张翔昱

发布者:宋阳发布时间:2024-08-19浏览次数:813

张翔昱

: 上岗研究员、博士生导师

研究方向: 新型电力系统优化运行与智能控制

Email: xiangyu.zhang@seu.edu.cn




个人简介:

张翔昱,湖南长沙人。分别于武汉大学、清华大学和美国弗吉尼亚理工大学获得电气工程学士、硕士及博士学位。读博期间,从事关于需求侧灵活资源的智能控制方案的研究。博士毕业后,加入美国国家可再生能源实验室,主要研究能源系统智能优化控制,包括1)基于物联网及机器学习的需求响应解决方案;2)适于电力系统的深度强化学习算法框架设计;3)融合深度学习与优化理论的创新型电力系统优化算法开发。在电气与人工智能领域发表高水平学术论文30余篇和英文专著章节1篇;是IEEE高级会员。



教育背景:

美国弗吉尼亚理工大学(Virginia Tech),博士,2018

清华大学电机系,硕士,2014

武汉大学5822yh银河国际,本科,2012



工作经历:

20247月至今,5822yh银河国际5822yh银河国际,教授

20216-20244月,美国国家可再生能源实验室(NREL),长聘制研究员

20192-20216月,美国国家可再生能源实验室(NREL),博士后

20185-20188月,GoogleNest Brain实习算法工程师



代表论著:

  1. D. Biagioni, X. Zhang*, C. Adcock, M. Sinner, P. Graf and J. King, Comparative analysis of grid-interactive building control algorithms: From model-based to learning-based approaches, Engineering Applications of Artificial Intelligence 133, 108498 (2024)

  2. X. Zhang*, A.T. Eseye, B. Knueven, W. Liu, M. Reynolds and W. Jones, Curriculum-based Reinforcement Learning for Distribution System Critical Load Restoration, IEEE Transactions on Power Systems 38, 4418–4431 (2023)

  3. X. Zhang*, Y. Chen, A. Bernstein, R. Chintala, P. Graf, X. Jin and D. Biagioni, Two-Stage Reinforcement Learning Policy Search for Grid-Interactive Building Control, IEEE Transactions on Smart Grid 13, 1976 – 1987 (2022)

  4. X. Zhang*, D. Biagioni, M. Cai, P. Graf and S. Rahman, An Edge-Cloud Integrated Solution for Buildings Demand Response Using Reinforcement learning, IEEE Transactions on Smart Grid 12, 420–431 (2020).

  5. X. Zhang*, M. Pipattanasomporn, T. Chen and S. Rahman, An IoT-Based Thermal Model Learning Framework for Smart Buildings, IEEE Internet of Things Journal 7, 518–527 (2019).