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东南大学能源与环境学院导师教师师资介绍简介-吴啸

本站小编 Free考研考试/2021-02-16

动力工程及自动化系副教授,博士生导师
东南大学至善青年****A类
通讯方式:wux@seu.edu.cn,**
研究方向:1、热工过程及新能源系统的先进控制策略及应用研究。
2、火电厂CO2捕集
办公地点:南高院4楼









个人简介 教学课程 科研、教改项目 论文&专著 专利申请 荣誉、奖励 指导学生


个人简介


吴啸,男,1986年6月出生,安徽合肥人,中共党员。2004年9月至2014年6月就读于东南大学能源与环境学院,获本科及博士学位。受国家留学基金资助,于2011年9月-2013年8月,公派赴美国贝勒大学联合培养。现任东南大学副教授、英国谢菲尔德大学访问教授。国际自动化联盟-电力能源系统技术委员会(IFAC Technical Committee on Power & Energy Systems)委员、江苏省能源研究会会员、江苏省工程热物理学会会员。
长期从事热工过程控制的理论和应用研究,主要方向包括复杂能源系统及CO2捕集系统的非线性建模、多模型控制、预测控制及智能优化算法。近年来主持国家自然科学基金、江苏省自然科学基金、国家博士后基金、江苏省博士后基金等多项国家和部省级项目。在国内外学术期刊及国际会议发表相关论文45篇,申请/授权发明专利10余项,近5年来以第一作者身份发表论文11篇。2015年获东南大学优秀博士学位论文,2017年入选首批江苏省青年科技托举人才,2018年获英国“皇家学会-中英国际****”荣誉称号,2019年获江苏省优秀青年基金资助。







教学课程


本科生课程: 《自动控制原理》2015.9至今
《火电厂热工与热力设备》2014.9-2017.1






科研 教改项目


l主持国家自然科学基金面上项目“燃煤电站-碳捕集系统灵活运行机理及协同控制研究”。2020.1-2023.12(项目号**)
l主持江苏省自然科学基金优秀青年基金“超临界燃煤发电-CO2捕集系统高效灵活运行研究”。2019.7-2022.6(项目号BK**)
l主持英国Royal Society Newton Fellowship 基金项目“Coordinated Control of Coal Fired Supercritical Power Plant Integrated with Solvent-based Post Combustion CO2 Capture System”。2019.4-2021.3(项目号NIF\R1\181257)
l主持国家自然科学基金青年基金“CO2捕集电站运行优化控制基础研究”。2016.1-2018.12 (项目号**)
l主持江苏省自然科学基金青年基金“基于多目标预测的燃烧后CO2捕集电站优化控制方法研究”。2015.7-2018.6 (项目号BK**)
l主持中国博士后基金“CO2捕集电站动态特性及优化控制基础研究”。2015.10-2017.9(项目号2015M580379)
l主持江苏省博士后基金“燃烧后CO2捕集电站整体动态特性及运行优化控制研究”。2015.9-2017.8 (项目号**C)
l参与国家自然科学基金重点项目“热力发电系统节能与优化控制基础研究”。2011.1-2014.12(项目号:**)
l参与国家自然科学基金项目“基于极值搜索预测控制的能源系统闭环动态优化控制方法研究”。2011.1-2013.12(项目号:**)
l参与教育部博士点基金项目“基于仿射模糊模型的复杂热力系统稳定自适应预测控制方法研究”。2010.1-2012.12(项目号:051)
l参与教育部博士点基金项目 “数据驱动的复杂热力系统多模型预测控制方法研究”。2014.1-2016.12(项目号:20**1)
l参与国家自然基金青年科学基金项目"基于炉膛三维温度场的锅炉燃烧优化动态建模与控制方法研究"。2014.1-2016.12(项目号:**)







