牛哲文
职称：副教授
学历：博士
学科：电气工程
研究领域或方向：人工智能在电力系统中的应用 电力系统运行与控制
邮箱：niuzhewen@tyut.edu.cn
- 教育背景
- 主讲课程
- 学术兼职
- 学术论文
- 主持项目
- 授权专利
- 著作
- 科研获奖
- 参加国内外学术交流情况
2012.09 – 2016.07 太原理工大学 工程创新班 工学学士
2016.09 – 2021.07 华南理工大学 电气工程及其自动化 工学博士
2019.08 – 2020.08 阿尔伯塔大学 国家留学基金委 联合培养博士
2016.09 – 2021.07 华南理工大学 电气工程及其自动化 工学博士
2019.08 – 2020.08 阿尔伯塔大学 国家留学基金委 联合培养博士
电力系统分析
模拟电子技术k
模拟电子技术k
IEEE PES 太原分会理事
IEEE PCCC 会议委员会常务理事
IEEE PES 电力设备数字孪生工作组 委员
中国仪器仪表协会 青年委员
Applied Energy, IEEE Transactions on Sustainable Energy 等国际期刊审稿人
IEEE PCCC 会议委员会常务理事
IEEE PES 电力设备数字孪生工作组 委员
中国仪器仪表协会 青年委员
Applied Energy, IEEE Transactions on Sustainable Energy 等国际期刊审稿人
[1]Niu, Z., Han, X., Zhang, D., Wu, Y. and Lan, S. Interpretable wind power forecasting combining seasonal-trend representations learning with temporal fusion transformers architecture. Energy, 2024, 306, p.132482.
[2]Niu Z, Yu Z, Tang W, Wu Q, Reformat M Z. Wind power forecasting using attention-based gated recurrent unit network[J]. Energy, 2020, 196: 117081.
[3]Zhao B, Niu Z, Liang Q, Xin Y, Qian T, Tang W, Wu Q. Signal-to-Signal Translation for Fault Diagnosis of Bearings and Gears With Few Fault Samples[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-10.
[4]Feng Z, Tang W, Niu Z, Wu Q. Bi-level allocation of carbon emission permits based on clustering analysis and weighted voting: A case study in China[J]. Applied energy, 2018, 228: 1122-1135.
[5]Niu, Z., Wu, Y., Wu, C., Han, X. Enhancing trustworthiness in deep learning-based transient stability assessment: A multi-head attention model with dual-level interpretability[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2025,173:111373.
[6]牛哲文,冀岳,李柏堉,等.基于优势函数分解多智能体深度强化学习的电力系统暂态稳定预防控制方法[J/OL].电网技术,1-13[2024-11-05].
[7]武宇翔,韩肖清,牛哲文*,等.基于变权重随机森林的暂态稳定评估方法及其可解释性分析[J].电力系统自动化,2023,47(14):93-104.
[8]赵津蔓,韩肖清,牛哲文*,等.考虑暂态稳定过程的电力系统运行状态辨识[J/OL].中国电机工程学报,1-13[2024-11-05].
[9]武宇翔,韩肖清,牛哲文*,等.融合多注意力深度神经网络的可解释光伏功率区间预测[J].电网技术,2024,48(07):2928-2939.
[10]牛哲文, 余泽远, 李波, 唐文虎. 基于深度门控循环单元神经网络的短期风功率预测模型[J]. 电力自动化设备, 2018 (5):43-49.
[11]郑杰,牛哲文*,韩肖清,等.面向数据隐私保护的分布式多风电场短期功率预测[J].太原理工大学学报,2024,55(01):102-110.
[12]唐文虎, 牛哲文, 赵柏宁, 季天瑶, 李梦诗, 吴青华.数据驱动的人工智能技术在电力设备状态分析中的研究与应用[J].高电压技术,2020,46(09):2985-2999.
[13]牛哲文,郭采珊,唐文虎,等.“互联网+智慧能源”的技术特征与发展路径[J].电力大数据,2019,22(05):6-10.
[14]朱惠玲, 牛哲文, 黄克灿, 唐文虎. 基于单阶段目标检测算法的变电设备红外图像目标识别及定位[J].电力自动化设备,2021,41(08):217-224.
[15]Niu Z and Zhang G, A Data-Driven Method for Electricity Theft Detection Combing ConvGRU and K-means Clustering," 2021 IEEE 5th Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2), 2021, pp. 449-454.
[2]Niu Z, Yu Z, Tang W, Wu Q, Reformat M Z. Wind power forecasting using attention-based gated recurrent unit network[J]. Energy, 2020, 196: 117081.
[3]Zhao B, Niu Z, Liang Q, Xin Y, Qian T, Tang W, Wu Q. Signal-to-Signal Translation for Fault Diagnosis of Bearings and Gears With Few Fault Samples[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2021, 70: 1-10.
