简 历

席磊，男，1982年8月生，辽宁开原人，教授/博导，楚天学者，三峡学者，湖北省高校中青年科技创新团队负责人，院学术委员会委员，新能源微电网湖北省协同创新中心副主任，智慧能源团队负责人，人工智能研究院副院长，模式识别研究所所长。主要研究方向：人工智能在电力系统中的应用、信息物理系统网络攻击与防御，自动发电控制。2016年毕业于华南理工大学电力系统及其自动化专业（博士）；2018年破格晋升副教授，2020年破格晋升教授。

主持国家自然科学基金3项（1青年、2面上），并担任国家自然科学基金通讯评审专家；吴文俊人工智能科学技术奖评审专家；2022年入选全球前2%顶尖科学家榜单；编写《智能发电控制》专著1部，以第一作者或通讯作者发表SCI/EI论文40余篇，其中1区SCI期刊12篇，中国科学4篇，ESI+热点论文3篇，1篇会议论文获“第36届中国高等学校电力系统及其自动化专业学术年会”特等奖；获得2022年湖北省科技进步三等奖（排名第2）、2018年度中国电工技术学会科学技术二等奖（排名第4）；第35届中国控制与决策会议（CCDC）大会副主席、第四届IEEE智能电网与能源工程国际学术会议（IEEE-SGEE 2023）组委会主席、IEEE P 2781 & P 2783国际标准成员、2023 EI² 技术委员会委员及panel session主席、“第36届中国高等学校电力系统及其自动化专业学术年会”分论坛主席、中国自动化学会能源互联网专委会委员、中国电工技术学会人工智能与电气应用专委会委员、中国电机工程学会电力系统专业委员会电力系统分析与控制学组成员、IEEE-PES-SBLC电力负荷技术分委会常务理事；SCI期刊《Frontiers in Energy Research》、《Electronics》专题主编、《三峡大学学报》编委、《中国电力》青年编委、《南方电网技术》青年编委、《发电技术》青年编委、《新型工业化》编委、同时担任多个国内外顶级期刊审稿人；交叉学科论坛发起人；所指导研究生大部分获得国家奖学金。

科研项目：

1. AI赋能的新型电力系统从仿真到现实的理论与方法研究（52477104），2025/01-2028/12，项目来源：国家自然科学基金（面上），48万，主持

2. 高比例大容量新能源接入的新型电力系统自动发电控制全局类脑分布协同理论与方法研究（52277108），2023/01-2026/12，项目来源：国家自然科学基金（面上），54万，主持

3. 基于时间隧道与虚拟狼群策略的大型互联发电生态系统的智能发电控制（51707102），2018/01-2020/12，项目来源：国家自然科学基金（青年），25万，主持

4. 3.2019年湖北省高校中青年科技创新团队，项目来源：湖北省教育厅，20万，主持

5. 含灵活调节资源的高比例新能源系统智能协同控制技术研究，2024/02-2025/12，项目来源：南方电网电力科学研究院有限责任公司，128万，主持

6. 面向高比例新能源接入的低压台区柔性资源潜力挖掘与用能优化关键技术研究，2022/12-2023/11，项目来源：南方电网电力科学研究院有限责任公司，69.2万元，主持

7. 低压台区运行现状调研与数据分析服务（SDHZ2022137），2022/06-2022/9，项目来源：中国电力科学研究院有限公司，41.8万元，主持

8. 高比例分布电源接入低压电网研究（微网模型研究）（SDHZ2022246），2022/08-2023/9，项目来源：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，19.5万元，主持

9. 变电站能耗数据库建设及阶段性减碳目标研究，2022/12-2023/12，项目来源：天津大学，19.5万元，主持

10. 变电站新能源配置和接入系统研究（SDHZ2022178），2022/07-2022/12，项目来源：山东智源电力设计咨询有限公司，14.1万元，主持

11. 多时间尺度下智能配电网的分层分布协调控制技术，2016/09-2017/09，项目来源：广东省绿色能源重点实验室开放基金，主持

12. 考虑碳排放多智能体协同一致博弈策略的智能发电控制，项目来源：宜昌市科技局，主持

13. 面向分布式能源系统低碳协同的理论与方法研究，2022/11-2024/11，项目来源：梯级水电站运行与控制湖北省重点实验室开放基金，主持

14. 基于多区域电力系统的负荷频率控制研究，2020/01-2022/01，项目来源：信息物理融合防御与控制宜昌市重点实验室开放基金，主持

代表性论文：

[1] L. Xi*, et al., A Novel Automatic Generation Control Method Based on the Large-Scale Electric Vehicles and Wind Power Integration Into the Grid. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2022, doi: 10.1109/TNNLS.2022.3194247.SCI (JCR: Q1, IF: 10.4, Top)

