个人简介：

张翔昱，湖南长沙人。分别于武汉大学、清华大学和美国弗吉尼亚理工大学获得电气工程学士、硕士及博士学位。读博期间，师从前IEEE主席、IEEE Life Fellow及前IEEE电力与能源协会（PES）主席Saifur Rahman教授，研究需求侧灵活资源的智能控制方案。2018年在谷歌（Google）需求响应智能控制团队Nest Brain实习。2019年以博士后身份加入隶属于美国能源部的国家可再生能源实验室（NREL）；并于2021年转正成为NREL的长聘研究员，工作至2024年回国。在美期间，主要研究能源系统智能优化控制，包括1）基于物联网及机器学习的需求响应解决方案；2）适于电力系统的深度强化学习算法框架设计；3）融合深度学习与优化理论的创新型电力系统优化算法开发。在电气与人工智能领域发表高水平学术论文30余篇和英文专著章节1篇；是IEEE高级会员。作为技术骨干参与美国能源部资助的国家级项目和国家实验室资助的重点项目10余项，总经费达1500万美元，其中主持2项。研究成果通过与企业合作在电网用户及系统进行验证并应用。曾获美国能源部颁发的建筑-电网集成研发创新者奖项及资助。自2024年7月加入js333线路检测中心。

教育背景：

美国弗吉尼亚理工大学（Virginia Tech），博士，2018, Saifur Rahman教授

清华大学电机系，硕士，2014，刘锋 副教授

武汉大学js333线路检测中心，本科，2012，邓长虹 教授

工作经历：

2024年7月至今，js333线路检测中心，教授

2021年6月-2024年4月，美国国家可再生能源实验室(NREL)，长聘制研究员

2019年2月-2021年6月，美国国家可再生能源实验室(NREL)，博士后

2018年5月-2018年8月，Google，Nest Brain实习算法工程师

荣誉奖项：

2020/2023，年度考核杰出员工（Exceptional）, 美国国家可再生能源实验室（NREL）

2016,美国能源部建筑-电网集成研发创新者奖项（Building-grid Integration Research and Development Innovator Program）

论著：

1. D. Biagioni, X. Zhang*, C. Adcock, M. Sinner, P. Graf and J. King, Comparative analysis of grid-interactive building control algorithms: From model-based to learning-based approaches, Engineering Applications of Artificial Intelligence 133, 108498 (2024)

2. X. Zhang*, A.T. Eseye, B. Knueven, W. Liu, M. Reynolds and W. Jones, Curriculum-based Reinforcement Learning for Distribution System Critical Load Restoration, IEEE Transactions on Power Systems 38, 4418–4431 (2023)

3. X. Zhang*, Y. Chen, A. Bernstein, R. Chintala, P. Graf, X. Jin and D. Biagioni, Two-Stage Reinforcement Learning Policy Search for Grid-Interactive Building Control, IEEE Transactions on Smart Grid 13, 1976 – 1987 (2022)

4. X. Zhang*, D. Biagioni, M. Cai, P. Graf and S. Rahman, An Edge-Cloud Integrated Solution for Buildings Demand Response Using Reinforcement learning, IEEE Transactions on Smart Grid 12, 420–431 (2020).

5. X. Zhang*, M. Pipattanasomporn, T. Chen and S. Rahman, An IoT-Based Thermal Model Learning Framework for Smart Buildings, IEEE Internet of Things Journal 7, 518–527 (2019).

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科研项目：

1. 美国国家可再生能源实验室，Techno-Economic Analysis of a Novel Smart Home Optimal Control Framework based on Cloud Computing and Deep Reinforcement Learning (2020)，主持。

2. 美国能源部，Transactive Control Algorithm for Campus Scale Energy and Peak Load Management (2016-2017)，主持。

3. 美国能源部，Improving Distribution System Resilience via Deep Reinforcement Learning (2020-2023)，子项负责人 (Task lead)。

4. 美国能源部，Multi-objective Deep Reinforcement Learning for Grid Interactive Energy-Efficient Buildings (2019-2022)，子项负责人。

5. 美国能源部，Building Energy Management Open Source Software (2014-2018)，子项负责人。

6. 美国国家可再生能源实验室， Instability Discovery in Energy Systems with a Novel Adversarial Framework (2023-2025)，参与。

7. 美国能源部，Resilience and Stability Oriented Cellular Grid Formation and Optimizations for Communities with Solar PVs and Mobile Energy Storage (2021-2024)，参与。

8. 美国国家可再生能源实验室， Neurosymbolic AI for Clean Energy Systems Research (2022-2024)，参与。

9. 美国国家可再生能源实验室，Autonomous Urbanization for Mobility and Communities (2020-2022)，参与。

10. 美国国家可再生能源实验室，Multi-agent Reinforcement Learning under System Constraints (2020-2022)，参与。

11. 美国国家可再生能源实验室，Assessment of Reinforcement Learning for Model NREL Problems (2019-2021)，参与。

12. 美国能源部，HPC-Enabled Deep Learning and Simulation for Autonomous Vehicle Development (2019-2021)，参与。