姓名:苏 译
邮箱：suyi2018@xtu.edu.cn；18022156367（微信同号）
办公室：工科南楼610
苏译（MIEEE，MIET, MCSEE），工学博士（后），人工智能学会青工委委员、系统仿真学会资源规划仿真与决策专委会委员、PCMP（中科院一区）青年编委。以第一作者/通信作者发表SCI/EI论文十余篇（含4篇中科院一区和2篇ESI高被引论文）。在研工信部高质量专项子课题/任务，湖南省十大技术攻关项目子课题，电网横向课题等，经费400余万。获广东电网科技进步一等奖、湖南省电力科学技术二等奖、省级优秀学位论文等荣誉。担任Frontiers In Energy Research、Energies、IET ECS等SCI/EI客座主编，IEEE会刊、Energy、Applied Energy等国际顶尖期刊审稿人。主要研究方向：人工智能安全与应用、知识与数据驱动的电力系统系统优化调度等。
2024年9月入职老师，经费相对充足，组内氛围和谐，希望和大家一起努力往前。在广东电网工作5年，目前长期与广东电网、湖南电网、明阳、三峡合作。可推荐赴同济大学、重庆大学、湖南大学等国内高校，以及曼彻斯特大学、马来西亚理科大学、阿尔托大学等国外知名高校攻读博士学位。
教育经历
2021.03-2024.03 USM (公立，2026年"QS"：134） Power Systems & Energy Conversion
Ph.D，研究方向：综合能源系统/新型电力系统建模；可再生能源及储能优化调度
2013.09-2016.06 保送湖南大学（"985"工程） 电气工程（"双一流学科"）
工学硕士，研究方向：主动配电网故障诊断与智能恢复技术
2009.09-2013.06 武汉理工大学（"211"工程） 电气工程及其自动化
工作经历
2024.09- 湘潭大学讲师、硕士生导师
2016.07-2020.08 广东电网有限责任公司中山供电局系统部（调度控制中心）
在研项目（纵向）
2025.10-2028.06 “******漂浮式风机*****”（工信部高质量发展项目，157.5万）
职责描述：子课题/任务主持人。主要研究包括：大语言模型在深远海风机施工领域的智能应用、多模态优化深远海风机运行状况。
2026.03-22028.12 基于多模态大模型的视频理解、结构化管理与智能自动化剪裁系统（湖南省十大技术攻关子课题，50万）
职责描述：子课题/任务负责人。主要研究包括：基于多模态认知的大规模媒体语义理解与智能结构化处理方法研究、AI驱动的素材全周期智能管理技术等。
2026.03-2027.12 热带海洋环境下电动农业机器人动力电池状态评估与智能能量管理系统研究（河南省国际合作项目，10万）
职责描述：主持人。主要研究包括：极端海洋工况下的电池寿命评估，小样本数据增强技术；并运用大模型进一步提高极端工况下的电池评估准确性。
2024.09-至今 海量可调度资源协同的配电网能量管理方法（湘潭大学博士启动项目，20万）
职责描述：主持人。主要研究包括：综合能源系统建模与仿真，人工智能模型的训练及在综合能源系统优化调度的应用。
2024.04-至今 考虑水资源的综合能源协同优化，（湘潭大学博士后启动项目，4万）
职责描述：主持人。主要研究包括：城市关键基础设施建模与仿真，综合能源-供水-通讯系统的协同优化与韧性评估。
在研项目（横向）
2025.07-2026.12 大语言模型在巡视巡察智能助理场景应用（广东电网项目， 51.06万）
职责描述：主持人。主要研究包括：大语言模型（多模态自然语言）在电力巡视巡察领域数据挖掘与文本生成。
2025.07-2026.12 纪检领域下大语言模型内容生成与合规性评估技术研究（广东电网项目， 45万）
职责描述：主持人。主要研究包括：电力行业纪检领域基于大语言模型的内容生成和合规性检测。
2025.10-2026.12 多模态在特高压柔性直流输电系统辅助运维技术研究（中国电科院，经费：60万）
职责描述：主持人。主要研究包括：特高压柔性直流输电系统电磁暂态仿真技术、特高压柔性直流输电系统与受端交流系统交互影响特性研究及多模态下的运维技术研究。
近三年学术成果
论文(第一作者/唯一通讯作者)：
1. Yi Su et al., "Attack and Defense Against Deep Reinforcement Learning-Based Agent for Discrete Domains: Application in Distribution Network Reconfiguration." EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATION. 309(2026) 131209. （中科院一区Top; JCR Q1）. DOI：10.1016/j.eswa.2026.131209.
