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徐弘升

姓名 徐弘升
性别
学校 河南大学
部门 能源与电气学院党委、能源与电气学院
学位 博士
学历 版权登记666包过 代写全部资料
职称 副研究员
联系方式 勤学楼1320
邮箱 hsxu@hhu.edu.cn
   
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微信客服在线:543646
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软件著作权666元代写全部资料
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导航 个人概况 科学研究 教学信息 社会职务 荣誉及奖励 招生信息,徐弘升 职称: 副研究员 部门: 能源与电气学院党委、能源与电气学院 学科: 电气工程 教学部门: 能源与电气学院党委、能源与电气学院 电话: 邮件: hsxu@hhu.edu.cn 办公地址: 勤学楼1320 通讯地址: 南京市佛城西路8号勤学楼1320 邮编: 211100 1553 访问 个人简介     徐弘升,副教授,硕士生导师,2015年获得美国爱荷华州立大学(Iowa State University)博士学位。主要从事强化学习、深度学习和大数据分析在电力能源系统优化决策及控制等的教学科研工作,发表SCI/EI论文30余篇。主持江苏省自然科学基金、国家重点实验室开放课题、企事业横向课题等项目多项,参与国家重点研发计划项目2项、国家自然科学基金面上项目1项。曾获2020年NeurIPS2020国际电网调度大赛季军、2019年中国电机工程学会电力行业人工智能技术创新应用大赛一等奖。 个人资料 姓名: 徐弘升 性别: 男 学位: 博士 出生年月: 1987-03 学历: 毕业院校: Iowa State University 教育经历 2005.09-2009.06,东南大学,信息工程,学士 2010.08-2015.05,爱荷华州立大学(Iowa State University),电气工程,博士 工作经历 2015.07-2017.12,南瑞集团(国网电科院)技术中心,工程师 2018.01-2022.02,国电南瑞科技股份有限公司南瑞研究院,高级工程师 研究领域      长期从事机器学习算法的研究工作,致力于电力系统专用人工智能算法和技术的研究,主要涉及电力市场智能决策行为模拟及推演、电力交易优化决策、用户响应行为建模、 电网调度与控制优化等。 科研项目 1、电力需求响应环境重构多智能体模型及算法研究,2022.07-2024.6,2021.7,主持,江苏省自然科学基金,BK20210002,江苏省自然科学基金 2、考虑多元混合不确定性的用户响应行为低数据依赖建模技术研究,2023.3-2025.2,2023.3,主持,国家重点实验室开放课题,2302145,智能电网保护和运行国家重点实验室 3、人在回路的大电网调控混合增强智能基础理论,2019.12-2023.12,2019.12,项目骨干,▪ 国家重点研发计划“新一代人工智能”重大项目,2018AAA0101500,科技部 4、模型数据交互驱动的电网前瞻调度优化决策技术,2022.11-2025.10,2022.11,项目骨干,国家重点研发计划项目,2022YFB2403403,科技部 5、基于人工智能的电力现货市场主体报价决策辅助支持系统关键技术研究,2021.7-2023.6,2021.7,课题负责人,国网公司总部科技项目,1400-202140341A-0-0-00,国网公司 6、电力巡检图像识别关键技术研究及原型模块研制,2018.1-2019.12,2018.1,主持,南瑞集团科技项目,524608180075,南瑞集团有限公司 论文 1、徐弘升*,陆继翔,杨志宏,等. 基于深度强化学习的激励型需求响应决策优化模型[J],电力系统自动化,2021,45(14):97-103. 2、H. Xu, Z. Chen, Y. Zhang, X. Geng, S. Mi, and Z. Yang. “Weakly Supervised Temporal Action Localization with Proxy Metric Modeling,” Front. Comput. Sci., 2022. 3、H. Xu*, J. Wen, Q. Hu, J. Shu, and Z. Yang, “Energy procurement and retail pricing of electricity retailers via deep reinforcement learning with long short-term memory,” CSEE Journal of Power and Energy Systems, 8(5), pp. 1338-1351, 2022. 4、H. Xu*, Q. Wu, J. Wen, and Z. Yang. “Joint bidding and pricing for electricity retailers based on multi-task deep reinforcement learning,” International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2022, 138: 107897. 5、H. Xu, X. Wang, J. Cheng, X. Zhang, J. Zhang, M. Chen, and T. Wu, “A deep learning analysis reveals nitrogen-doped graphene quantum dots damage neurons of nematode Caenorhabditis elegans,” Nanomaterials, 2021, 11: 3314. 6、Tianshu Wu, Hongsheng Xu, Xue Liang, Meng Tang, “Caenorhabditis elegans as a complete model organism for biosafety assessments of nanoparticles,” Chemosphere, vol. 221, pp. 708-726, 2018. 7、H. Xu, S. Jain, J. Song, T. Kamgaing and Y. S. Mekonnen, “Acceleration of spectral domain immitance approach for generalized multilayered shielded microstrips using the Levin’s transformation,” IEEE Antennas Wireless Propagation Letter, vol. 14, pp. 92-95, 2015. 8、H. Xu, K. Chen, J. Song, T. Kamgaing, and Y. S. Mekonnen, “A novel approach to accelerate spectral domain approach for shield microstrip lines using the Levin transformations and summation-by-parts,” Radio Science, 49, doi: 10.1002/2013RS005293., Aug. 2014. 9、H. F. Ma, X. Chen, H. S. Xu, X. M. Yang, W. X. Jiang, and T. J. Cui, “Experiments on high-performance beam-scanning antennas made of gradient-index metamaterials,” Appl. Phys. Lett., vol. 95, 094107, 2009. 10、H. F. Ma, X. Chen, X. M. Yang, H. S. Xu, Q. Cheng, and T. J. Cui, “A broadband metamaterial cylindrical lens antenna”, Chinese Science bulletin, vol. 55, no. 19, pp. 2066-2070, Jul. 2010. 11、H. Xu, W. Kuang, J. Lu, and Q. Hu, “A modified incentive-based demand response model using deep reinforcement learning,” 12th IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC), Nanjing, 2020, pp. 1-5. 12、H. Xu, J. Lu and Z. Yang, “CiteSpace Based Knowledge Mapping Research of Artificial Intelligence Technology in Power System,” 2018 International Conference on Power System Technology (POWERCON 2018), Guangzhou, 2018. 显示更多 科技成果 1、配电线路带电作业机器人作业末端的磁场定位及路径规划方法,ZL201811502115.5,徐弘升,陆继翔,杨志宏,李昊,周亚东,发明专利,授权 2、一种面向物联网移动端设备的轻量级人体姿态识别方法,202011374295.0,徐弘升,陆继翔,杨志宏,陈天宇,徐康,发明专利,已受理 3、一种基于多任务深度强化学习的购售电联合决策优化方法,202211340354.1,徐弘升、王珂、吴峰,发明专利,已受理 开授课程 1、工程电磁场(含场论),本科生 2、Python语言程序设计,本科生 教学成果 教学资源 社会职务 IEEE会员 荣誉及奖励 1、NeurIPS2020国际电网调度大赛(L2RPN),4/10,202.11,季军 2、中国电机工程学会电力行业人工智能技术创新应用大赛,1/6,2019.12,一等奖 3、南瑞集团第五届青年创新创意大赛,1/7,2019.11,金奖 招生信息 每年招收学硕1-2名,专硕2-3名。欢迎对电力系统人工智能以及机器学习在电力市场、智能调度中的应用感兴趣的同学报考!

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