翟俊义

作者:责任编辑:王延波审核人:发布时间:2022-08-19浏览次数:3795

姓名:翟俊义

职称:讲师,高级工程师


系属:电气工程系

学历/学位:博士

学科:电气工程

所学专业:电力系统自动化

电子邮箱:zhaijunyi@upc.edu.cn

联系电话:18515965017

地址邮编:山东省青岛市黄岛区长江西路66号,266580

个人主页:

1.教育经历

2010–2014,华北电力大学(北京),电气与电子工程学院,电气工程及其自动化,学士

2014–2019,华北电力大学(北京),电气与电子工程学院,电气工程,博士

2018–2019,英国伯明翰大学,电气、电子及计算机工程学院,电气工程,联合培养博士

2.工作经历

2019.8–2021.12,国网(苏州)城市能源研究院,城市能源产业与国际合作所,工程师

2022.1–2022.6,国网(苏州)城市能源研究院,城市能源产业与国际合作所,高级工程师

2022.7–至今,kaiyun体育登录网页入口(华东),新能源学院,讲师

3.研究方向

电力系统分析与控制,电氢、电力交通等综合能源系统规划与运行,人工智能在电力系统中的应用等。

4.承担参与课题

[1]考虑断面动态限额的柔直-抽蓄-新能源送出系统优化调度方法,国家电网公司华北分部科技项目,主持;

[2]新型配用电系统功能形态研究,国网江苏省电力公司科技项目,主持;

[3]基于大数据驱动的城市综合能源系统分布式运营理论与方法,江苏省自然科学基金项目,主持;

[4]多重不确定性的路电双网耦合运行方法,山东省自然科学基金项目,主持;

[5]多重不确定环境下的微能网优化运行研究,中央高校基本科研项目,主持;

[6]高比例可再生能源并网的电力系统规划与运行基础理论,国家重点研发计划,参与;

[7]含大规模新能源的交直流混联电力系统调度运营理论与方法研究,国家自然科学基金与国家电网公司联合基金重点项目,参与;

[8]面向城市能源系统的广义动态需求响应理论与方法研究,国家自然科学基金与国家电网公司联合基金重点项目,参与;

[9]可再生能源直流离网制氢系统电能传输变换与协同保护控制关键技术,国家自然科学基金专项项目,参与;

[10]促进可再生能源大规模利用的能源系统优化,国家自然科学基金中德合作交流项目,参与;

[11]城市能源互联网功能形态及枢纽作用研究,国家电网公司十大战略课题,参与;

[12]清洁电网2050,美国国家可再生能源实验室项目,参与;

[13]2050苏州净零排放路径研究,英国繁荣基金项目,参与。

5.获奖情况

[1]国网能源研究院科技进步一等奖;

[2]华北电力大学本科生、硕士生、博士生国家奖学金。

6.代表性论文

[1]Zhai Junyi, Jiang Yuning, Shi Yuanming, Jones C N, Zhang Xiao-Ping. Distributionally robust joint chance-constrained dispatch for integrated transmission-distribution systems via distributed optimization[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2022, 13(3): 2132-2147.

[2]Zhai Junyi, Dai Xinliang, Jiang Yuning, Xue Ying, Hagenmeyer V, Jones C N, Zhang Xiao-Ping. Distributed optimal power flow for VSC-MTDC meshed AC/DC grids using ALADIN[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2022, 37(6): 4861-4873.

[3]Zhai Junyi, Zhou Ming, Li Jianing, Zhang Xiao-Ping, Li Gengyin, Ni Chenyixuan, Zhang Wenyang. Hierarchical and robust scheduling approach for VSC-MTDC meshed AC/DC grid with high share of wind power[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2021, 36(1): 793-805.

[4]Zhai Junyi, Wang Sheng, Guo Lei, Jiang Yuning, Kang Zhongjian, Jones C N. Data-driven distributionally robust joint chance-constrained energy management for multi-energy microgrid[J]. Applied Energy, 2022, 326: 119939.

[5]Zhou Ming, Zhai Junyi, Li Gengyin, Ren Jianwen. Distributed dispatch approach for bulk AC/DC hybrid systems with high wind power penetration[J]IEEE Transactions on Power Systems, 2018, 33(3): 3325-3336

[6]Wang Sheng, Zhai Junyi, Hui Hongxun, Ding Yi, Song Yonghua. Operational reliability of integrated energy systems considering gas flow dynamics and demand-side flexibilities[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2023, early access

[7]Wang Sheng, Zhai Junyi, Hui Hongxun. Optimal energy flow in integrated electricity and gas systems with injection of alternative gas[J]. IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2023, 14(3): 1540-1557.

[8]Wang Sheng, Hui Hongxun, Zhai Junyi. Short-term reliability assessment of integrated power-gas systems with alternative gas injections using universal generating function[J]. IEEE Transactions on Industrial Applications, 2023, 59(5): 5760-5773.

[9]Zhai Junyi, Jiang Yuning, Li Jianing, Jones C N, Zhang Xiao-Ping. Distributed adjustable robust optimal power-gas flow considering wind power uncertainty[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2022, 139: 107963.

[10]Zhai Junyi, Jiang Yuning, Chen Xiao, Li Jianing, Jones C N, Zhang Xiao-Ping. Asynchronous decentralized adjustable robust operation for multi-area integrated electricity-gas systems considering wind power uncertainty[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2023, 147: 108882.

[11]Chen Xiao, Zhai Junyi, Jiang Yuning, Ni Chenyixuan, Wang Sheng, Philippe Nimmegeers. Decentralized coordination between active distribution network and multi-microgrids through a fast decentralized adjustable robust operation framework[J]. Sustainable Energy, Grids and Networks, 2023, 101068.

[12]Zhai Junyi, Zhou Ming, Li Jianing, Zhang Xiao-Ping, Zhang Wenyang. Decentralised and distributed day-ahead robust scheduling frameworks for bulk AC/DC hybrid interconnected systems with a high share of wind power[J]. Electric Power Systems Research, 2021, 201: 107492.

 


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