论文 专著


Journal Paper:
1. X. Wu, M. Wang and K. Y. Lee. Flexible operation of supercritical coal-fired power plant integrated with solvent based CO2 capture through collaborative predictive control. Energy 2020, 206: 118105.
2. X. Wu, J. Shen, M. Wang, K. Y. Lee. Intelligent predictive control of large scale solvent-based CO2 capture plant using artificial neural network and particle swarm optimization. Energy 2020, 196: 117070.
3. X. Wu, P.Liao, M. Wang, J. Shen, Y. Li,Solvent-based post-combustion CO2 capture for power plants: A critical review andperspective on dynamic modelling, system identification, process control and flexible operation, Applied Energy, 2020, 257:113941.
4.P. Liao, Y. Li*, X. Wu*, M. Wang, and E. Oko. Flexible operation of large-scale coal-fired power plant integrated with solvent-based post-combustion CO2capture based on neural network inverse control. International Journal of Greenhouse Gas Control 2020; 95: 102985.
5. X. Wu, M. Wang, J. Shen, Y. Li, A. Lawal and K. Y. Lee. Reinforced coordinated control of coal-fired power plant retrofitted with solvent based CO2capture using model predictive controls. Applied Energy, vol. 238, pp. 495-515, 2019.
6. X. Wu, M. Wang, J. Shen, Y. Li, A. Lawal and K. Y. Lee.Flexible operation of coal fired power plant integrated with post combustion CO2 capture using model predictive control. International Journal of Greenhouse Gas Control, vol. 82, pp. 138-151,2019.
7. X. Wu, J. Shen, Y. Li, M. Wang, A. Lawal and K. Y. Lee.Dynamic behavior investigations and disturbance rejection predictiv control of solvent-based post-combustion CO2 capture process. Fuel, vol. 242, pp. 397-406, 2019.
8. X. Wu, J. Shen, Y. Li, M. Wang, A. Lawal and K. Y. Lee. Nonlinear dynamic analysis and control design of a solvent-based post-combustion CO2capture process.Computers & Chemical Engineering, 2018, pp. 397-406.
9. X. Wu, J. Shen, Y. Li, M. Wang and A. Lawal. Flexible operation of post-combustion solvent-based carbon capture for coal-fired power plants using multi-model predictive control: A simulation study. Fuel, 2018, pp. 931-941.
10. X. Wu, J. Shen, S. Sun, Y. Li, K.Y. Lee. Data-Driven Disturbance Rejection Predictive Control for SCR Denitrification System. INDUSTRIAL & ENGINEERING CHEMISTRY RESEARCH, vol. 55, pp.5923-5930. 2016.
11. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee. Steam power plant configuration, design and control. WIREs Energy Environ, vol. 4, no. 6, pp. 537-563, Nov-Dec. 2015.
12. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee. Fuzzy Modeling and Predictive Control of Superheater Steam Temperature for Power Plant.ISA Transactions, vol. 56, pp 241-251, May, 2015.
13. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee. Data-Driven Modeling and Predictive Control for Boiler-Turbine Unit Using Fuzzy Clustering and Subspace Methods. ISA Transactions, vol. 53, No. 3, pp 699-708, May, 2014.
14. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee. Hierarchical Optimization of Boiler-Turbine Unit Using Fuzzy Stable Model Predictive Control.Control Engineering Practice, vol. 30, pp 112-123, Sep, 2014.
15. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee. Fuzzy Modeling and Stable Model Predictive Tracking Control of Large-scale Power Plants.Journal of Process Control, vol. 24, No.10, pp. 1609-1626, Oct, 2014.
16. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee, “Data-driven modeling and predictive control for boiler-turbine unit,” IEEE Trans. on Energy Conversion, vol. 28, No. 3, pp 470-481, Sep, 2013.
17.吴啸、沈炯、李益国,“基于TS模糊模型的稳定预测控制及其在机炉协调系统中的应用”,中国电机工程学报,vol. 31, No. 11, 2011.
18. 吴啸、沈炯,“ 机炉协调系统的子空间辨识及预测控制”,东南大学学报(自然科学版),vol. 42,No. z2, 2012.
19. P. Liao, X. Wu, Y. Li, M. Wang, J. Shen, A. Lawal, C. Xu, Application of piece-wise linear system identification to solvent-based post-combustion carbon capture, Fuel, in press.
20. F. Zhang, X. Wu, J. Shen, Extended state observer based fuzzy model predictive control for ultra-supercritical boiler-turbine unit,, APPLIED THERMAL ENGINEERING, vol.118, pp. 90-100, 2017.
21. X. Liang, Y. Li, X. Wu, J. Shen, Nonlinear modeling and inferential multi-model predictive control of a pulverizing system in coal-fired power plant based on moving horizon estimation, Energies, 2018,11,589.
22. X. Liang, Y. Li, X. Wu, J. Shen, K. Y. Lee, Nonlinearity analysis and multi-model modeling of an MEA-based post-combustion CO2 capture process for advanced control design, Applied Sciences, in press.
