李妍，女，研究员、硕导。专注于电力系统及其自动化领域，研究方向包括：电力系统规划与评估，电力系统优化运行，电能质量分析与控制等。

长期致力于“配电网规划与评估的理论方法”、“能源互联网优化运行关键技术”、“新一代人工智能理论”、“综合能源系统需求响应优化理论与方法应用”等领域的研究，聚焦于解决多能源和分散储能精准供应规划与协调优化等问题，将大数据和新一代人工智能新理论用于解决配电网供电网格精细化规划、综合能源系统需求侧响应等问题，近年来在电力系统优化运行以及主动配电网研究领域开展了广泛深入的研究工作，在深度增强学习方法应用、城市负荷空间分布的分区方法、储能系统建模以及主动配电网动态特性建模等方面开展了广泛深入的研究工作。

截止2022年发表论文65篇，其中国际一流SCI8篇，EI会议收录28篇，EI核心23篇，中文核心6篇，发明专利18项，参与“配电网电能质量监测技术导则”国家标准制订、参与国际标准制订IEEE P2938、担任国际会议大会/分会主席。担任《中国电机工程学报》、《电力系统及其自动化》、《高电压技术》、Applied Energies, IET等国内外权威期刊审稿人。

作为项目负责人主持完成多项国家电网/南方电网公司“十二五”、“十三五”、“十四五”电网规划项目；承担2项国家重点研发计划重点专项资助项目；持续得到国家电网公司、南方电网公司以及武汉钢铁公司综合能源优化相关项目资助，曾获“冶金科技进步三等奖”；科研成果服务于国家发展重大需求并取得实际成效，理论成果在湖北省全省供电网格中推广应用。

近五年论文代表作介绍：

[1] Wang B, Li Y*, Ming W, et al. Deep Reinforcement Learning Method for Demand Response Management of Interruptible Load[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2020.

[2] Yan Li*, Mingqiu Du, Wei Xie, Bingzhen Yang, Chen Fang, Yong Zhang, Shaorong Wang. Method for division of urban load power supply district based on cluster analysis[J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2018, 12(20):4577-4581.

[3] Yan Li*,Yiming Liu,Mengyu Sheng,Shaorong Wang. Reliability prediction method and application in distribution system based on genetic algorithm–back-propagation neural network[J].

[4] Yan Li*,M Xiao,W Xie,C Fang,S Wang,R Arghandeh. Distribution Line Parameter Estimation Driven by Probabilistic Data Fusion of D-PMU and AMI.

[5]杜明秋，李妍^*，王标，等．电动汽车充电控制的深度增强学习优化方法[J]．中国电机工程学报，2019，39(14)：4042-4049．

[6]刘婉兵，李妍*，杜明秋，王少荣. 城市负荷空间分布的聚类群簇分析[J].电力系统自动化,2019,43(05):59-65+306+66-287.

[7]刘安迪,李妍*,谢伟,杨晨光,王少荣,时志雄.基于多源数据多时间断面的配电网线路参数估计方法[J].电力系统自动化,2021,45(02):46-54.

[8]徐菁,李妍,刘一鸣等.基于相对靶心度的区域电网低碳发展潜力评估[J].中国电机工程学报,2023,43(04):1281-1290.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.220752.

[9]明威宇,李妍,程时杰等.基于态势利导的需求响应自学习优化调度方法[J].电力系统自动化,2022,46(23):109-116.

代表作论文[1]发表IEEE Transactions on Smart Grid（IF8.96）A区，2020年7月发表以来下载1678次， Science核心他引16次；另一代表作[5]2019年7月在中国电机工程学报发表以来被下载988次，被他引17次，并得到期刊微信公众号推送。代表作[2][3][4]发表于国际电气刊物lET Generation, Transmission & Distribution上，涉及数据驱动的方法在配电网供电区域划分、状态估计和可靠性评估中的应用。

近五年主持完成的项目成果介绍

（1）承担国家重点研发计划“基于微型同步相量测量的智能配电网运行关键技术”研究，围绕可大规模部署的微型同步相量测量应用技术，利用目前配电网多种量测数据，为配电网参数估计的开展提供了高冗余度的数据来源，提出快速准确的参数估计和网络拓扑分析方法，开展配电网三相状态估计算法研究。（2021年结题）

（2）主持完成“基于弹性储备提升灾害恢复力的供需协同规划方法”项目。项目研究负荷弹性储备与恢复力提升指标的数学约束模型，提出基于负荷弹性储备提升恢复力的供需协同规划方法，建设具有高恢复力的深圳弹性电网，在激励用户弹性储备的合理释放优化电网运行的同时，有效提升深圳电网抵御自然灾害以及极端扰动事件的能力。（2021年结题）

（3）主持完成“能源互联网多能流联合仿真模型构建及时空动态优化方法研究”项目。项目通过能源发展“源-网-荷-储”的深度耦合，满足电动汽车充电需求和用户多种用能新形态，研究能源互联网多目标优化条件下配电网规划关键问题。（2019年结题）

（4）主持完成“针对充电桩与电力系统电能质量的优化服务策略研究与测试”项目。项目根据电动汽车出行方式的不同，分别建立电动公交车、电动出租车/公务车/私家车的交通密集指数模型，对路网中的交通流量进行聚类，结合前推回代算法分析充电站容量对配电网运行的影响，并结合仿真算例完成充电桩的优化布局。（2019年结题）

（5）主持完成“###供电公司基于大数据的负荷释放特性及荷容匹配研究”项目。项目针对典型分层分区城市配电网的典型负荷特性开展深入的研究，基于大数据技术提出网格电力负荷释放S曲线求取办法，结合各类用地性质典型网格的负荷特性曲线，选取地区的典型负荷以及典型供电单元开展研究，从而获得地区供电网格的典型负荷密度指标以及同时率。（2019年结题）

（6）主持完成“###低压台区低电压问题综合治理方案研究”项目。项目从配电网规划设计、改造建设和运行管理多个方面入手，提出一套完整、系统和流程化的城市配电网低电压问题综合治理方案，以及评估低电压治理方案的有效性和经济合理性的评价方法。（2018年结题）