：大规模储能的商业运营模式与市场机制研究，2021.1-2021.12,主持.[12] 清华大学委托科技项目：储能使用权及分布式发电的市场交易机制研究，2021.8-2022.6,主持.[13] 中国工程院战略研究与咨询项目（重大项目）：“风光水火储一体化”关键技术研究, 2020.12-2022.1,参与.[14] 教育部博士点基金项目:电力负荷在线建模理论与算法研究, 2014.1-2016.12,主持.[15] 广东省自然科学基金项目:多元化电源结构下电力系统的智能化决策研究, 2019.10-2022.9,主持.[16] 广东省自然科学基金项目:含高比例可再生能源电力系统时空解耦的多层级风险协同优化调度研究，2018.10-2021.4,主持.[17] 广东省自然科学基金项目:考虑新能源与电动汽车接入的广义电力负荷在线建模研究, 2013.10-2015.10,主持.[18] 直流输电技术国家重点实验室开放基金项目: 新型电力系统灵活性资源集群响应机理与知识自动化调度研究, 2021.9-2023.9,主持.[19] 广东省本科高校教学质量与教学改革工程项目:华南理工大学-广州供电局大学生实践教基地, 2019.11-2022.10,主持.[20] 广东省研究生教育创新计划项目: 华南理工大学-中国南方电网有限责任公司联合培养研究生示范基地, 2023.5-2026.4,主持.[21] 广东省本科高校创新创业项目:新工科背景下“电力系统分析”课程教学改革研究,2019.1-2019.12,主持.[22] 企业科技项目：配电网负荷释放规律及密度指标变化研究，2020.9-2021.12,主持.[23] 国家自然科学基金项目: 市场环境下含高比例分布式能源电力系统输配协调优化理论与方法, 2021.1-2024.12,参与.[24] 华南理工大学高等教育研究基金重点项目：新工科建设下学校管理体系存在的问题及对策建议，2019.5-2020.4,主持.[25] 国家自然科学基金项目：抗共线性特性的电力系统灵敏度在线正则化辨识及其应用， 2017.1-2019.12,参与.[26] 广东电力交易中心科技项目：源-网-荷-储的市场化互补消纳机制与交易品种设计研究-促进风电、光伏等绿色能源消纳的市场化交易机制与方法的研究，2018.8-2020.12,参与.[27] 中央高校基本科研基金：多层级电网时空随机动态协调调度理论与知识自动化决策方法研究，2019.1-2020.12,主持.[28] 南方电网超高压输电公司科技项目：基于电能量计量系统的交直流输电通道功率协调优化和经济运行技术研究与应用技术，2017.8-2018.12,参与.[29] 中国南方电网调度控制中心科技项目：多级协同的精细化负荷管理业务与模型关键技术研究，2017.1-2018.12,主持.[30] 中央高校基本科研基金：分布式新能源与电动汽车协同调度策略研究，2017.1-2018.12,主持.[31] 国家973计划项目：源-网-荷协同的智能电网能量管理和运行控制基础研究——特性各异电源及负荷的能量互补协同优化调控，2013.1-2017.12,参与.[32] 国家863计划项目：含大规模新能源的交直流互联大电网智能运行与柔性控制关键技术 ——交直流互联大电网智能优化调度技术，2012.1-2014.12,参与.[33] 广州供电局有限公司科技项目：配电网合环运行关键问题研究，2012.12-2014.6,主持.[34] 广东电网公司电力科学研究院科技项目：电网损耗计算与分析技术研究，2015.11-2016.12,主持.[35] 中央高校基本科研基金：基于卡尔曼滤波的智能电网在线负荷建模，2013.1-2014.12,主持.[36] 中山供电局有限公司科技项目：电网投资计划适时监控管理模式研究，2017.8-2017.12,主持.[37] 深圳供电局有限公司科技项目：2017年度系统运行部科技成果鉴定专项，2017.8-2017.12,主持.[38] 广东电网公司广东省电力调度中心科技项目：节能发电调度环境下的广东电网经济调度相关理论研究专题二:调峰模型研究，2012.7-2012.12,参与.[39] 广东电网公司电力调度控制中心科技项目：气温与降温负荷相关性研究，2013.12- 2014.12,参与.[40] 南方电网科学研究院有限责任公司科技项目：2015年专题情报报告，2015.11-2016.11,参与.[41] 等 发表论文 [1] Yelin Zhuo, Jianquan Zhu*, Jiajun Chen, Zeshuang Wang, Hanfang Ye, Haixin Liu, Mingbo Liu. RSM-based Approximate Dynamic Programming for Stochastic Energy Management of Power Systems. IEEE Transactions on Power systems, 2023, 38(6):5392-5405.[2] Hanfang Ye, Jianquan Zhu*, Jiajun Chen, Zeshuang Wang, Yelin Zhuo, Haixin Liu, Mingbo Liu. Quadratic Taylor Expansion-Based Approximate Dynamic Programming for Fully Decentralized AC-OPF of Multi-area Power Systems. IEEE Transactions on Power systems, 2023, 38(5):4940-4949.[3] Xiemin Mo, Jianquan Zhu*, Jiajun Chen, et al. A Stochastic Spatiotemporal Decomposition Decision-Making Approach for Real-Time Dynamic Energy Management of Multi-Microgrids. