研究领域
招生信息
教育背景
工作经历
专利与奖励
出版信息
科研活动
合作情况
指导学生
基本信息
杨之乐男中国科学院深圳先进技术研究院
电子邮件： zl.yang@siat.ac.cn
通信地址： 中国广东省深圳市西丽大学城学苑大道1068号
邮政编码： 518055
研究领域
主要研究方向为人工智能方法在能源、电力、视觉、交通、智能制造等领域中的应用，包括基于数据的启发式优化与神经网络建模等计算智能方法，即粒子群优化、生物地理优化、教学优化等仿生启发式优化算法，深度学习、神经网络多层模型结构快速选择方法等，及其在智慧工地、智慧城市、电力系统调度，风能、太阳能等新能源并网，电动汽车充放电调度，工业物联网，电池充放电策略及状态估计，电网故障诊断，精密运动控制系统中参数优化辨识等能源、电力和智能制造等工业热点领域的应用。招生信息
招生专业
081103-系统工程080802-电力系统及其自动化081104-模式识别与智能系统研究领域
人工智能优化与建模方法智慧能源智能制造教育背景
2013-02--2017-07贝尔法斯特女王大学博士2010-09--2013-01上海大学硕士2006-09--2010-07上海大学学士工作经历
工作简历
2020-01~现在,中国科学院深圳先进技术研究院,高级工程师（副研究员）2019-04~2019-08,卡迪夫大学,博士后访问学者2017-09~2019-12,中国科学院深圳先进技术研究院,助理研究员/博士后2016-09~2017-02,贝尔法斯特女王大学,博士后社会兼职
2020-05-15-今,中国人工智能学会会刊, 青年编委2019-10-01-今,Complexity期刊, 编委
2019-05-01-今,中国系统仿真学会智能仿真与优化专业委员会, 委员
2018-08-01-今,中国仿真学会生命系统建模仿真专业委员会, 委员
专利与奖励
奖励信息
（1） 斯普林格自然中国新发展奖, 特等奖, 其他, 2019（2） 《发电技术》优秀论文奖, 一等奖, 部委级, 2019（3） 中国电机工程学会优秀论文奖, 三等奖, 部委级, 2018（4） 《Journal of Modern Power Systems and Clean Energy》最高引用奖, 特等奖, 其他, 2017（5） 2014生命系统建模仿真及可持续能源与环境大会最佳论文奖, 一等奖, 其他, 2014专利成果
（ 1 ） 一种城市交通流量预测方法、系统及电子设备发明专利, 发明, 2018, 第 1 作者, 专利号: 8.2（ 2 ） 风电场机组运行状态的动态评估方法、装置及电子设备, 发明, 2018, 第 2 作者, 专利号: 5.4（ 3 ） 电网输电线路暂态信号监测方法和系统, 发明, 2018, 第 2 作者, 专利号: 4.2（ 4 ） 一种获取动力电池寿命数据的方法、装置、计算机设备及介质, 发明, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN9.5（ 5 ） 一种电池和电状态估计方法及估计器, 发明, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN6.5（ 6 ） 电动车辆能量管理方法、电动车辆能量管理装置及服务器, 发明, 2020, 第 2 作者, 专利号: CN9.6出版信息
发表论文
（1）Multi-objective economic model predictive control for gas turbine system based on quantum simultaneous whale optimization algorithm,Energy Conversion and Management,2020,通讯作者（2）A novel competitive swarm optimized RBF neural network model for short-term solar power generation forecasting,Neurocomputing,2020,第1作者（3）Method to improve convergence performance of iterative learning control systems with bounded noise,Journal of the Franklin Institute,2020,第3作者（4）A two-stage model for rate-dependent inverse hysteresis in reluctance actuators,Mechanical Systems and Signal Processing,2020,第4作者（5）Improving emergency evacuation planning with mobile phone location data,Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science,2020,第4作者（6）A decentralized optimization strategy for distributed generators power allocation in microgrids based on load demand-power generation equivalent forecasting,Energies,2020,第4作者（7）An Improved Teaching-Learning-based Optimization Approach using Dynamic Opposite Learning,Knowledge-based systems,2020,第2作者（8）A Novel Deep Neural Network Based Approach for Sparse Code Multiple Access,Neurocomputing,2020,第3作者（9）Probabilistic Load Flow Algorithm of Distribution Networks with Distributed Generators and Electric Vehicles Integration,Energies,2020,第4作者（10）A binary symmetric based hybrid meta-heuristic method for solving mixed integer unit commitment problem integrating with significant plug-in electric vehicles,Energy,2019,第1作者（11）A Novel Binary/Real-valued Pigeon Inspired Optimization for Economic/Environment Unit Commitment with Renewables and Plug-in Vehicles,Science China-Information Sciences,2019,第1作者（12）Electric vehicle charging load forecasting: a comparative study of deep learning approaches,Energies,2019,通讯作者（13）Demand side management of plug-in electric vehicles and coordinated unit commitment: A novel parallel competitive swarm optimization method,Energy Conversion and Management,2019,通讯作者（14）Short-term Load Forecasting for Electric Vehicle Charging Stations Based on Deep Learning Approaches,Applied Sciences,2019,通讯作者（15）Competitive Swarm Optimizer for Power System Unit Commitment,Applied Sciences,2019,通讯作者（16）Lithium-ion battery charging management considering the economic costs of electricity-loss and battery degradation,Energy Conversion and Management,2019,通讯作者（17）启发式多目标优化算法在能源和电力系统中的典型应用综述,郑州大学学报（工学版）,2019,通讯作者（18）A Novel Interactive Fusion Method with Images and Point Clouds for 3D Object Detection,Applied Sciences,2019,第2作者（19）An Improved Bare