李梦诗

更新日期：2023年9月22日 姓 名 李梦诗 性 别 男 出生年月 1982年5月 籍贯 河北乐亭县 民 族 汉族 政治面貌 中国共产党党员 最后学历 博士研究生 最后学位 哲学博士 技术职称 副教授 导师类别 硕导 行政职务 Email mengshili@scut.edu.cn 工作单位 华南理工大学电力学院 邮政编码 510006 通讯地址 广州市番禺区大学城华南理工大学B5 单位电话 18102259256 个人主页 https://www.wolai.com/mengshi/cVZABzaddH5AHNpZ1XZX97 个人简介 李梦诗在基础研究工作中长期从事人工智能、随机优化算法、电力系统优化应用、复杂系统建模、数据分析工作。李梦诗于博士研究期间开始投入启发式算法及其在电力系统中应用的研究工作。从电力系统应用的高维多模态的独特特点出发，在生物学及细菌行的研究基础上，为针对性的提出了动态种群搜索算法，通过数学模型描述各个行为，创新性地引入动态种群数量这一概念以适应优化不同阶段的需要。通过大量的算例分析证明了该算法能够有效地克服传统经济调度等应用中，随着节点数量的增加导致的维数灾难这一问题，针对这一结果发表的论文被EvoWorkshop 于2007 年评为最佳论文奖；同时提出的双粒子算法相比于传统的大种群启发式算法，双粒子算法拥有极其精简的结构，仅由两个粒子相互迭代。因此计算复杂程度降低了30%，有着广阔的实用前景，尤其适用于计算量较大的电力系统优化问题。2010年，李梦诗在英国利物浦大学任博士后研究员，参与了英国国家电网(National Grid)与英国利物浦大学的联合研究项目，以主要完成人的身份，设计了英国天燃气市场的日前预测系统，通过在线运行测试，该系统能够每日为英国国家电网减少5,000英镑的市场支出。2011年李梦诗作为广东省创新团队项目“智能电网核心技术”的核心成员，引进华南理工大学开始研究工作。在此项目中，他参与设计了中国首块智能能源网自动化芯片，填补了该领域的空白。目前围绕这一芯片，他所在的研究团队设计了一系列包括电能质量分析装置、智能电表、能耗监管平台、数字保护等设备在内的智能化装置。进入华南理工大学之后，他主持、参与了多项科研项目。他所在能源自动化团队共获资金支持超过6,000万元，拥有完善的科研平台和良好的科研环境。同时他也于广东省智能能源网微自动化工程中心任主要技术负责人。在以上研究中，他共在发表论文100余篇，其中包括SCI索引的国际期刊论文30余篇，EI索引的科研论文80余篇，其中三篇论文在国际会议获得最佳论文奖。 工作经历 2010年7月至2011年7月于英国利物浦大学任博士后研究员；2011年9月至2015年7月于华南理工大学电力学院任讲师；2015年7月至今于华南理工大学电力学院任副教授。 教育经历 2000年9月至2004年7月 深圳大学信息工程学院 电子信息工程学士2004年9月至2005年12月 英国利物浦大学 电气工程及电子系 信息与智能工程优秀硕士 (M.Sc. in Distiction)2006年2月至2010年7月 英国利物浦大学 电器工程及电子系 哲学博士 （Ph.D.) 研究领域 综合能源系统运行控制、自动化设备研发、芯片架构设计、人工智能、数值预测 科研项目 主持科研项目[1] 风力发电并网的小时间尺度随机优化方法研究(51307062), 国家自然科学基金青年项目, 22万, 2014.1-2016.12.  [2] 风力发电并网的小时间尺度随机优化方法研究(S2013040016964), 广东省自然科学基金项目, 3万, 2013.10-2015.9.[3] 针对风电并网动态特性的随机优化方法研究，中央高校基本科研项目, 8万, 2017.1-2018.12[4] 区域综合能源系统故障诊断及愈合策略优化方法研究，中央高校基本科研项目, 10万, 2019.1-2020.12参与科研项目[1] 智能能源网核心技术(201001N0104744201), 广东省引进创新团队项目, 3000万, 2011.9-2017.12.[2] 以电动出租车为主要对象的充换电设施运营模式研究(51377058), 国家自然科学基金面上项目, 74万, 2014.1-2018.12.[3] 综合能源网规划和运行的基础理论和方法研究(51437006), 国家自然科学基金重点项目, 350万, 2015.1-2019.12.[4] 考虑变压器非线性高频特性的海上风电场内部过电压产生机理及暂态特征提取方法研究(51477054), 国家自然科学基金面上项目, 80万, 2015.1-2018.12. 发表论文 本团队注重研究生学术水平培养，在读研究生人均1篇SCI索引的科研论文，2篇EI索引的科研论文。2019年期刊论文[35] T. Y. Ji, L. Liu, T. S. Wang, W. B. Lin, M. S. Li and Q. H. Wu, "Non-Intrusive Load Monitoring Using Additive Factorial Approximate Maximum a Posteriori Based on Iterative Fuzzy C-Means," in IEEE Transactions on Smart Grid. SCI一区[34] M. S. Li, D. Yu, Z. Chen, K. Xiahou, T. Ji and Q. H. Wu, "A Data-Driven Residual-Based Method for Fault Diagnosis and Isolation in Wind Turbines," in IEEE Transactions on Sustainable Energy. SCI二区2018年期刊论文[33] D.Yu, Z.M.Chen, K.S.Xiahou, M.S.Li, T.Y.Ji, Q.H.Wu, A radically data-driven method for fault detection and diagnosis in wind turbines, International Journal of Electrical Power & Energy Systems Volume 99, July 2018, Pages 577-584 SCI二区[32] M.S. Li, Z.J. Lin, T.Y. Ji, Q.H. Wu, Risk constrained stochastic economic