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2021,12(2):821-833.[4] Jianquan Zhu*, Jiajun Chen, Yelin Zhuo, et al. Stochastic Energy Management of Active Distribution Network Based on Improved Approximate Dynamic Programming. IEEE Transactions on Smart Grid, 2022,13(1):406-416.[5] Jianquan Zhu*, Xiemin Mo, Yunrui Xia, et al. Fully-Decentralized Optimal Power Flow of Multi-Area Power Systems Based on Parallel Dual Dynamic Programming. IEEE Transactions on Power systems, 2022,37(2):927-940.[6] Jiajun Chen, Jianquan Zhu*, Wenhao Liu, Langsen Fang, Mingbo Liu. MADP-Based Explicit Online Operation Policy for Robust Energy Management of ADN. IEEE Transactions on Smart Grid, 2024.[7] Jiajun Chen, Jianquan Zhu*, Hanfang Ye, et al. An Improved Dynamic Programming-Based Decentralized Algorithm for AC-OPF of Radially Connected Multi-Level Networks. IEEE Transactions on Power systems, 2023, 38(2): 1460-1473.[8] J. K. Wu, Jianquan Zhu*, Goutong Chen, et al. A Hybrid Method for Optimal Scheduling of Short-term Electric Power Generation of Cascaded Hydroelectric Plants Based on Particle Swarm Optimization and Chance Constrained Programming. IEEE Transactions on Power Systems, 2008, 23(4): 1570-1579．[9] Jianquan Zhu*, Wenkai Zhu, Jiajun Chen, et al. A DRO-SDDP Decentralized Algorithm for Economic Dispatch of Multi Microgrids With Uncertaintis. IEEE Systems Journal, 2023.[10] Jianquan Zhu*, Chenxi Wang, Ye Guo, Tianyun Luo, Xiemin Mo, Yunrui Xia.An Approximate Dynamic Programming-Based Decentralized Robust Optimization Approach for Multi-Area Economic Dispatch Considering Wind Power Uncertainty. IET Renewable Power Generation, 2020,14(13): 2376–2385.[11] Jianquan Zhu*, Tao Zhu, Mingbo Liu, et al. Decentralized Optimal Dispatch of Multi-area Power Systems Based on Nonlinear Value-function Approximation. IET Generation Transmission & Distribution, 2019, 13(22):5083-5090.[12] Jianquan Zhu*, Xiemin Mo, Tao Zhu, et al. Real-time Stochastic Operation Strategy of a Microgrid using Approximate Dynamic Programming-based Spatiotemporal Decomposition Approach. IET Renewable Power Generation, 2019, 13(16):3061-3070.[13] Jianquan Zhu*, Ye Guo, Xiemin Mo, et al. An ADP-based Decentralized Algorithm for the Optimal Energy Flow of the Electricity-natural Gas System. IET Generation Transmission & Distribution, 2020,14(8):1528-539.[14] Jianquan Zhu*, Yunrui, Xia, Xiemin Mo, et al. A Bilevel Bidding and Clearing Model Incorporated With a Pricing Strategy for the Trading of Energy Storage Use Rights. Energy, 2021,121338. [15] Jianquan Zhu*, Haixin Liu, Ye Guo, Jiajun Chen, Yelin Zhuo, Zeshuang Wang. Spatiotemporal Decomposed Dispatch of Integrated Electricity-Gas System via Stochastic Dual Dynamic Programming-Based Value Function Approximation. Energy, 2023, 128247.