一、基本情况
刘颉，男，汉族，九三学社社员，博士，讲师，硕士生导师，湖南邵东人。
主要研究方向：电能质量控制与管理、能源技术、模式识别。
Email：351154753@qq.com
二、学习与工作经历
2022/12-至今，湖南工业大学，电气与信息工程学院
2014/09-2022/06 湖南大学，控制科学与工程，博士
2011/09-2014/06 湘潭大学，电力电子与电力传动，硕士
2007/09-2011/06 湖南商学院，电气工程，学士
三、主要研究方向与工作业绩
长期从事电能质量在线检测、检测技术与自动化装置、模式识别、储能系统优化等方面的教学与科研工作。主持国家电网公司科技项目、上市企业科技项目等3项。作为核心成员参与国家自然科学基金项目、湖南省自然科学基金项目等3项。研究成果在国内外知名刊物发表学术论文20余篇，授权发明专利2项。
四、代表性论著
发表时间 | 论著（论文）名称 | 发表载体 |
2017 | 兆瓦级双馈风力发电系统低电压穿越实现措施及效果验证 | 计算机工程与科学 |
2019 | An Automatic Identification Framework for Complex Power Quality Disturbances based on Multifusion Convolutional Neural Network | IEEE Transactions on Industrial Informatics |
2019 | Power Quality Disturbances Recognition Using Modified S Transform and Parallel Stack Sparse Auto-encoder | Electric Power Systems Research |
2021 | Probability-Based Failure Evaluation for Power Measuring Equipment | Energies |
2021 | Automatic Power Quality Disturbance Diagnosis Based on Residual Denoising Convolutional Auto-Encoder | Applied Sciences |
2021 | 基于IGA-BP神经网络的智能电能计量设备退化趋势研究 | 仪器仪表学报 |
2022 | FFNet:An Automated Identification Framework for Complex Power Quality Disturbances | Electric Power Systems Research |
2022 | 高干热环境下智能电表测量误差评估模型 | 中国电机工程学报 |
2023 | Assessment of Operation State for Smart Electricity Meters Using Multiple Fusion Support Vector Regression with Improved SA | IEEE Transactions on Industrial Informatics |
2023 | Identification of Critical Nodes in Power Grid Based on Improved PageRank Algorithm and Power Flow Transfer Entropy | Electronics |
2024 | An Intelligent Classification Framework for Complex PQDs Using Optimized KS-Transform and Multiple Fusion CNN | IEEE Transactions on Industrial Informatics |
五、讲授课程
本科生课程：《测控专业概论》、《电气控制与PLC技术》
硕士研究生课程：《电力能源互联网技术》、《智能电网信息安全》