dispatch considering dependence of multiple wind farms using pair-copula, Applied Energy, 2018 , 226 :967-978 SCI一区[31] Y, Yu, Z. M. Chen, M. S. Li, T. Y. Ji, Q. H. Wu， Forecast Short-term Wind Speed Using Deep Belief Network Combined with Local Predictor， IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering， SCI四区[30] Z. M. Chen, Z. Y. Xue, L. L. Zhang, T. Y. Ji, M. S. Li and Q. H. Wu, Analyzing the Correlation and Predictability of Wind Speed Series Based on Mutual Information， IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering， SCI四区2017年期刊论文[29] Ji, T.Y., Shi, M.J., Li, M.S.*, Zhang, L.L., Wu, Q.H., Current transformer saturation detection using morphological gradient and morphological decomposition and its hardware implementation, IEEE Transactions on Industrial Electronics, 64(6), June 2017, pp. 4721-4729. SCI一区[28] Zhang, A.Q., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Zhang, L.L., An identification method based on mathematical morphology for sympathetic inrush, accepted by IEEE Transactions on Power Delivery, PP(99), 2016, pp. 1-9. SCI三区[27] Zhang, L.L., Li, M.S., Ji, T.Y.*, Zeng, J., Identifying magnetizing inrush in power transformers based on symmetry of current waveforms, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, SCI四区[26] Zhang, A.Q., Zhang, L.L.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Ji, T.Y., Identification of dominant low frequency oscillation modes based on blind source separation, IEEE Transactions on Power Systems, SCI一区[25] 李梦诗*, 王学健, 季天瑶, 基于形态小波范数熵和支持向量机的电能质量分类研究, 电机与控制学报, 20(9), Sep 2016, pp. 33-39. EI2016年期刊论文[24] Chen, J.J., Wu, Q.H., Ji, T.Y., Wu, P.Z., Li, M.S.*, Evolutionary predator and prey strategy for global optimization, Information Sciences, Vol. 327, January 2016, pp. 217-232. SCI二区[23] Wu, W.C., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Using mathematical morphology to discriminate between internal fault and inrush current of transformers, IET Generation, Transmission & Distribution, Vol. 10(1), January 2016, pp. 73-80. SC三区[22] Chen J.J., Ji, T.Y., Wu, P.Z., Li, M.S.*, A variant of group search optimizer for global optimization, Journal of Computational Methods in Sciences and Engineering, 16, March 2016, pp. 219-230.  EI[21] Zhang, Y., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Identification of power disturbances using generalized morphological open-closing and close-opening wavelet, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 63(4), April 2016, pp. 2330-2339.(IF: 6.498)  SCI一区[20] Chen, Y., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Wang, X.J., Power system harmonic estimation based on Park transform, Journal of Electrical Engineering & Technology, 11(3), May 2016, pp. 560-574. SCI四区2015年期刊论文[19] Li, Y.Z., Wu, Q.H.