1、个人简介
车亮，电气与信息工程学院教授、博士生导师，国家海外高层次人才(青年项目)入选者、IEEE高级会员、湖南大学岳麓学者、东华软件青年学者。曾多年任职于美国西门子和中西部独立系统运营商(MISO)，拥有丰富的研究与工程应用经验，曾作为核心骨干建成世界首个交直流智能互联多微网，受到数十家世界知名媒体报道，被ABC、路透社分别评价为“可成为国家标准”、“高可靠智能电网的完全展示”。师从美国美国工程院院士M. Shahidehpour教授，与国际上多家知名高校和科研机构保持长期密切合作。近五年以通讯和第一作者在IEEE TSG、TPWRS等国际权威期刊发表论文数十篇，被引近3000次，两次入选ESI高被引。目前担任Journal of Modern Power Systems and Clean Energy编辑、电力保护与控制青年编委、中国电科院期刊中心青年专家等学术兼职。
Email：cheliang1213[at]163.com
QQ/微信：15615714
Research Gate：https://www.researchgate.net/profile/Liang-Che/publications
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招生专业：电气工程080800、能源动力085800(电力系统及其自动化)
招生类型：硕士、博士、博士后
招生信息：课题组在研多个国家级课题和重大企业合作应用项目，提供国际前沿技术研究和硬核落地应用平台，欢迎电气、计算机、测控、自动化等学科背景，以及对人工智能工业应用有浓厚兴趣的申请人。
招聘信息：课题组长期诚聘全职或兼职科研助理，欢迎本科生、研究生、已毕业及已工作人士加入。
2、教育与工作经历
2019.3－至今，湖南大学，电气与信息工程学院，教授、博士生导师
2016－2019，(美国) 中西部独立系统运行商 (MISO)，电力市场测试及EMS数据库
2015－2016，(美国) 西门子PTI，电力系统仿真及可再生能源接入规划
2011－2015，(美国) 伊利诺伊理工大学，电气工程，博士
2006－2010，普华永道管理咨询 (上海)，高级咨询师
2002－2006，上海交通大学，电气工程及其自动化，学士
3、研究方向与学生培养
3.1、研究方向
（1）人工智能与人机混合增强智能应用，聚焦于强化学习与人机混合增强智能在电网调控领域应用，以及数据驱动感知与状态估计等应用
（2）分布式能源与新型配电网，聚焦于有源配电网的感知、调控、分布式控制、对等交易、车网互动、虚拟电厂技术等
（3）电力系统优化调度，聚焦于电力与综合能源系统的优化运行、调度控制、电力市场等
（4）储能应用技术，包括储能与电网互动技术、电池储能状态估计/寿命评估/能效提升/商业模式、抽水蓄能灵活集控等
3.2、学生培养与团队建设理念
l 导师具有学术与工业应用结合背景，团队特色为从实际中来（从工程实际中提炼关键问题）、到实际中去（成果应用），将国际前沿研究-服务国家需求-企业实际应用三者结合；导师在科研一线对每个课题、每位研究生进行指导；研究生在毕业时除技术方法以外，更能建立对相关行业发展趋势、痛点问题、重点方向的深刻把握；
l 导师坚持直接指导每一位博士和硕士研究生，在实验室按需讨论，鼓励学生提出问题、开展研讨与互相促进，课题组提供优良科研平台、充足经费支持、优秀学生奖励、高性能服务器/电网实时仿真器/电池测试仪等设备，以及国际化学术交流平台（曾推送10名博士生赴美多家知名大学访学）；
l 导师将培养学生成才作为人生追求之一，从技术、思维、行事等全方位推进学生发展，在对外交流和推荐工作等关键环节给予不遗余力的支持，致力于将历届毕业学生打造成一个温暖的大家庭，给每位成员留下美好回忆与相互支持。
3.3、博士生主要研究目标
l 我们聚焦于AI工业应用中一个关键和现实的问题：如何在高维、高安全风险、不完全可观的实际工业环境中利用AI优势进行学习、决策和行动。与游戏等领域不同，电力能源等工业领域对安全性和可解释性具有极高要求，这正是当前AI应用的关键痛点，诸多问题尚待突破。一个科学高效的AI决策方案，不能限于"纯"数据，而应从物理机理和人类认知约束出发，具备安全防控机制，切实对工业应用赋能。为了实现这一愿景，我们重点构建人机混合增强智能的解决框架，包括物理机理、数学优化、人在环路和隐性知识对智能体的引导和约束机制，safe RL、model-based RL、物理指标引导的场景可控生成以及状态表征与降维、高可解释/高泛化性决策等关键技术，同时与工程实际紧密结合，形成理论到应用再从应用中发现问题的闭环。目前决策智能相关成果已在电网调度、分布式资源调控、储能等领域应用，近两年从实际电网百万运行断面的测试验证中发现了诸多亟待攻关的关键问题，邀请有志之士加入共同突破。希望申请人具有数学优化理论功底，强化学习、机器学习、数据分析等技术能力，以及较强编程能力（Phython/Matlab环境、Cplex/gurobi/COPT优化引擎、Pytorch+RLlib等框架）。
4、科研项目
4.1、近五年主要科研项目
[1] 国家重点研发计划项目，高比例可再生能源配用电系统电能质量智能感知与协同控制技术，2024-2026，任务承担（课题：高比例可再生能源配用电系统随机电能质量扰动机理及智能检测技术）
[2] 国家重点研发计划项目，轨道交通"网-源-储-车"协同供能技术，2022-2024，任务承担（课题：轨道交通自洽能源系统的能源管控与高效利用技术）