[4]Feng Z, Tang W, Niu Z, Wu Q. Bi-level allocation of carbon emission permits based on clustering analysis and weighted voting: A case study in China[J]. Applied energy, 2018, 228: 1122-1135.
[5]Niu, Z., Wu, Y., Wu, C., Han, X. Enhancing trustworthiness in deep learning-based transient stability assessment: A multi-head attention model with dual-level interpretability[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2025,173:111373.
[6]牛哲文,冀岳,李柏堉,等.基于优势函数分解多智能体深度强化学习的电力系统暂态稳定预防控制方法[J/OL].电网技术,1-13[2024-11-05].
[7]武宇翔,韩肖清,牛哲文*,等.基于变权重随机森林的暂态稳定评估方法及其可解释性分析[J].电力系统自动化,2023,47(14):93-104.
[8]赵津蔓,韩肖清,牛哲文*,等.考虑暂态稳定过程的电力系统运行状态辨识[J/OL].中国电机工程学报,1-13[2024-11-05].
[9]武宇翔,韩肖清,牛哲文*,等.融合多注意力深度神经网络的可解释光伏功率区间预测[J].电网技术,2024,48(07):2928-2939.
[10]牛哲文, 余泽远, 李波, 唐文虎. 基于深度门控循环单元神经网络的短期风功率预测模型[J]. 电力自动化设备, 2018 (5):43-49.
[11]郑杰,牛哲文*,韩肖清,等.面向数据隐私保护的分布式多风电场短期功率预测[J].太原理工大学学报,2024,55(01):102-110.
[12]唐文虎, 牛哲文, 赵柏宁, 季天瑶, 李梦诗, 吴青华.数据驱动的人工智能技术在电力设备状态分析中的研究与应用[J].高电压技术,2020,46(09):2985-2999.
[13]牛哲文,郭采珊,唐文虎,等.“互联网+智慧能源”的技术特征与发展路径[J].电力大数据,2019,22(05):6-10.
[14]朱惠玲, 牛哲文, 黄克灿, 唐文虎. 基于单阶段目标检测算法的变电设备红外图像目标识别及定位[J].电力自动化设备,2021,41(08):217-224.
[15]Niu Z and Zhang G, A Data-Driven Method for Electricity Theft Detection Combing ConvGRU and K-means Clustering," 2021 IEEE 5th Conference on Energy Internet and Energy System Integration (EI2), 2021, pp. 449-454.
(1) 国家自然科学青年基金C类：时序-异构耦合驱动的新型电力系统暂态稳定边界演化机理与透明化，30万元，主持，在研；
(2)山西省自由探索类青年项目: 模型-数据混合驱动的变压器数字孪生预测性维护仿真方法研究，3万元，在研；
(2) 山西省归国留学人员资助项目：考虑气象因素的多风电场短期功率预测方法及其时空影响规律研究，6万元，在研；
(3) 国网新疆自治区重大科技专项-课题2：电网侧数字化智能化关键技术研究，10万元，在研；
(4) 国网山西省公司科技项目：模型数据混合驱动的电力系统态势感知及风险防控研究，107万元，结题/技术骨干；
(5) 国网山西省公司科技项目: 构建秒级响应的电力系统在线实时动态安全分析系统，128.5万元，结题/技术骨干
(2)山西省自由探索类青年项目: 模型-数据混合驱动的变压器数字孪生预测性维护仿真方法研究，3万元，在研；
(2) 山西省归国留学人员资助项目：考虑气象因素的多风电场短期功率预测方法及其时空影响规律研究，6万元，在研；
(3) 国网新疆自治区重大科技专项-课题2：电网侧数字化智能化关键技术研究，10万元，在研；
(4) 国网山西省公司科技项目：模型数据混合驱动的电力系统态势感知及风险防控研究，107万元，结题/技术骨干；
(5) 国网山西省公司科技项目: 构建秒级响应的电力系统在线实时动态安全分析系统，128.5万元，结题/技术骨干
（1）国家发明专利，一种基于深度学习的短期风功率预测方法，ZL 2018 1 0199615. X，2021，第二；
（2）国家发明专利，一种考虑时空相关性的风电功率区间预测及其可解释方法，ZL 2023 1 1203210.6，2023，第二。
（2）国家发明专利，一种考虑时空相关性的风电功率区间预测及其可解释方法，ZL 2023 1 1203210.6，2023，第二。
（1）AI赋能电力系统态势感知与风险防控，中国电力出版社，192千字,专著, 2025.08
（1）超高分辨率光矢量分析技术及应用，2018年山西省科技进步二等奖，排名第X；
担任2023IEEE智慧乡村会议分会场主席，2024ICPEA、2024ECE组织委员会委员；在IEEE 2024EI2会议做分会场特邀报告