*, Li, M.S., Group search optimizer with intraspecific competition and Levy walk, Knowledge-Based Systems, Vol. 73, January 2015, pp. 44-51. SCI二区[18] Zhu, L., Li, M.S., Wu, Q.H.*, Jiang, L., Short-term natural gas demand prediction based on support vector regression with false neighbours filtered, Energy, Vol. 80, February 2015, pp. 428-436. SCI一区[17] Wu, J.L., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Multi-step wind power forecasting based on mean trend detector and mathematical morphology local predictor, IEEE Transactions on Sustainable Energy, Vol. 6(4), October 2015, pp. 1216-1223. (IF: 4.379) (吴家樑硕士SCI第1篇), SCI二区[16] Chen J.J*, Zheng J.H., Discussion on “Short-term environmental/economic hydrothermal scheduling”，Electric Power Systems Research, 127, October 2015, pp. 347. SCI三区[15] Chen, Y., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Exponentially decaying DC offset removal for phasor measurement using second-order differential, IEEJ Transactions on Electrical and Electronic Engineering, 10(6), November 2015, pp. 726-728. SCI四区[14] Zhang, Y., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Application of morphological max-lifting scheme for identification of induction motor stator inter-turn short circuit, CSEE Journal of Power and Energy Systems, Vol. 1(4), December 2015, pp. 92-100. [13] Yi, L., Ji, T.Y.*, Li, M.S., Wu, Q.H., Wu, T., Application of hit-or-miss wavelet transform and principal component analysis on power disturbance identification, International Journal of Electrical Engineering, 22(4), December 2015, pp. 127-135. EI2014年期刊论文[12] Li, Y.Z., Wu, Q.H.*, Li, M.S., Zhan, J.P., Mean-variance model for power system economic dispatch with wind power integrated, Energy, Vol. 72, August 2014, pp. 510-520.  SCI一区[11] He, B.T., Li, M.S., Ji, T.Y., Wu, Q.H., Optimal coordinated control of PSS and SVC for transient stability improvement using PBO, International Journal of Electrical Engineering, Vol. 21(4), August 2014, pp. 135-145. EI[10] Zhang, L.L., Li, M.S., Ji, T.Y., Wu, Q.H.*, Jiang, L., Zhan, J.P., Morphology singular entropy based phase selector using short data window for transmission lines, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 29(5), October 2014, pp. 2162-2171. SCI三区[9] Li, Y.Z., Li, M.S., Wu, Q.H.*, Optimal reactive power dispatch with wind power integrated using group search optimizer with intraspecific competition and Levy walk, Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, Vol. 2(4), November 2014, pp. 308-318. SCI四区[8] Li, M.S., Wu, Q.H.*, Ji, T.Y., Rao, H., Stochastic multi-objective optimization for economic-emission dispatch with uncertain wind power and distributed loads, Electric Power Systems Research, Vol. 116, November 2014, pp. 367-373.  SCI三区[7] Li, Y.Z., Li, M.S.