电力时空大数据分析

复杂系统及其涌现现象认知

能源系统数字孪生与元宇宙

2012/09-2017/03, 上海交通大学, 电气与电子工程学院电气工程系, 博士

2010/09-2012/06, 上海交通大学, 电气与电子工程学院电气工程系, 硕士

2004/09-2008/06, 南京东南大学, 吴健雄学院 & 自动化学院, 学士

2021/01至今, 上海交通大学, 电气工程系, 副研究员

2019/08-2020/12, 上海交通大学, 电气工程系, 助理研究员

2017/06-2019/08, 上海交通大学, 计算机系, 博士后

代表性论文

1. Xing He, Qian Ai, Robert Qiu, Wentao Huang, Longjian Piao, Haichun Liu. A Big Data Architecture Design for Smart Grids Based on Random Matrix Theory. IEEE Transaction on Smart Grid, 2017, 8(2): 674-686. (ESI高被引, 引用338次, 发表当年入选TSG期刊首页热搜Top 5)
2. Xing He, Lei Chu, Qian Ai, Robert Qiu, Zenan Ling, Jian Zhang. Invisible Units Detection and Estimation Based on Random Matrix Theory. IEEE Transactions on Power System, 2020.5, 35(3): 1846-1855.
3. Xing He; Robert Qiu; Qian Ai; Tianyi Zhu. A Hybrid Framework for Topology Identification of Distribution Grid with Renewables Integration. IEEE Transactions on Power Systems, 2021.3, 36(2): 1493-1503.

4. Xing He, Lei Chu, Wang Jinbo, et al. Situation Awareness of Energy Internet of Thing in Smart City Based on Digital Twin: From Digitization to Informatization[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2022, Early Access: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9875220.

5. Xinyi Xu, Xing He, Qian Ai, Robert Qiu. A Correlation Analysis Method for Power Systems Based on Random Matrix Theory. IEEE Transactions on Smart Grid, 2017.7, 8(4): 1811-1820.

6. 贺兴，唐跃中，韩烨宸，等. 基于数字孪生与元宇宙的能源互联网认知系统论(三)：复杂系统群智调控理论及其框架[J]. 中国电机工程学报, 2023, 录用.

7. 贺兴，潘美琪，唐跃中，等. 基于数字孪生与元宇宙的能源互联网认知系统论(二)：复杂系统涌现现象的虚拟仿真推演框架及其案例分析[J]. 中国电机工程学报, 2023, 录用.

8. 贺兴，陈旻昱，唐跃中，等. 基于数字孪生与元宇宙技术的能源互联网态势感知系统论方法研究(一)：概念、挑战与研究框架[J]. 中国电机工程学报, 2022, 网络首发.

9. 贺兴, 艾芊, 朱天怡, 邱才明, 张东霞. 数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战[J/OL]. 电网技术, 2020, 44(6): 2009-2019.

10. He Xing, Ai Qian, Pan Bo, et al. Spatial-temporal data analysis of digital twin[J]. Digital Twin, 2022, 2(7): 7.

11. Xin Shi, Robert Qiu, Tiebin Mi, Xing He, Yongli Zhu. Adversarial Feature Learning of Online Monitoring Data for Operational Risk Assessment in Distribution Networks. IEEE Transactions on Power System, 2020, 35(2): 975-985.
12. Xin Shi, Robert Qiu, Zenan Ling, Fan Yang, Haosen Yang, Xing He. Spatio-Temporal Correlation Analysis of Online Monitoring Data for Anomaly Detection and Location in Distribution Networks. IEEE Transactions on Smart Grid. 2020, 11(2): 995-1006.
13. Xing He, Lei Chu, Robert Qiu, Qian Ai, Zenan Ling. A Novel Data-Driven Situation Awareness Approach for Future Grids—Using Large Random Matrices for Big Data Modeling. IEEE Access, 2018, 6: 13855-13865.
14. Lei Chu, Robert Qiu, Xing He, Zenan Ling, Liu Yadong. Massive Streaming PMU Data Modeling and Analytics in Smart Grid State Evaluation Based on Multiple High-Dimensional Covariance Tests. IEEE Transactions on Big Data, 2017, 4(1): 55-64.
15. 贺兴, 艾芊, 邱才明, 等. 随机矩阵理论在电力系统认知中的应用初探[J]. 电网技术, 2017, 41(4): 1165-1173
16. Xing He, Robert Qiu, Qian Ai, Lei Chu, Xinyi Xu. Designing for Situation Awareness of Future Power Grids: An Indicator System Based on Linear Eigenvalue Statistics of Large Random Matrices. IEEE Access, 2016, 4, 3557-3568.
17. 徐舒玮, 邱才明, 张东霞, 贺兴, 储磊. 基于深度学习的输电线路故障类型辨识, 中国电机工程学报, 2019, 39(1): 65-74.
18. 徐心怡, 贺兴, 艾芊, 邱才明. 基于随机矩阵理论的配电网运行状态相关性分析方法, 电网技术, 2016, (03): 781-790.