[16] Haixin Liu, Jianquan Zhu*, Wenkai Zhu, Guanhai Li, Kai Zeng, Jiajun Chen. Chance-Constrained Optimal Gas-Power Flow: a Fully Data-Driven Approach Based on Correlated Arbitrary Polynomial Chaos. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2023.[17] Zeshuang Wang, Jianquan Zhu*, Jiajun Chen, Hanfang Ye, Yelin Zhuo, Haixin Liu. Transfer Learning-Based Cost Function Approximation for Look-Ahead Dispatch of Power Systems[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2023,149: 109064.[18] Jiajun Chen, Jianquan Zhu*, Yelin Zhuo, Hanfang Ye, Zeshuang Wang, Haixin Liu. An Improved Dynamic Programming Algorithm for Security-Constrained Unit Commitment Under Spatial-Temporal Decomposition Framework[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2024,155:109652.[19] Jianquan Zhu*, Yelin Zhuo, Jiajun Chen, Ye Guo,Xiemin Mo, Mingbo Liu. An Expected-Cost Realization-Probability Optimization Approach for the Dynamic Energy Management of Microgrid. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. Volume 136, March 2022, 107620.[20] Jianquan Zhu*, Guanhai Li, Ye Guo, Jiajun Chen, Haixin Liu. Real-time risk-averse dispatch of integrated electricity and natural gas system via CVaR-ADP. Protection and Control of Modern Power Systems,2024.[21] Jianquan Zhu*, Tao Zhu, Xiemin Mo, Mingbo Liu.A Spatiotemporal Decomposition Algorithm for Fully Decentralized Dynamic Economic Dispatch in a Microgrid. Electric Power Systems Research, August 2020, Volume 185,106361.[22] Jianquan Zhu*, Feng Liu, Shengwei Mei, et al. An Assessment Framework for Branch Parameter Estimation in Power Systems. Science in China (Series E: Technological Sciences), 2012, 55(6):1631-1643．[23] Shengwei Mei, Jianquan Zhu*. Mathematical and Control Science Issues of Smart Grid and its Prospects. Acta Automatica Sinica, 2013, 39(2):119-131.[24] Jianquan Zhu*, Pian Duan, Mingbo Liu, et al. Bi-level Real-time Economic Dispatch of VPP Considering Uncertainty. IEEE Access, 2019, 7: 15282-15291. [25] Jianquan Zhu*, Tianyun Luo, Jiajun Chen, et al. Recursive Bayesian-based Approach for Online Automatic Identification of Generalized Electric Load Models in a Multi-model Framework. IEEE Access, 2019, 7: 15282- 15291.[26] Wenmeng Zhao, Mingbo Liu, Jianquan Zhu, et al. Fully Decentralized Multi-area Dynamic Economic Dispatch for Large-scale Power Systems via Cutting Plane Consensus. IET Generation Transmission & Distribution, 2016, 10(10): 2486-2495.