*, Wu, Q.H., Energy saving dispatch with complex constraints: prohibited zones, valve point effect and carbon tax, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, Vol. 63, December 2014, pp. 657-666.  SCI二区早期期刊论文[6] Ji, T.Y., Li, M.S., Wu, Q.H., Jiang, L., ‘Optimal estimation of harmonics in dynamic environment using an adaptive bacterial swarming algorithm’, IET Generation, Transmission & Distribution, 5(6), June 2011, pp. 609-620[5] M.S. Li, W.J. Tang, Q.H. Wu, J.R. Saunders, Paired-bacteria optimiser – A simple and fast algorithm, Information Processing Letters, Volume 111, Issue 16, 30 August 2011, Pages 809-813, [4] Wu, Q.H., Ji, T.Y., Li, M.S., Lu, Z., ‘Distributed optimal power flow using bacterial swarming algorithm’, International Journal of Modelling, Identification and Control, 9(4), May 2010, pp. 409-416. [3] M.S. Li, T.Y. Ji, W.J. Tang, Q.H. Wu, J.R. Saunders, Bacterial foraging algorithm with varying population, Biosystems, Volume 100, Issue 3, June 2010, Pages 185-197, [2] Tang, W. J.; Li, M.S.; Wu, Q.H.; Saunders, J.R., "Bacterial Foraging Algorithm for Optimal Power Flow in Dynamic Environments," Circuits and Systems I: Regular Papers, IEEE Transactions on , vol.55, no.8, pp.2433,2442, Sept. 2008 [1] M.S. Li, W.J. Tang, W.H. Tang, Q.H. Wu, and J.R. Saunders, Bacterial Foraging Algorithm with Varying Population for Optimal Power Flow, Lecture Notes in Computer Science Volume 4448,  2007, pp 32-41. 科研创新 [1] 一种基于权重数学形态学的变压器励磁涌流识别方法, CN205901787U[2] 基于形态学梯度小波的电流互感器饱和检测方法, CN103245860A[3] 一种具有加密解密功能的IEC61850通信规约转换器, CN205901787U[4] 一种高电源抑制比的带隙基准电压源, CN204759261U[5] 一种风电场远程实时监测系统, CN205428171U[6] 基于广义形态学开闭和闭开小波变换的电能质量检测方法, CN104502756A[7] 一种电力系统采集信号调理模块, CN205210164U[8] 电流互感器饱和引起二次电流畸变的补偿方法, CN103247996A[9] 基于高阶累积量的输电线路差动保护方法, CN103427405A[10] 基于形态奇异熵的电力系统元件故障检测及识别方法, CN103454528A[11] 基于趋势探测器和数学形态学算子的风能预测方法, CN104504463A[12] 一种具有加密解密功能的IEC61850通信规约转换SOC芯片, CN205901788U[13] 一种设备启动检测电路, CN205210213U[14] 一种支持IEC61850协议的电力系统数据采集与传输片上系统, CN205751237U[15] 基于优化算法的电力系统故障信号检测与波形识别方法, CN103675544A[16] 一种基于形态学梯度的变压器励磁涌流识别方法, CN103050941A[17] 一种用于电力能源系统的SOC芯片, CN206075274U[18] 一种电力系统输电线路覆冰高精度监测方法, CN105571642A[19] 一种支持IEC61850的电力系统测量与通信一体化芯片, CN205754417U[20] 一种基于BLE技术的开关柜温度采集系统, CN205843822U 指导学生情况 历年学生情况7. 张志远，主要研究方向：数值预测；6. 邓伟民，主要研究方向：区域综合能源系统故障诊断；5. 余洋，主要研究方向：数值预测，人工智能，已发表SCI论文1篇，EI论文1篇，2018年赴美国参加IEEE PES GM国际会议；4. 林镇佳，主要研究方向：经济调度、随机潮流，已发表SCI论文1篇，EI论文1篇，目前直博就读中。3. 余达，主要研究方向：风机故障诊断、人工智能，已发表SCI论文2篇，EI论文2篇，2016年赴澳大利亚参加IEEE ISGT ASIA国际会议，目前于南方电网广东电科院工作；2. 王学健，主要研究方向：谐波分析、自动化设备研发，已发表EI论文2篇，在投SCI论文1篇，2015年赴美国参加IEEE PES GM国际会议，目前在国家电网浙江省电力公司工作；1. 陈子明，主要研究方向：电能质量分析、自动化设备研发、人工智能，已发表SCI论文1篇，EI论文1篇，在投SCI论文2篇，2016年赴加拿大参加WCCI国际会议，目前直博就读中。 我的团队 团队的主要研究方向：电力系统自动控制和保护系统芯片化、综合能源嵌入的智能电网规划与运行基础科学问题研究、智能电网信息系统和智能信息管理核心平台、高中低压功率电力电子补偿控制装置，和交直流逆变器。