[2] L. Xi*, et al., Automatic Generation Control Based on Multiple Neural Networks With Actor-Critic Strategy. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2021,32(6): 2483-2493. SCI (JCR: Q1, IF: 10.4, Top)

[3] L. Xie, J. Wu, Y. Li, Q. Sun and L. Xi*. Automatic Generation Control Strategy for Integrated Energy System Based on Ubiquitous Power Internet of Things. IEEE Internet of Things Journal. 2023, 10(9): 7645-7654 SCI (JCR: Q1, IF: 10.6, Top)

[4] L. Xi*, et al., A Novel Multi-Agent DDQN-AD Method-Based Distributed Strategy for Automatic Generation Control of Integrated Energy Systems. IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2020,11(4): 2417-2426. SCI (JCR: Q1, IF:8.8, Top)

[5] L. Xi*, et al., A Multi-Step Unified Reinforcement Learning Method for Automatic Generation Control in Multi-Area Interconnected Power Grid. IEEE Transactions on Sustainable Energy. 2021,12(2): 1406-1415. SCI (JCR: Q1, IF:8.8, Top)

[6] Z. Liu, L. Xi*, Y. Quan and C. Cheng, "Brain-inspired Collaborative Power Dynamic Dispatch for the Digital Twin Smart Generation System," in IEEE Transactions on Industry Applications, doi: 10.1109/TIA.2024.3373371. SCI (JCR: Q2, IF:4.4)

[7] Y. Quan, L. Xi*, Smart Generation System: A Decentralized Multi-agent Control Architecture Based on Improved Consensus Algorithm for Generation Command Dispatch of Sustainable Energy Systems. Applied Energy. 365(2024),123209. SCI (JCR: Q1, IF: 11.2, Top)

[8] W. Zhao, T. Zeng, Z. Liu*, L. Xie, L. Xi* and H. Ma, "Automatic generation control in a distributed power grid based on multi-step reinforcement learning," in Protection and Control of Modern Power Systems, doi: 10.23919/PCMP.2023.000220. SCI (JCR: Q1, IF: 11, Top)

[9] Lei Xi, et al., A wolf pack hunting strategy based virtual tribes control for automatic generation control of smart grid. Applied Energy. 2016,178: 198-211. SCI (JCR: Q1, IF: 11.2, Top)

[10] Lei Xi, et al., Wolf pack hunting strategy for automatic generation control of an islanding smart distribution network. Energy Conversion and Management. 2016,122: 10-24. SCI (JCR: Q1, IF: 10.4, Top)

[11] Lei Xi, et al., A novel multi-agent decentralized win or learn fast policy hill-climbing with eligibility trace algorithm for smart generation control of interconnected complex power grids. Energy Conversion and Management. 2015,103(10): 82-93. SCI (JCR: Q1, IF: 10.4, Top)

[12] Lei Xi*, et al., Smart generation control based on multi-agent reinforcement learning with the idea of the time tunnel. Energy. 2018,153: 977-987. SCI (JCR: Q1, IF: 9, Top)

[13] Lei Xi*, Yue Quan*, Zhihong Liu, Yanying Li. A novel controllable bias reinforcement learning method for distributed automatic generation control integrated with large-scale electric vehicles. Electric Power Systems Research. 232(2024),110425. SCI (JCR: Q2, IF: 3.9)

[14] L. Xi*, et al., Automatic generation control based on multiple-step greedy attribute and multiple-level allocation strategy. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2022,8(1): 281-292. SCI (JCR: Q1, IF:7.1)

[15] L. Xi, et al., A deep reinforcement learning algorithm for the power order optimization allocation of AGC in interconnected power grids. CSEE Journal of Power and Energy Systems. 2020,6(3): 712-723. SCI (JCR: Q1, IF:7.1)

[16] Lei Xi*, et al., Multi-agent deep reinforcement learning strategy for distributed energy. Measurement. 2021,185. SCI (JCR: Q2, IF:5.6)

[17] Tao Yu, Lei Xi*, et al., Multiagent Stochastic Dynamic Game for Smart Generation Control. Journal of Energy Engineering. 2016,142(1), 04015012. SCI (JCR: Q4, IF:2.2)

[18] 席磊*, 等. 基于具有时间隧道思想的多智能体强化学习的智能发电控制方法. 中国科学:技术科学, 2018, 48: 441-456.

