个人简介

教育经历 2001.9-2005.6 东北大学信息工程系电子信息工程专业学士学位 2006.9-2008.6 东北大学自动控制系控制理论与控制工程专业硕士学位 2008.9-2014.1 东北大学信息科学与工程学院控制理论与控制工程专业博士学位 工作经历 2014.5-2016.12 东北大学信息科学与工程学院师资博士后 2017.1至今东北大学信息科学与工程学院副教授 招收博士/硕士方向 欢迎自动化、控制理论、电气工程等专业学生报考博士、硕士研究生。 学术成果 专著或教材 1.LabVIEW虚拟仪器程序设计及应用，人民邮电出版社，2015年。 会议论文 1.Huang B., Liu, L., Li, Y., & Zheng, C. (2018). Distributed Optimization for Economic Dispatch in Microgrid with Time Delays and Power Losses. [C]// 2018. 2.Huang B, Zhang H, Wang Z, et al. A new delayed projection neural network for solving quadratic programming problems[C]// 2010. 3. Huang B, Luo Y, Gong D. Improved Results on Solving Convex Programming Problems with Delayed Lagrangian Neural Networks[C]// 2011. 专利 1.黄博南,刘力宁,郑超铭,李玉帅,刘鑫蕊,孙秋野,杨珺,马大中,李海峰,刘昊侗. 一种考虑通信时变时滞的微电网经济调度方法[P]. 辽宁省：CN109861304A,2019-06-07. 2.黄博南,刘康,刘鑫蕊,杨珺,刘振伟,王安娜,高凯,李明,郑超铭. 一种基于附加热源消纳弃风的电热联合系统调度方法[P]. 辽宁省：CN109461097A,2019-03-12. 3.黄博南,郑超铭,刘力宁,李玉帅,孙秋野,刘鑫蕊,刘振伟,李明,刘康,高凯. 一种基于双层一致性算法的电力系统多目标优化调度方法[P]. 辽宁：CN109066812A,2018-12-21. 4.黄博南,郑超铭,张化光,刘力宁,孙秋野,李玉帅,李明,高凯,刘康,蒋庆康. 基于双乘子迭代算法的电热综合能源系统经济调度方法[P]. 辽宁省：CN109345045A,2019-02-15. 5.黄博南,刘力宁,李玉帅,郑超铭,侯伊楠,孙秋野,刘鑫蕊,杨珺,刘振伟,马大中. 一种考虑通信时滞的微电网分布式经济调度装置及方法[P]. 辽宁：CN108964135A,2018-12-07. 6.黄博南,孙秋野,侯伊楠,李玉帅,刘鑫蕊,杨珺,马大中,王智良. 一种基于联合多微网的分布式能量管理优化方法及装置[P]. 辽宁：CN107147146A,2017-09-08. 7.郑超铭,黄博南,李玉帅,刘力宁,侯伊楠,孙秋野,刘鑫蕊,杨珺,刘振伟,马大中. 一种考虑传输损耗的电热综合能源系统经济优化调度方法[P]. 辽宁省：CN109190271A,2019-01-11. 8.孙秋野,侯伊楠,黄博南,王睿,刘力宁,郑超铭. 基于深度神经网络的电能质量扰动分析装置及其使用方法[P]. 辽宁：CN108805204A,2018-11-13. 9.肖军,李明,黄博南,高凯,刘鑫蕊,杨珺,刘康,郑超铭,刘力宁,蒋庆康. 降噪自编码和深度支持向量机的电力系统状态估计方法[P]. 辽宁省：CN109256773A,2019-01-22. 10.Sun Qiuye; Zhang Huaguang; Ma Dazhong; Huang Bonan; Chen Lei; Du Heng; Liu Zhenwei; Teng Fei; Hui Guotao. Energy router for energy internet[P]. 国外专利：US9564754, 2017-02-07. 获奖 1.2019年中国人工智能学会“吴文俊人工智能科学技术奖”二等奖； 2.2017年荣获辽宁省百千万人才人称号 2.2016年第31届美国匹兹堡国际发明展金奖 3.2016年第31届IFIA发明者协会国际联合会特别金奖 4.2015年第67届德国纽伦堡国际发明展金奖 5.2014年第66届德国纽伦堡国际发明展金奖 联系方式 办公室：信息楼225 电话：18940220950 教师个人主页（网址）： http://www.ise.neu.edu.cn/2019/0109/c1424a8341/page.htm

研究领域

研究方向 控制理论；多智能体；分布式优化理论；能源互联网；智能电网

项目 1. 分布式信息能源系统的智能进化机理和设计，国家重点研发计划，2018YFA0702200，2019.1-2023.12，2627万，参与人； 2. 具有多能耦合特性的能源互联网分布式节能优化方法研究，国家自然科学基金青年基金，61603085，2017.1-2019.12，26万，负责人； 3.基于多智能体的智能电网全局最优能量管理方法研究，辽宁省自然科学基金，201601020，2016.1-2018.12，10万，负责人； 4. 多源干扰下具有通讯网络拓扑重构机制的多智能体系统分布式协同优化与应用，中央高校基本科研业务费，2020.1-2021.12，12万，负责人； 5. 面向云端互联的综合能源系统大数据分析应用，国网辽宁电力公司，2019.1-2020.4，73.92万，负责人； 6.“储能杠杆作用”的网-荷-储协同优化与市场激励互动技术，国网辽宁阜新电业局，2019.5-2020.8，75.96万，负责人； 7. 能源互联网时空异构模型构建与特性分析，国网辽宁电力经研院，2019.1-2020.6，68.8万，负责人；

近期论文

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期刊论文 1. Huang B, Liu L, Zhang H*, et al. Distributed Optimal Economic Dispatch for Microgrids Considering Communication Delays[J]. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, 2019, 49(8): 1634-1642. 2 .Huang B*, Liu L, Li Y, Zhang H. Distributed Optimal Energy Management for Microgrids in the Presence of Time-varying Communication Delays[J]. IEEE Access, 2019, 7,83702–83712.DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2924269 3. Huang B*, Zheng C, Sun Q, Hu R. Optimal Economic Dispatch for Integrated Power and Heating Systems Considering Transmission Losses[J]. Energies, 2019, 12(13), 1-19. 4. Huang B, Li Y, Zhang H*, Sun Q. Distributed optimal co-multi-microgrids energy management for energy internet[J]. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2016, 3(4):357-364. 5. Sun Q*, Huang B, Li D, et al. Optimal Placement of Energy Storage Devices in Microgrids via Structure Preserving Energy Function[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2016, 12(3):1166-1179. 6. Li Y, Huang B*, Zhang H. Synchronization analysis for coupled static neural networks with stochastic disturbance and interval time-varying delay[J]. Neural Computing & Applications, 2018,30(4): 1123-1132. 7. Huang B, Zhang H*, Gong D, et al. Synchronization analysis for static neural networks with hybrid couplings and time delays[J]. Neurocomputing, 2015, 148(148):288-293. 8. Huang B*, Hui G, Gong D, et al. A projection neural network with mixed delays for solving linear variational inequality[J]. Neurocomputing, 2014, 125(125):28-32. 9.Huang B, Zhang H*. A new result for projection neural networks to solve linear variational inequalities and related optimization problems[J]. Neural Computing & Applications, 2013, 23(2):357-362 10.Zhang, H, Huang B*, et al. New results for neutral-type delayed projection neural network to solve;linear variational inequalities[J]. Neural Computing & Applications, 2013, 23(6):1753-1761.

学术兼职

1.中国自动化学会，能源互联网专委会，委员 2.中国自动化学会，自适应动态规划与强化学习专委会，委员