2. Su, Yi, et al., "Optimal dispatching for AC/DC hybrid distribution systems with electric vehicles: application of cloud-edge-device cooperation." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol.25， no.3, pp. 3128 – 3139, 2024. DOI: 10.1109/TITS.2023.3314571. (中科院一区Top; JCR Q1)
3. Yi Su et al., " Two-Stage Optimal Dispatching of AC/DC Hybrid Active Distribution Systems Considering Network Flexibility, " Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, vol. 11, no. 1, pp. 52 - 65, Jan, 2023. DOI: 10.35833/MPCE.2022.000424. (中科院一区；JCR Q1)( ESI 高被引, Jan-July 2024)
4. Yi Su et al., " A Two-Layer Framework for Mitigating the Congestion of Urban Power Grids Based on the Flexible Topology with Dynamic Thermal Rating," Protection and Control of Modern Power Systems. vol. 9, no. 4, pp. 83 – 95, Jul, 2024. DOI. 10.23919/PCMP.2023.000139. (中科院一区; JCR Q1)
5. Yi Su et al., "Short-term Transmission Capacity Prediction of Hybrid Renewable Energy Systems Considering Dynamic Line Rating Based on Data-driven Model, " IEEE Transactions on Industry Applications vol.61, no.2, pp. 2410-2420, 2025. (中科院二区; JCR Q1). DOI: 10.1109/TIA.2025.3529824. ( ESI 高被引, Jan-Feb 2026)
6. Yi Su et al., " Two-stage optimal dispatch framework of active distribution networks with hybrid energy storage systems via deep reinforcement learning and real-time feedback dispatch, " Journal of Energy Storage, vol. 108C, Article. 115169, 2025. (中科院二区top，JCR Q1). DOI: 10.1016/j.est.2024.115169
7. Yi Su et al., " Optimal Dispatching of Active Distribution Networks Considering the Adversarial Attacks Using the Deep Reinforcement Learning," IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, (Under Review).
8. Yi Su et al., " Evolution of HVDC Protection Technologies and Emerging Trends in Intelligence Empowered by Large Language Models， " Renewable and Sustainable Energy Reviews， (Under Review).
9. 苏译，等. 深度强化学习在电力系统中的安全性与可解释性：基础、挑战与未来方向[J]. 电网技术，(在审)。
10. Yi Su, et al. "LLM-Guided Hybrid Reinforcement Learning for Coordinated Voltage Regulation of Multi-BESSs in Non-Stationary Active Distribution Networks, " IEEE Transactions on Power Systems. (Under review)
11. X. Liu, Y. Su*, et al. "Adversarial Defense Mechanisms for Secure Deep Reinforcement Learning-Based Electric Vehicle Charging Recommendation Systems," Applied soft computing, (1st revision)（唯一通信）.
专利、软件与标准：
1. 团体标准：可再生能源碱性电解水制氢合成氨系统接入电网技术导则（T/CSTE 0759—2025）
2. 面向配电网重构的对抗攻击与防御联合方法及系统（发明专利，授权）
3. 一种基于大语言模型拓扑推理引导的配电网黑盒对抗样本生成方法（发明专利，实审）
证书与获奖
2015.06 湖南省电力科学技术二等奖
2020.01 广东电网科技进步一等奖
