个人资料：
姓名： 赵博超
职称： 副教授/硕士生导师
学科专业： 电气工程
通讯地址： 天津大学电气自动化与信息工程学院26号教学楼D区432室
电子信箱： bochaozhao@tju.edu.cn | zhaobochao@hotmail.com
主要经历：
(1) 2024.04 - 至今 天津大学 电气自动化与信息工程学院，副教授
(2) 2022.06 - 至今 天津大学 电气自动化与信息工程学院，硕士生导师
(3) 2022.04 - 2024.03 天津大学 电气自动化与信息工程学院，博士后，合作导师：栾文鹏教授
(4) 2020.09 - 2024.03 天津大学 电气自动化与信息工程学院，讲师
(5) 2014.11 - 2020.07 英国University of Strathclyde，博士，合作导师：Prof. Lina Stankovic & Prof. Vladimir Stankovic
(6) 2012.10 - 2014.07 英国University of Strathclyde，学士
(7) 2010.09 - 2014.06 华北电力大学（北京），学士
主要研究方向：
(1) 非侵入式负荷监测与精细化用电间接碳排放测算 Non-intrusive load monitoring and fine-grained measuring of carbon emission from electricity usage
(2) 基于图信号处理技术的能源大数据分析与应用 Energy big data analysis and application based on graph signal processing
(3) 电动车充、换电场景下的电池状态诊断与管理 Battery status evaluation and management in EV/EB charging and battery swapping scenes
(4) 基于人工智能和区块链的虚拟电厂交易技术与机制 Virtual power plant trading technology and mechanism based on AI and blockchain
主要科研项目：
(1) 国家自然科学基金青年项目“无监督非侵入式工业负荷在线监测方法研究”，2024.01-2026.12，项目负责人
(2) 国家重点研发计划 “规模化灵活资源虚拟电厂聚合互动调控关键技术”，2021.12-2025.08，子课题负责人
(3) 天津市自然科学基金青年项目“虚拟电厂聚合商分布式智能决策技术研究”，2023.10-2025.09，项目负责人
(4) 天津市计量科技项目“基于非侵入式负荷监测的工业用户全景碳排放测算关键技术研究”，2024.05-2026.04，项目负责人
(5) 中国电力科学研究院有限公司科技项目“虚拟量测算法模型的自监督化研究”，2024.08-2024.12，项目负责人
(6) 北京网联直流工程技术有限公司科技项目“换流变故障案例多维特征相关性研究”，2024.06-2024.11，项目负责人
(7) 国网河南省电力公司科技项目“碳中和目标下配电物联网经济性评估方法研究”，2024.06-2024.12，项目负责人
(8) 华能江苏综合能源服务有限公司科技项目“电动自行车棚智慧管理与异常告警”，2024.05-2024.08，项目负责人
(9) 中国铁塔股份有限公司天津市分公司科技项目“换电站电力负荷调度技术方案研究”，2023.05-2023.08，项目负责人
(10) 国网区块链科技（北京）有限公司科技项目“面向园区的负荷精细化管理方法研究”，2023.04-2023.12，项目负责人
(11) 国网上海市电力公司科技项目“考虑动态聚合的虚拟电厂灵活资源协同调控策略研究”，2023.04-2024.06，项目负责人
(12) 国网上海市电力公司科技项目“面向虚拟电厂资源聚合体的云-边协同内部调控策略研究”，2022.11-2023.11，项目负责人
(13) 国网江苏营销服务中心科技项目“国网江苏营销服务中心现货市场下需求侧资源响应调节能力量化评估研究服务”，2022.09-2023.12，项目负责人
(14) 中国华能集团有限公司科技项目“零碳生态综合屋顶的精细化太阳能发电预测、质量评估与异常感知技术研究”，2022.06-2023.05，项目负责人
(15) 欧盟FP7玛丽居里学者项目“QoSTREAM - Marie Curie”，2012.02-2016.01，项目骨干
(16) 英国工程自然科学基金 “REFIT: Personalised Retrofit Decision Support Tools For Uk Homes Using Smart Home”，2012.06-2015.12，项目骨干
(17) 欧盟地平线2020项目“SENSIBLE: SENSors and Intelligence in BuiLt Environment (SENSIBLE) MSCA RISE”，2017.01-2020.12，项目骨干
(18) 欧盟地平线2020项目“Eco-Bot: Personalised ICT-tools for the Active Engagement of Consumers Towards”，2017.01-2020.12，项目骨干
代表性论著、学术著作：
学术论文：SCI/EI论文40余篇，被引700+次，H指数12（源自Google Scholar）。
(1) Zhao B*, Ye M, Stankovic L, et al. Non-intrusive load disaggregation solutions for very low-rate smart meter data[J]. Applied Energy, 2020, 268: 114949. (SCI / Q1)