Bone Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm for Solar Thermal Power Plants,Energies,2019,第4作者（20）Exploring and visualizing the patent collaboration network: A case study of smart grid ?eld in China,Sustainability,2019,第3作者（21）An Improved Negatively Correlated Search for Solving the Unit Commitment Problem's Integration with Electric Vehicles,Sustainability,2019,第5作者（22）An investigation of wind direction and speed in a featured wind farm using joint probability distribution methods,Sustainability,2019,第4作者（23）Multi-population techniques in nature inspired optimization algorithms: A comprehensive survey,Swarm and Evolutionary Computation,2019,第4作者（24）泛在电力物联网的关键技术与应用前景,发电技术,2019,第5作者（25）深度学习在电力负荷预测中的应用综述,郑州大学学报（工学版）,2019,第2作者（26）Compact Real-valued Teaching-Learning Based Optimization with the Applications to Neural Network Training,Knowledge-Based Systems,2018,第1作者（27）Complex power system status monitoring and evaluation using Big Data platform and Machine Learning algorithms: a review and a case study,Complexity,2018,通讯作者（28）Iterative Learning Identification and Compensation of Space-Periodic Disturbance in PMLSM Systems with Time Delay,IEEE Transactions on Industrial Electronics,2018,第6作者（29）A mean-square error constrained approach to robust stochastic iterative learning control,IET Control Theory & Applications,2018,第3作者（30）Multi-objective Biogeography-based Optimization for Dynamic Economic Emission Load Dispatch Considering Plug-in Electric Vehicles Charging,Energy,2017,通讯作者（31）A novel parallel-series hybrid meta-heuristic method for solving a hybrid unit commitment problem,Knowledge-Based Systems,2017,第1作者（32）A comprehensive study of economic unit commitment of power systems integrating various renewable generations and plug-in electric vehicles,Energy Conversion and Management,2017,第1作者（33）Forecasting the Acquisition of University Spin-outs: An RBF Neural Network Approach,Complexity,2017,通讯作者（34）SHLNN based Robust Control and Tracking for Hypersonic Vehicle under Parameter Uncertainty,Complexity,2017,通讯作者（35）Biogeography-Based Optimization: A 10-Year Review,IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence,2017,第4作者（36）An advanced Lithium-ion battery optimal charging strategy,Electrochimica Acta,2017,第3作者（37）A novel hybrid teaching learning based multi-objective particle swarm optimization and its application in optimal placement of distributed generation,Neurocomputing,2017,第4作者（38）Computational Scheduling Methods for Integrating Plug-in Electric Vehicles in the Power System: A Review,Renewable and Sustainable Energy Reviews,2015,第1作者（39）A Self-Learning Teaching-Learning Based Optimization for Dynamic Economic/Environmental Dispatch Considering Multiple Plug-in Electric Vehicle Loads,Journal of Modern Power System and Clean Energy,2014,第1作者发表著作
（1）Control and Optimization for Integration of Plug-in Vehicles in Smart Grid,IET,2017-01,第1作者（2）Advanced Computational Methods in Energy, Power, Electric Vehicles and Their Integrations,Springer,2017-08,第5作者（3）Intelligent Computing and Internet of Things,Springer,2018-08,第4作者（4）Advances in Green Energy Systems and Smart Grid,Springer,2018-08,第4作者科研活动
科研项目
（ 1 ） 中科院深圳先进院优秀青年基金项目, 主持,市地级,2018-10--2020-10（ 2 ） 中国博士后基金会面上项目：一等资助, 主持,国家级,2018-05--2019-12（ 3 ） 广东省自然科学基金, 主持,省级,2018-10--2021-10（ 4 ） 中科院先进院-国信科技人工智能联合实验室, 主持,院级,2019-10--2022-10（ 5 ） 南方新兴超大城市公共安全风险防控系统研发与应用示范, 参与,国家级,2020-01--2022-08（ 6 ） 广东省国际合作项目, 参与,省级,2019-01--2021-12合作情况
项目协作单位
合作高校：海外：英国利兹大学，女王大学，卡迪夫大学等；
港澳：香港理工大学等；
内地：清华大学，华北电力大学，东北大学，上海大学，郑州大学；
合作企业：
国家电网、南方电网、中科晟达、国信科技、深圳城安院等
指导学生
客座学生
博士：
?张莉，上海大学，在院时间：2018.08-2019.07，国家公派留学奖学金
贺钲钊，阿斯顿大学（英国），在院时间：2018.08-2019.07
硕士：
朱俊丞，郑州大学，在院时间：2018.08-2019.07，河南省优秀毕业生，国家奖学金
王颖，郑州大学，在院时间：2018.08-2019.07，国家奖学金，丹麦科技大学博士奖学金
麻人文，香港中文大学（深圳），在院时间：2018.06-2018.08，香港中文大学（深圳）博士奖学金
肖传杰，哈尔滨工业大学，在院时间：2018.06-2018.08，硕士保研
周贤钰，东北大学，在院时间：2019.06-至今
张明明，陕西师范大学，在院时间：2020.05-至今
金城宇，中国石油大学（北京），在院时间：2020.05-至今，英国卡迪夫大学博士奖学金
2013 © 中国科学院大学，网络信息中心.