[3] 省级重点研发计划项目，含高比例分布式电源的有源配电网智能管控与故障自愈技术研究，江西省重点研发计划项目，2022-2024，(合作单位)主持
[4] 南方电网联合研究院科技项目，新型配电网灵活资源感知与多层级柔性调控技术（1062万），子课题承担
[5] 国家海外高层次人才项目，能源互联网的弹性运行技术研究，2019-2024，主持
4.2、近五年主要应用型项目
[6] 南方电网，高比例新能源电力系统多目标前瞻调度技术研究，南方电网，2024-2025，主持
[7] 南方电网，基于强化学习的新型电力系统多机组出力调节算法研究，南方电网，2022-2024，主持
[8] 海南电网，面向新型电力负荷管理的多元柔性负荷自律调控及协同互动关键技术与示范，2024-2026，主持
[9] 国网湖南电力重大科技项目，灵活性资源分类分层分级聚合与精准调度技术研究，2024-2025，(合作单位)主持
[10] 国网湖南电力重大科技项目，计及超级充电站影响的大规模电动汽车充电设施聚合与协同调度控制关键技术与应用，，2023-2024，(合作单位)主持
[11] 深圳电力，新型电力系统全时空电力需求预测模型与应用，2024-2025，主持
[12] 国网湖南电力重大科技项目，有源配电网分布式灵活资源集群自治与省地县三级协同调度技术及示范，2023-2024，子课题承担
[13] 国网浙江电力，极高渗透率分布式光伏发电自适应并网与主动同步关键技术，2023-2024，子课题承担
[14] 深圳能源集团，新能源配储与构网型储能应用技术研究，2023-2024，主持
[15] 国网湖南电力，海量分布式能源边缘智能终端研制与智能调控技术研究，2021-2023，主持
[16] 国网湖南电力，储能电站能效提升技术研究，2022-2024，主持
[17] 国网湖南电力，电化学储能技术应用与商业化研究，2022-2023，主持
[18] 国网湖南电力，储能电站智能运维与评估关键技术研究及应用，2021-2022，主持
[19] 国网湖南电力，智慧能源综合数字化平台(二期)设计，2020-2020，主持
4.3、前期重大项目及工程实践
[1] 世界首个10MW级工业级智能微电网 (Perfect Power System at IIT)，美国能源部，2011-2015，http://iitmicrogrid.net
[2] 世界首个多微网集群 (Bronzeville Microgrid Cluster)，美国能源部，2015-2018，https://bronzevillecommunityofthefuture.com/project-microgrid
[3] 世界首个电力系统灵活性市场化产品-爬坡能力产品 (Ramp Capability Product)、电力市场系统提升项目，MISO，2016-2018，www.misoenergy.org/stakeholder-engagement/issue-tracking/ramp-capability-product-development
[4] 编撰《电力天然气设施长期规划白皮书》，美国国家公共事业监管委员会，2013-2014
[5] 微电网集群项目相关成果受ABC、路透社、雅虎、经济学人杂志等世界知名媒体报道。
5、近年自研软硬件成果与工程应用
[1] 南方电网第五届电力调度AI应用大赛，对比商业优化引擎速度提升40倍，全国高校排名第三，2023
[2] 自研多级电力需求预测软件，包括空间负荷密度预测、大用户与自然增长预测、电量预测模块，在深圳电力部署应用，2024-2025
[3] 自研充电设施协同调控、充电负荷预测、配电网承载力评估核心软件模块，与某软件公司合作封装为平台，在地市级电网安全III区部署，对接配自、用采等系统，在长沙市某供电区进行涵盖多类充电设施的应用，2023-2024
[4] 自研具备场景划分、场景生成、强化学习机组出力调节的软件模块，经南网某700节点省级电网数十万个断面实际数据验证，2022-2023
[5] 自研分布式能源智能调控终端（终端样机+内嵌COPT优化引擎的板载边缘优化软件），经CNAS/CMA认证第三方机构测试，应用于长沙某公司屋顶分布式光储项目，2022-2023
[6] 自研北斗授时的分布式能源同步量测与时序数据处理终端（含板载软件），应用于内蒙古某铁路牵引站能量管理系统示范工程，2023
[7] 自研配电台区承载力评估、台区运行控制、EV有序充电软件模块，在江西某地区应用，2023
[8] 自研基于IEC61970/IEC61968扩展模型的新型分布式资源图模模型，在长沙电网图模系统中应用，2023
[9] 自研电池储能电站能效评估软件模块，部署应用于湖南储能集控平台和长沙某储能电站，2023
[10] 自研电池储能电站设备远程故障诊断软件模块，部署应用于湖南智慧储能运维平台和长沙某储能电站，2021-2022
6、学术成果
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6.1、近年代表性通讯作者期刊论文
l Y. Guan, W. Ma, L Che*. Model-based Safe Reinforcement Learning for Active Distribution Network Scheduling. (under review).
