教学
课程
AI for Power & Energy Systems
五门课程组成的在线项目，与 Fangxing (Fran) Li 博士共同讲授。我参与其中第一门课程，并负责以下另外三门课程。
ECE 685 — Power Systems Design
按照 lecture slides 学习发电规划、交流电路、变压器、输电线路与潮流分析。
- 查看全部 30 讲课程框架
Physics-informed GNN for microgrid N-1 security prediction
从交互式潮流分析与代码实验，逐步扩展到物理信息图神经网络。
IBR 动态与物理信息学习
三门核心课程连接 GFL、GFM 与 hybrid 建模、稳定性与降阶、Physics-informed Neural ODE；两个进阶专题扩展到辨识与多 IBR 网络动态。
- IBR 动态建模与仿真核心课程 · 框架
- IBR 稳定性、模型降阶与验证核心课程 · 框架
- 面向 IBR 动态的物理信息 Neural ODE核心课程 · 框架
- IBR 辨识与学习模型验证进阶专题 · 框架
- 多 IBR 网络动态进阶专题 · 框架
学生指导
我曾指导或联合指导本科生与研究生实习生，研究主题涵盖电力系统、人工智能与网络安全。
| 姓名 | 培养阶段 | 学校 / 项目 | 研究课题 |
|---|---|---|---|
| Taha | 研究生 | University of Massachusetts (UMass) Amherst | 面向碳感知的大语言模型训练 |
| Boqiang Li | 研究生 | Clemson University | 大语言模型的经济性训练 |
| Junjie Yin | 研究生 | The University of Tennessee, Knoxville (UTK) | 虚拟惯量调度 |
| Brian Chen | 本科生 / 研究生 | The University of California, Riverside | 大语言模型在电力工程中的应用 |
| Nabina Niraula | 本科生 | Science Undergraduate Laboratory Internship (SULI) Program | 大语言模型辅助的动态线路载流量效益可视化 |