23. F. Zhang, X. Wu and J. Shen, Fuzzy disturbance rejection predictive control of ultra-supercritical once-through boiler-turbine unit, Journal of Southeast University (English Edition),vol. 33, no. 1,pp. 53-58,March 1, 2017
24. 笪凌云、沈炯、李益国、吴啸,基于解耦和DOB的DMC在机炉协调控制系统中的应用,东南大学学报,45(5),2015.9,pp.910-917.
25. 林博群、沈炯、李益国、刘西陲、吴啸,面向锅炉燃烧优化的炉膛动态模型,东南大学学报,45(5),2015.9,pp.903-909.
Conference paper:
1. B. Dai, X. Wu, X. Liang and J. Shen, Model predictive control of post-combustion CO2 capture system for coal-fired power plants, in proc. 36th Chinese control conference (CCC), pp. 9315-9320, 2017.
2. J. Lin, L. Pan, X. Wu and X. Liang,” A DMC Scheme with Feedforward Compensation of CO2 Capture Process from Power Plant,” in proc. 36th Chinese control conference (CCC), pp. 9113-9118, 2017.
3. M. Zhu, X. Wu, Y. Li, J. Shen and J. Zhang, Modeling and model predictive control of micro gas turbine-based combined cooling, heating and power system , in proc. 28th Chinese control and decision conference (CCDC), pp. 65-70, 2016.
4. B. Lin, J. Shen, Y. Li, X. Wu and S. Sun, Boiler combustion optimization using multi-objective model predictive control, in proc. 2015 Chinese Automation Congress (CAC), pp. 2140-2145, 2015.
5. P. Liao, Y. Li, M. Wang, X. Wu and J. Shen, Review of dynamic modelling, system identification and control scheme in solvent-based post-combustion carbon capture process, Energy Procedia, vol. 142, pp. 3505-3510, 2017. (ICAE 2017)
6. Y. Zhang, J. Shen, Y. Li, X. Wu, Cascade constrained DMC-PID control for SCR denitrification system, in proc. 34th Chinese control conference (CCC), pp.7906 - 7909, 2015.
7. Y. Zhang, F. Zhang, X. Wu, J. Zhang, L. Sun, J. Shen,” Supervisory Optimization of the MGT-CCHP System Using Model Predictive Control,” 2017 17th ICCAS, OCT 18-21, Jeju, Korea, 836-841.
8. D. Wang, J. Shen, Y. Li, X. Wu, An excitation signal design for identification with the amplitude constraints , in proc. 34th Chinese control conference (CCC), pp.1941 - 7909, 1946.
9. Y. Zhang, F. Zhang, X. Wu, J. Zhang, L. Sun and J. Shen, Supervisory Optimization of the MGT-CCHP System Using Model Predictive Control, in Proc. 17th International Conference on Control, Automation and Systems (ICCAS), pp. 836-841, 2017.
10. D. Jia, X. Liang, X. Wu, J. Shen, Nonlinearity analysis and multi-model modeling of CO2 capture system, in Proc. 2017 Chinese Automation Congress (CAC), pp. 7129-7134, 2017.
11. D. Wang, X. Wu, L. Pan, J. Shen and K.Y. Lee, A Novel Zonotope-based Set-Membership Identification Approach for Uncertain System, in Proc. 2017 IEEE conference on control technology and applications(CCTA), Aug 27-30, 2017, Kohala Coast, Hawaii.
12. F. Zhang, X. Wu, J. Shen, Y. Zhang and K.Y. Lee, Control of Ultra-Supercritical Once-Through Boiler-Turbine Unit Using MPC and ESO Approaches, in Proc. 2017 IEEE conference on control technology and applications(CCTA), Aug 27-30, 2017, Kohala Coast, Hawaii.
13. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee, “Fuzzy Modeling and Predictive Control of Power Plant Steam Temperature System,” in Proc. 9th IFAC symposium on control of power and energy systems (CPES),2015.
14. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee, “Stable model predictive control based on TS fuzzy model with application to boiler-turbine coordinated system,” in Proc. 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference (CDC-ECC), pp. 3356-3361, Dec. 2011.
15. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee, “Stable model predictive tracking control for boiler-turbine coordinated control system,” in IFAC Proceedings, vol 8, n PART 1, pp 201-206, 2012, 8th Power Plant and Power System Control Symposium, PPPSC 2012.
16. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee, “Fuzzy Modeling and Control of a Large-Scale Power Plant Using Clustering and Subspace Methods, in Proc. 17th ISAP Conference, 2013.
17. X. Wu, J. Shen, Y. Li, and K. Y. Lee, “Fuzzy Modeling and Control of Boiler-Turbine Unit Using Clustering and Subspace Method, in Proc. 2013 IEEE PES General Meeting, 2013 Vancouver, Canada, 2013.
18. X. Wu, J. Shen and Y. G. Li, “Control of boiler-turbine coordinated system using multiple-model predictive approach ”, 2010 8th IEEE International Conference on Control and Automation (ICCA), June 9-11, 2010, Xiamen, China.
Book Chapter:
X. Wu and K. Y. Lee, Application of Modern Heuristic Optimization Methods in Power and Energy Systems,chapter 4.6: Application of modern heuristic optimization in power plant, Wiley STM, 2018 (in press)







