華南理工大學電力系統(tǒng)及其自動化系導師：李夢詩 正文

　　
　　?個人簡介
　　導師姓名：李夢詩
　　性別：男
　　職稱：講師
　　招生專業(yè)：電力系統(tǒng)及其自動化
　　招生層次：招收碩士研究生
　　招生專業(yè)所屬院系：電力學院
　　研究方向：電力系統(tǒng)分析運行與控制；人工智能
　　電子郵件：mengshili@scut.edu.cn

　　?個人簡歷
　　李夢詩博士于2004年畢業(yè)于深圳大學信息工程學院，獲得工學學士學位。隨后進入英國利物浦大學攻讀碩士學位，于2006年獲得智能與信息系統(tǒng)優(yōu)秀碩士學位，并繼續(xù)留校攻讀博士學位。他于 2010年于英國利物浦大學獲得電氣工程及電子博士學位。在 2010年10月至2011年 8月期間在利物浦大學任博士后研究員，并于 2011年7月作為海外引進人才的“廣東省創(chuàng)新團隊”主要成員之一引進到華南理工大學任講師，2012年10月破格提升為碩士生導師。
　　他的主要研究方向包括信息科學與電氣學科的多個方向，具體的研究內容涉及人工智能、進化算法、預測算法、嵌入式系統(tǒng)及其在電力系統(tǒng)方面的各種應用。在英國從事博士研究期間，參與完成以下與該項目相關的課題：快速啟發(fā)式算法開發(fā)、電力系統(tǒng)最有潮流計算、分布式電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流計算、優(yōu)化部署柔性交流輸電系統(tǒng)、電力系統(tǒng)中動態(tài)諧波追蹤、電力系統(tǒng)統(tǒng)計潮流計算以及局部預測算法研究，并從這些項目中積累了大量算法研發(fā)、應用經(jīng)驗。
　　在博士后工作期間，他作為第一完成人完成了英國國家電網(wǎng)(National Grid)與英國利物浦大學(The University of Liverpool)的聯(lián)合工業(yè)項目“Developing algorithms for NTS gas demand day ahead forecast”，在此項目的研究期間，他設計了一種預測算法，并幫助英國國家電網(wǎng)建立了一套完善的燃氣負荷預測系統(tǒng)，在該系統(tǒng)運行測試期間，每日為英國國家電網(wǎng)在燃氣市場上節(jié)省開支高達5,000英鎊。
　　在2011年，他作為廣東省創(chuàng)新團隊項目“智能能源網(wǎng)核心技術”的核心成員，引進華南理工大學繼續(xù)科研工作。該項目總科研經(jīng)費為4,500萬元，主要研究內容為電力系統(tǒng)中智能裝置的芯片化以及微型動模實驗室的建設。在此期間，他協(xié)助團隊負責人建設了“華南理工大學-國網(wǎng)許繼電力電子應用聯(lián)合實驗室”，“電力系統(tǒng)智能芯片實驗室”，“華南理工大學-德州儀器(National Instruments)聯(lián)合實驗室”，“電力系統(tǒng)數(shù)字仿真實驗室”，等6個實驗室，當前該團隊擁有RTDS實時數(shù)字仿真裝置、風電控制仿真平臺、數(shù)字保護測試裝置等科研設備超過1,000萬元，團隊在這些平臺上獲得了大量的科研成果。
　　基于這些科研平臺的支持，他主持并參與了多項科研項目，包括國家自然科學基金和廣東省自然科學基金項目“風力發(fā)電并網(wǎng)的小時間尺度隨機優(yōu)化方法研究”及國家973計劃關鍵基礎科學研究項目“風力發(fā)電并網(wǎng)的基礎科學問題研究”。在研究期間，他發(fā)表了SCI索引的科研論文6篇，EI索引的科研論文22篇，專利2項。其中動態(tài)種群數(shù)量算法應用于電力系統(tǒng)最優(yōu)潮流求解項目，開創(chuàng)性地解決了傳統(tǒng)優(yōu)化算法在此應用中遇到的維數(shù)災難瓶頸，發(fā)表的相關文章獲2007年IEEE CEC Evoworkshop會議最佳論文獎；在2013年的Power & Electrical Engineering General Meeting參與發(fā)表的文章，利用計算量極少的形態(tài)學算法解決變壓器涌流的識別，獲得最佳論文獎；在2013年開創(chuàng)性的使用啟發(fā)式算法擬合高能核物理實驗結果的概率模型，獲最佳論文獎。

　　?科研項目
　　當前主持并參與了5項科研項目：
　　1. 國家自然科學基金項目：風力發(fā)電并網(wǎng)的小時間尺度隨機優(yōu)化方法研究，科研總經(jīng)費22萬元；
　　2. 廣東省自然科學基金項目：風力發(fā)電并網(wǎng)的小時間尺度隨機優(yōu)化方法研究，科研總經(jīng)費3萬元；
　　3. 廣東省創(chuàng)新團隊項目：智能能源網(wǎng)核心技術，科研總經(jīng)費4,500萬元；
　　4. 英國國家電網(wǎng)合作項目：Developing algorithms for NTS gas demand day ahead forecast（一期）， 11萬英鎊；
　　5. 英國國家電網(wǎng)合作項目：Developing algorithms for NTS gas demand day ahead forecast（二期）， 20萬英鎊。

　　?發(fā)表論文和專著
　　雜志文章：
　　[1] M.S. Li, W.J. Tang, Q.H. Wu, J.R. Saunders, Paired-bacteria optimiser – A simple and fast algorithm, Information Processing Letters, Volume 111, Issue 16, 30 August 2011, Pages 809-813,
　　[2] Ji, T.Y., Li, M.S., Wu, Q.H., Jiang, L., ‘Optimal estimation of harmonics in dynamic environment using an adaptive bacterial swarming algorithm’, IET Generation, Transmission & Distribution, 5(6), June 2011, pp. 609-620
　　[3] M.S. Li, W.J. Tang, W.H. Tang, Q.H. Wu, and J.R. Saunders, Bacterial Foraging Algorithm with Varying Population for Optimal Power Flow, Lecture Notes in Computer Science Volume 4448, 2007, pp 32-41.
　　[4] M.S. Li, T.Y. Ji, W.J. Tang, Q.H. Wu, J.R. Saunders, Bacterial foraging algorithm with varying population, Biosystems, Volume 100, Issue 3, June 2010, Pages 185-197,
　　[5] Wu, Q.H., Ji, T.Y., Li, M.S., Lu, Z., ‘Distributed optimal power flow using bacterial swarming algorithm’, International Journal of Modelling, Identification and Control, 9(4), May 2010, pp. 409-416.
　　[6] Tang, W. J.; Li, M.S.; Wu, Q.H.; Saunders, J.R., "Bacterial Foraging Algorithm for Optimal Power Flow in Dynamic Environments," Circuits and Systems I: Regular Papers, IEEE Transactions on , vol.55, no.8, pp.2433,2442, Sept. 2008

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