韩佳澦

韩佳澦, 2021 年获得美国伊利诺伊理工大学电气工程博士学位，现为浙江工业大学信息工程学院朝晖特聘副研究员，硕士生导师，研究方向聚焦于电力系统优化调度与人工智能技术。曾就职于阿里巴巴达摩院（杭州）有限公司决策智能实验室，担任高级算法工程师。主持浙江省自然基金青年基金项目 1 项，发表 SCI/EI 期刊论文 10 余篇，以第一完成人获得法国“Learn to Run a Power Network Challenge”强化学习调度比赛第二名，担任国际学术会议 IEEE EI2 小组报告会主席，入选 2026-2028 年度浙江省科协青年人才托举培养项目。

研究方向：电力系统运行优化调度，人工智能技术在调度领域的应用。

    课题组今年还有两个控制科学与工程（081100学硕）名额，欢迎需要调剂的同学联系！邮箱：jhan_hjy@zjut.edu.cn.

     欢迎对人工智能技术（大模型和小模型）以及调度优化问题感兴趣的同学加入～

《电路原理A》 2025-2026年第一学期

第四届高校电气电子工程创新大赛 浙江赛区三等奖

人工智能项目：

1. 浙江省科学技术厅, 浙江省自然科学基金青年科学基金项目, LQN26E070011, 大规模机组组合问题智能求解的动态寻优机制与时序决策方法, 2026-01 至 2027-12, 10万元, 在研, 主持。

2. 中华人民共和国科学技术部, 国家重点研发计划, 2024YFA1012900, 大模型辅助运筹优化决策建模与计算, 2024-12 至 2029-11, 1425.00万元, 在研, 参与。

3. 中华人民共和国科学技术部, 国家重点研发计划, 2022YFB2403500, 支撑20%新能源电量占比场景下的电网智能调度关键技术, 2022-11 至 2026-10, 4550.00万元, 在研, 参与。

申请人已发表的与本项目相关的主要论著如下：

[1]. J. Han, W. Wang, et al. FRMNet: A Feasibility Restoration Mapping Deep Neural Network for AC Optimal Power Flow[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2024, 39(5):6566-6577. （电力系统 TOP 期刊）

[2]. J. Han, L. Yan and Z. Li. A Task-Based Day-Ahead Load Forecasting Model for Stochastic Economic Dispatch[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2021, 36(6):5294-5304. （电力系统 TOP 期刊）

[3]. J. Han, C. Yang, L. Yan, M. Niu, Y. Zhang, C. Yang. Equality-Embedded Augmented Lagrangian Neural Network for DC Optimal Power Flow[J]. IET Renewable Power Generation, 2024, 1–11. （JCR 二区）

[4]. J. Han, L. Yan, R. Xu, Z. Li, S. Pandey and H. Chen. Multi-objective Optimization Model for Load Management in Islanded Microgrids[C]//2021 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM), Washington, DC, USA, 2021.（EI 收录）

[5]. S. Pandey, J. Han, Liuxi Zhang et al. Robust Optimization Methodology for Generation Sizing of a Microgrid[C]//2021 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM),  Washington, DC, USA, 2021, pp.01-05. （EI 收录）

[6]. J.Han, L. Yan, G. Wang, et al. Recurrent Augmented Lagrangian neural network for security constrained economic dispatch[C]// 2026 IEEE Power & Energy Society International Meeting (PESIM 2026), Hong Kong, China, 2026. (EI 收录)

[7]. L. Yan, J. Han, R. Xu and Z. Li. Model-Free Lossless Data Compression for Real-Time Low Latency Transmission in Smart Grids[J], IEEE Transactions on Smart Grid, 2021,12(3):2601-2610. （电力系统 TOP 期刊）

[8]. L. Yan, W. Tian, J. Han and Z. Li. eFHMM: Event-Based Factorial Hidden Markov Model for Real-Time Load Disaggregation[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2022, 13(5): 3844-3847. （电力系统 TOP 期刊）

[9]. L.Yan, W. Tian, J. Han, and Z. Li. Event-driven two-stage solution to non-intrusive load monitoring[J]. Applied Energy 311 (2022): 118627. （电力系统 TOP 期刊）

相关发明专利情况：

[1]. 韩佳澦，杨超，钮孟洋，杨程，数据处理方法，发电方法，装置和云设备, 中国，ZL202210981602.4，发明专利授权，2022.11。