专利申请


1. 吴啸,沈炯,李益国. 数据驱动的火电机组SCR脱硝扰动抑制预测控制方法,申请号:ZL6.6
2. 吴啸,沈炯,李益国. 带烟气量扰动抑制的燃烧后CO2捕集系统预测控制方法,申请号:9.5
3. 吴啸,梁修凡,沈炯,李益国. 一种燃烧后CO2捕集系统的多模型预测控制方法,申请号:6.3
4. 吴啸,梁修凡,沈炯,李益国. 一种有效的光热辅助燃烧后CO2捕集系统运行控制方法,申请号:20**
5. 吴啸,廖霈之,沈炯,李益国. 一种有效的燃烧后CO2捕集燃煤发电系统运行控制方法, 申请号:7X
6. 吴啸,沈炯,李益国. 燃烧后CO2捕集燃煤发电系统协调预测控制方法, 申请号:20**7410







荣誉 奖励


1. 江苏省优秀青年基金, 江苏省科技厅, 2019年
2. 英国皇家学会-中英国际****,英国皇家学会、英国科学院, 2018年
3.江苏省青年科技人才托举工程, 江苏省科协, 2017年
4.东南大学优秀博士学位论文, 东南大学, 2016年








指导学生


廖霈之,博士研究生,《燃煤电站CO2捕集系统建模与优化控制》,2014年9月-(协助指导)
贾东晓,硕士研究生,《基于化学吸附的燃烧后CO2捕集系统非线性分析及控制》,2016年9月-2019.6(协助指导)
席涵,硕士研究生,《待定》,2019年9月-










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