[27] Yingqi Yi, Qinghao Li, Zexiang Cai, Yongjun Zhang, Jianquan Zhu, et al. A Novel Approach to Setting Gateway Reactive Power Control Band for Distribution Networks With Wind Power. IET Generation Transmission & Distribution, 2017, 11 (3) :596-604.[28] Jiabin Zheng, Mingbo Liu, Mie Xie, Jianquan Zhu. Extended ADMMs for RPO of Large-Scale Power Systems With Discrete Controls. IET Generation Transmission & Distribution, 2018, 12(11): 2624-2632.[29] Chong Tang, Mingbo Liu, Min Xiea, Ping Dong, Jianquan Zhu, Shunjiang Lin. A Single-Leader and Multiple-Follower Stackelberg Model for the Lookahead Dispatch of Plug-in Electric Buses in Multiple Microgrids.Energy, 2020, in Press.[30] Zehua Li, Mingbo Liu, Min Xie, Jianquan Zhu. Robust Optimization Approach with Acceleration Strategies to Aggregate an Active Distribution System as a Virtual Power Plant. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2022,142.[31] Wanpeng Zhou,Jiayuan Liu,Libin Yang,Tianyun Luo,Jianquan Zhu*,et al. Foresight Decision-Making Method for Dynamic Energy Management of Microgrid. 2023 3rd International Conference on New Energy and Power Engineering (ICNEPE).[32] Na An,Tingxiang Liu,Ke Chen,Haojiang Huang,Jianquan Zhu*,et al.LSTM-based MPC Method for Stochastic Energy Management of Microgrid.2023 3rd International Conference on New Energy and Power Engineering (ICNEPE)[33] Linpeng Liu, Jianquan Zhu*, Jiajun Chen, Hanfang Ye. Deep Reinforcement Learning for Stochastic Dynamic Microgrid Energy Management. 2021 IEEE 4th International Electrical and Energy Conference, May 28-30, 2018, Wuhan, China [34] Jianquan Zhu*, Feng Liu, Shengwei Mei. Electric Load Modeling Based on Characteristic Fusion. IEEE PES General Meeting, July 22- 26, 2012, San Diego, CA, USA． [35] Jianquan Zhu*, Feng Liu, Guangyu He, Shengwei Mei. Branch Parameter Error Identification and Estimation in Power Systems. The International Conference on Pervasive Computing, Signal Processing and Applications. Sept. 17-19, 2010, Harbin, China.[36] Tianyun Lou, Jianquan Zhu*, Junming Huang. Multiple Models of Generalized Electrical Load Modeling based on RBF Neural Network. The International Conference on Power System Technology, Nov. 6-9, 2018, Guangzhou, China.[37] Chenxi Wang, Jianquan Zhu*, Tao Zhu. Decentralized Robust Optimization for Real-time Dispatch of Power System Based on Approximate Dynamic Programming. The International Conference on Power System Technology, Nov. 6-9, 2018, Guangzhou, China.