代表性发明专利与软件著作权

1. 2017.01一种基于自由概率理论的电网稳定性检测方法, CN106338666A, ZL201610756596.7.
2. 2016.11一种基于深度自编码网络的短期电力负荷预测方法, CN106447133A.
3. 2016.08一种基于电网PMU大数据的电网稳定性判别方法, CN106356994A, ZL201610756617.5.
4. 2016.08一种基于随机矩理论的电力系统认知方法, CN106571626A.
5. 2017.07基于全景理论的多微网聚合协调优化运行方法CN104935004A, ZL201510311962.3.

1. 国家自然科学基金面上项目, 52277111, 分布式能源虚拟孪生体的聚合行为及其涌现现象研究, 2023.01-2026.12, 主持
2. 国家自然科学基金青年项目, 51907121, 基于随机矩阵理论和深度学习技术融合的配电网故障高维判据构建及其智能诊断方法研究, 2020.01-2022.12；主持
3. 国家自然科学基金联合基金项目, U1866206, 基于能源细胞-组织架构的区域能源网分层调控、互动机制与市场交易研究, 2019.01-2022.12, 参与；
   
4. 国家自然科学基金面上项目, 61871265, 基于非凸正则化的高维协方差矩阵估计方法研究, 2019.01-2022.12, 参与
5. 上海市2021年度“科技创新行动计划”科技支撑碳达峰碳中和专项项目子课题, 数字全息城市能源互联网态势感知与高效运维技术研究及应用——能源互联网云边端数字孪生智能体联合态势感知, 2021.11-2024.10, 主持
   
6. 国网上海市电力公司, 基于数字孪生的变电站设备健康评估与故障研判, 2021.03-2022.12；
7. 中国电力科学研究院有限公司, 数据模型应用的交互与演化技术研究, 2022.08-2023.03
8. 浙江华云信息科技有限公司, 配网智能化运行辅助技术服务, 2020.09-2021.12；
9. 浙江省电力有限公司经济技术研究院, 基于数字孪生技术的数智电网框架体系构建与探究, 2020.09-2021.03；

1. Outstanding Young Engineer Award, 国际学术奖, IEEE PES China Chapter Council, 2020 (IEEE PES中国区授予35岁以下且在电力能源领域做出重要贡献的会员, 全国4人).
2. 突出贡献专家，电网技术编辑部，2021年度共10人.

3. 一作ESI高被引论文，至今引用300余次， A big data architecture design for smart grids based on random matrix theory[J]. IEEE transactions on smart Grid, 2015, 8(2): 674-686.

4. 一作最佳论文. 第二届数字孪生国际会议最佳论文奖(共2篇)，另一篇作者为数字孪生概念提出人Michael Grieves教授. Spatial-temporal data analysis of digital twin[J]. Digital Twin, 2022, 2(7): 7.

5. 一作高被引中文，领跑者F5000，进入0.1%. 数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战[J]. 电网技术, 2020, 44(6): 2009-2019.

6. 首本刊出电力领域数字孪生专著. 电力大数据基础与数字孪生系统[M]. 上海交通大学出版社, 2022.9

   
   

1. 召集人、主席——第三届能源创新青年论坛
2. 电力之光科学传播专家，电机工程学会.
3. 突出贡献专家(年度10人)、优秀审稿人——电网技术.
4. 专家——“紫金论电”国际学术研讨会交流
5. EI期刊特约主编——《电网技术》“电力领域数字孪生技术应用研究与实践”专栏
6. 副主席——IEEE PES中国区技术委员会动态电力系统人工智能分委会
7. 工作组成员——中国电机工程学会系统专业委员会电力系统建模与仿真学术工作组