l Y. Guan, J. Zhang, W. Ma, L Che*. Rule-based shields embedded safe reinforcement learning approach for electric vehicle charging control[J/OL]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2024.
l 李鹏,黄文琦,梁凌宇,戴珍,曹尚,车亮,涂春鸣. 人机混合增强决策智能在新型电力系统调控中的应用与展望[J/OL]. 中国电机工程学报, 2024. DOI: 10.13334/j.0258-8013.pcsee.231797.
l J. Zhang, L. Che*, M. Shahidehpour, "Distributed Training and Distributed Execution Based Stackelberg Multi-Agent Reinforcement Learning for EV Charging Scheduling", IEEE Transactions on Smart Grid, 2023. (在国际上首次提出多智能体强化学习(MADRL)的"分布式训练-分布式执行(DisTDisE)"智能决策算法框架)
l J. Zhang, Y. Guan, L. Che*, “EV Charging Command Fast Allocation Approach based on Deep Reinforcement Learning with Safety Modules,” IEEE Transactions on Smart Grid, 2023.
l S. Sun, L. Che*, el al., “State-of-health estimation for lithium-ion battery using model-based feature optimization and deep extreme learning machine,” Journal of Energy Storage, 2023.
l 陈仕杜，易兴宇，车亮*，考虑车主意愿和成本的车网能量互动博弈模型，湖南大学学报，2023.
l J. Zhang, L. Che*, el al., “Distributed Hierarchical Coordination of Networked Charging Stations based on Peer-to-peer Trading and EV Charging Flexibility Quantification,” IEEE Transactions on Power Systems, 2021.
l 徐茂盛, 崔秋实, 车亮*，基于联邦学习的短期负荷预测模型协同训练方法，湖南大学学报2022，49(08)：117-127.
l 余斌, 宋兴荣, 周挺, 罗林波, 李辉, 车亮*，基于梅尔倒谱系数特征集的储能变流器开路故障诊断方法，中国电力，2022.
l X. Liu, L. Che*, el al., "Power System Intra-Interval Operational Security Under False Data Injection Attacks," IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 16, no. 8, pp. 4997-5008, Aug. 2020.
l W Tan, W Guo, F Rao, L. Che*, “Machine-learning based decomposition and monitoring of behind-the-meter resources,” The Electricity Journal, 35 (5), 107131, Dec. 2021.
l W. Guo, L. Che*, el al., “Machine-Learning based methods in short-term load forecasting,” Special Issue on Machine-Learning Applications, The Electricity Journal, 34 (1), 106884, Dec. 2020.
6.2、近年主要发明专利
l 车亮、任婕，电力系统机组调度智能决策方法、终端设备及存储介质，实质性审查
l 车亮、张进，车联网充放电管理方法及系统、电力系统及存储介质，专利号#202010830091.7，已授权，2021/11
l 车亮、刘绚，基于攻击-防御结构的抵御恶意数据攻击的电网升级方法，专利号#202010167743.3，已授权，2021/01
l 车亮、刘绚，一种基于三层模型的电网信息物理安全风险检测方法，专利号#202010167745.2，已授权，2021/06
6.3、编制标准规范
l 编制《新能源场站电化学储能配置规范》企业标准，2023
l 编制《电化学储能电站能效指标及评价》行业标准，2023
l 编制《新型储能集控中心设备监测信息数据规范》企业标准，2023
l 编制《电动汽车充换电设施接入配电网设计规范》行业标准，2021
7、荣誉奖励
l 湖南省电力科学技术奖二等奖，2023
l 国网湖南省电力有限公司科技进步二等奖，2022
l IEEE Transactions on Power Systems 2021最佳论文奖，IEEE，2022
l 国家“高层次海外人才 (青年项目)”，国家中组部，2019
l 两篇论文2018-2023连续六年入选ESI高被引论文
l MPCE期刊最佳编委奖，MPCE，2019
l 岳麓学者，湖南大学，2019
l 东华软件学者，东华软件股份公司，2019
l IEEE Transactions on Smart Grid 最佳审稿专家奖，IEEE PES，2016
l IEEE PES General Meeting 最佳论文奖，IEEE PES，2015
8、学生培养
8.1、已毕业
l 2024：博士：张进(安徽大学任教)
l 2024：硕士：易兴宇(国网重庆)，任婕(国网湖南)，谭文卓(国网湖南)，郑理(国网福建)，饶富平(南网广东)
l 2023：硕士：徐茂盛(东南大学攻博)，陈仕杜(国网重庆)，戴耀扬(国网湖南)
l 2022：硕士：连超然(国网浙江)
8.2、当前在读
l 博士生7人、硕士生15人
9、讲授课程
l 电力系统基础（本科生专业核心课）
l 电力系统基础（留学生英文课）
l 电路理论（留学生英文课）
l 智能电网导论（本科生选修课）