[38] Jiangwen Yi, Jianquan Zhu*. Generalized Load Modeling Based on the Improved Artificial Bee Colony Algorithm. The International Conference on Electric Utility Deregulation and Restructuring and Power Technologies, Nov. 26-29, 2015, Changsha, China. [39] Li Jialong, Kangshouya, Wenmeng Zhao, Jianquan Zhu*, Mingbo Liu. Day-Ahead Generation Scheduling With Wind Power Based on the Coordination of Source and Load. DRPT. Changsha, China,26-29 November,2015.[40] Shenghong Lin, Chizu Mao, Jianquan Zhu*, Junyu Lu. Research of Modulation of BilateralFrequency Difference Based on Load Model. ICRESG 2017.[41] Jianquan Zhu*, J. K. Wu, Goutong Chen, et al. A Hybrid Particle Swarm Optimization for Short-Term Scheduling Optimization of Cascade Hydro Plants with Risk Management. Proceedings of the 4th International Conference on Impulsive and Hybrid Dynamical Systems,2007,1838-1843.[42] Jian Li, Chenxi Wang, Jianquan Zhu*. Real-Time Three-Phase Line Loss Calculation for Distribution Network Based on Electric characteristic Measuring Terminal.EPEE2016.[43] 朱建全*,刘海欣,叶汉芳,陈嘉俊,陈来军,梅生伟.园区综合能源系统优化运行研究综述[J].高电压技术,2022,48(07):2469-2482. [44] 卓叶林,陈嘉俊,朱建全*,叶汉芳,王泽爽.基于改进近似动态规划的园区综合能源优化调度[J].高电压技术,2022,48(07):2597-2606. [45] 刘林鹏,朱建全*,陈嘉俊,叶汉芳.基于柔性策略-评价网络的微电网源储协同优化调度策略[J].电力自动化设备,2022,42(01):79-85. [46] 王泽爽,陈嘉俊,朱建全*,叶汉芳.计及循环寿命的储能优化配置与运营策略[J].电力自动化设备,2021,41(10):75-81. 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CN201710798922.5, 2017.09.07.[20] 姚星安, 杨柳, 吴锐冰, 林少华, 刘嘉逊, 朱文俊, 姚立明, 夏礼琛, 李凯欣, 龚学良, 吴敬慧, 朱建全, 王奖, 郑颖楷. 一种风储联合投标策略优化方法及其装置, CN202310405247.0, 2023.12.8[21] 刘嘉逊, 曾智健, 刘文昊, 朱文俊, 姚星安, 李凯欣, 姚立明, 夏礼琛, 吴敬慧, 龚学良, 杨柳, 朱建全, 王奖, 郑颖楷. 基于加速对偶动态规划的全分散式交易出清方法和装置, CN202310361937.0, 2023.7.21 [22] Mingbo Liu, Wenmeng Zhao, Jianquan Zhu.Multi-region power system completely distributed dynamic and economical dispatching method .CN105119289.B, 2017.10.31.[23] 南沙配电网合环运行应用软件,软著登字第0839595号，2014.06.02.[24] 等 教学活动 主讲《电力系统分析（上、下册）》、《电路》、《电力系统课程设计》等7门必修课。 指导学生情况 姓名：刘海欣，毕业去向：国家怀柔实验室；姓名：黎观海，毕业去向：广州供电局；姓名：曾   恺，毕业去向：广州供电局；姓名：卓叶林，毕业去向：南网数研院；姓名：叶汉芳，毕业去向：南网数研院；姓名：王泽爽，毕业去向：深圳供电局；姓名：刘林鹏，毕业去向：江西电科院；姓名：莫勰旻，毕业去向：香港大学攻博；姓名：夏云睿，毕业去向：北京供电局；姓名：郭   野，毕业去向：江苏电科院；姓名：罗添允，毕业去向：广西中调；姓名：黄晨熙，毕业去向：广州供电局；姓名：朱   涛，毕业去向：广东电力交易中心；姓名：黄俊铭，毕业去向：广州供电局；姓名：李燕珊，毕业去向：深圳供电局；姓名：庄远灿，毕业去向：汕头供电局；姓名：易江文，毕业去向：江门供电局。 我的团队 电力系统智能化调度与控制团队高性能计算平台：[1] DELL 刀片计算机(16个刀片，32个CPU)。[2] IBM高性能计算服务器(8个CPU)。[3] CPU+GPU工作站，CPU：英特尔® 至强® 处理器 E5-2643 v4 (六核十二线程 3.4GHz)，GPU:：技嘉AORUS GTX 1080Ti WATERFORCE Xtreme Edition。[4] 支持256个线程分布式计算的Matlab软件。[5] 通用代数建模型系统GMAS，配置8个求解器，如 CPLEX, GUROBI, MOSEK,CONOPT, MINOS, SNOPT, SBB, BARON,  DICOPT，支持多用户数学优化计算。[6] PSCAD/EMTDC, DIgSILENT, Origin, BPA计算软件包。

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