| 张翔昱 职称: 上岗研究员，东南大学青年首席教授，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，国家级高层次青年人才、东南大学青年首席教授、硕/博士生导师，IEEE高级会员。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。2019-2024年于美国国家可再生能源实验室计算科学中心人工智能研究组开展能源系统智能优化控制相关研究。在电气与人工智能领域发表高水平学术论文50余篇和英文专著章节1篇。2024年7月加入东南大学电气工程学院。
科研项目方面：
2024年以来，承担国家级科研项目4项：2030智能电网国家科技重大专项项目2项（课题负责1项）、国家自然科学基金面上项目1项（主持）和青年人才项目1项。
研究兴趣为人工智能技术在配用电系统优化运行中的创新应用，包括：
优化-学习算法的工程化适配（“最优性”、计算效率、轻量化应用）；
决策智能模型在配用电系统的规模化部署（自适应、泛化能力提升等）；
电网等关键基础设施人工智能动态优化决策的安全保障机理及方法；
分布式并行训练软件框架，集中/边缘/国产化算力平台适配。
研究生培养方面：
每年招收硕士研究生2名，博士研究生2名。本着“充分尊重，科学培养，激发潜能，共同成长”的培养原则，帮助同学们自我实现，成为国家建设需要的有担当、高水平的工程师与科研人员。欢迎感兴趣的同学邮件联系申报！
本科教学方面：
承担三门本科生课程教学工作；担任新生学院本科生导师，吴健雄学院26级学业班主任；每年辅导本科SRTP项目1项。可为本科生同学就学业、生活和出国留学等事宜提供咨询帮助，欢迎有需要的同学邮件联系！
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
武汉大学电气工程学院，本科，2012
工作经历：
2024年7月至今，东南大学电气工程学院，教授
2021年6月-2024年4月，美国国家可再生能源实验室，长聘制研究员
2019年2月-2021年6月，美国国家可再生能源实验室，博士后
2018年5月-2018年8月，Google，Nest Brain实习算法工程师
代表论文：
J. Chen（博士生）, M. Cai*, X. Zhang and Q. Hu, Market equilibrium effects of storage staircase bidding: More than revenue at stake, IEEE Transactions on Smart Grid (2026).
Y. Wang（博士生）, X. Zhang*, M. Cai and Q. Hu, Physics-informed baseline load estimation for high-frequency demand response, Applied Energy 405, 127155 (2026).
陈鑫（硕士生），宋子源（博士生），张翔昱.基于生成式AI的配电网拓扑样本增强方法研究[J/OL].中国电机工程学报（2026）.
X. Zhang, A. Glaws*, A. Cortiella, P. Emami and R.N. King, Deep generative models in energy system applications: Review, challenges, and future directions, Applied Energy 380, 125059 (2025).
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) (GitHub开源代码：learning-building-control)
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) (GitHub开源代码：rlc4clr)
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)
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).
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).
课程教学：
《人工智能通识导论》，本科生课程（大一上学期）
《计算机程序设计（下）》，本科生课程（大一下学期）
《生产实习（校企）》，本科生课程 （大四暑期学校）