[19] 席磊*, 等. 基于具有动作自寻优能力的深度强化学习的智能发电控制. 中国科学:信息科学，2018, 48(10): 1430-1449.

[20] 席磊*, 等. 基于深度强化学习的泛在电力物联网综合能源系统的自动发电控制. 中国科学:技术科学, 2020, 50(2): 221-234.

[21] 席磊*, 等. 面向多区域能源互联的多智能体协同AGC策略. 中国科学:技术科学, 2021, 51(6): 673-683.

[22] 席磊*, 等. 基于拉格朗日松弛强化学习算法的自动发电控制. 中国电机工程学报, 2023, 43(4): 1359-1369.

[23] 周博奇，柳丹，席磊*, 李彦营. 基于超松弛双q学习的源荷储协同频率稳定算法研究. 中国电机工程学报, 2022, 44(4): 1419-1429.

[24] 李彦营，席磊*等. 基于权重双Q-时延更新学习算法的自动发电控制. 中国电机工程学报, 2022, 42(15): 5459-5470.

[25] 席磊*, 等. 基于贪婪策略的多层自动发电控制. 中国电机工程学报, 2020, 40(16): 5204-5216.

[26] 席磊*, 等. 面向综合能源系统的多区域AC协调控制策略. 中国电机工程学报, 2020, 40(19): 6182-6192.

[27] 席磊*, 等. 基于探索感知思维深度强化学习的自动发电控制. 中国电机工程学报, 2019, 39(14): 4150-4161.

[28] 席磊*, 等. 基于虚拟狼群控制策略的智能发电控制. 中国电机工程学报, 2018, 38(10): 2966-2979.

[29] 席磊*, 等. 基于改进多隐层极限学习机的电网虚假数据注入攻击检测. 自动化学报, 2023, 49(4): 881−890.

[30] 席磊*, 等. 分布式多区域多能微网群协同AGC算法. 自动化学报, 2020,46(9): 1818-1830.

[31] 席磊*, 等. 基于虚拟狼群策略的分层分布式自动发电控制. 电力系统自动化, 2018,42(16): 65-72.

[32] 席磊, 等. 基于自适应强化探索悲观Q的多智能体协同AGC算法. 高电压技术, 2023,49(6): 65-72.

[33] 席磊*, 等. 面向分布式电网的多区域协同控制方法研究. 电机与控制学报, 2021, 25(12): 75-86.

[34] 席磊*, 等. 面向综合能源系统的多智能体协同AGC策略. 电机与控制学报, 2022,(04): 77-88.

[35] 席磊*, 等. 基于信息松弛的多态能源协调控制方法研究. 电力系统保护与控制, 2023,51(9): 1-12.

[36] 席磊*, 等. 基于具有强化学习思想的集成学习自动发电控制算法. 南方电网技术, 2023,17(07): 74-82.

[37] 席磊*, 等. 基于相关特征-多标签级联提升森林的电网虚假数据注入攻击定位检测研究. 南方电网技术, 2024,18(5): 39-50.

[38] 席磊*, 等. 基于改进海鸥优化卷积神经网络的虚假数据注入攻击检测方法. 南方电网技术, 已录用.

[39] 席磊*, 等. 基于反向鲸鱼-多隐层极限学习机的FDIA检测. 中国电力, 在线.

[40] 席磊*, 等. 基于狼爬山快速多智能体学习策略的电力系统智能发电控制方法. 电工技术学报, 2015, 30(23): 93-101.

[41] 席磊*, 等. 基于图注意力与多尺度并行融合卷积的虚假数据注入攻击定位检测. 高电压技术, 已录用.

[42] 席磊*, 等. 数据驱动算法的电力信息物理系统FDIA定位检测. 中国电机工程学报, 已录用.

[43] 席磊*, 等. 基于最大信息系数-双层置信极端梯度提升树的电网虚假数据注入攻击定位检测. 电网技术, 已录用.

[44] 席磊*, 等. 席磊*, 等. 基于混合黑猩猩优化极限学习机的电力信息物理系统虚假数据注入攻击定位检测. 电力系统保护与控制, 已录用.

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