(2) Luan W, Tian L, Zhao B*. Leveraging Hybrid Probabilistic Multi-Objective Evolutionary Algorithm for Dynamic Tariff Design[J]. Applied Energy, 2023, 342: 121123. (SCI / Q1)
(3) Xu B, Luan W, Yang J, Zhao B*, Long C, Ai Q, Xiang J. Integrated Three-stage Decentralized Scheduling for Virtual Power Plant: A Heterogeneous-agent Reinforcement Learning Method[J]. Applied Energy, 2024, 376: 123985. (SCI / Q1)
(4) Zhao B, Stankovic L, Stankovic V*. On a training-less solution for non-intrusive appliance load monitoring using graph signal processing[J]. IEEE Access, 2016, 4: 1784-1799. (SCI / Q3)
(5) Zhao B*, He K, Stankovic L, et al. Improving event-based non-intrusive load monitoring using graph signal processing[J]. IEEE Access, 2018, 6: 53944-53959. (SCI / Q3)
(6) Zhao B, Li X, Luan W*, et al. Apply Graph Signal Processing on NILM: An Unsupervised Approach Featuring Power Sequences[J]. Sensors, 2023, 23(8): 3939. (SCI / Q3)
(7) Luan W, Yang F, Zhao B*, et al. Industrial load disaggregation based on Hidden Markov Models[J]. Electric Power Systems Research, 2022, 210: 108086. (SCI / Q3)
(8) 栾文鹏, 李培琳, 赵博超*等. 考虑隐私保护的虚拟电厂内部交易决策优化[J]. 电力系统自动化, 2024. (EI)
(9) 赵博超, 王怡, 赵建立等. 面向日前市场邀约的电动自行车换电站运行规划[J]. 电网技术, 2024. (EI)
(10) 赵博超, 马嘉骏, 崔磊等. 基于改进VMD-XGBoost-BILSTM组合模型的光伏发电异常检测方法[J]. 计算机工程, 2024. 50(3): 306-316. (中文核心)
(11) 栾文鹏, 马纯伟, 赵博超*等. 非侵入式电动自行车充电负荷在线识别[J]. 电力系统及其自动化学报, 2022, 34(10): 1-7+14. (中文核心)
(12) Chen S, Zhao B, Zhong M, et al. Nonintrusive Load Monitoring Based on Self-Supervised Learning[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72: 2507113, doi: 10.1109/TIM.2023.3246504. (SCI / Q2)
(13) He K*, Jakovetic D, Zhao B, et al. A generic optimisation-based approach for improving non-intrusive load monitoring[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(6): 6472-6480. (SCI / Q1)
(14) Luan W, Lin J, Liu B*, Zhao B. Arc fault detection and identification via non-intrusive current disaggregation[J]. Electric Power Systems Research, 2022, 210: 108113. (SCI / Q1)
(15) Luan W, Ma C, Liu B*, Zhao B, et al. Unsupervised identification and status assessment for electric bicycle charging load[J]. Electric Power Systems Research, 2022. (SCI / Q3)
(16) Luan W, Zhang R, Liu B, Zhao B. Leveraging sequence-to-sequence learning for online non-intrusive load monitoring in edge device. International Journal of Electrical Power & Energy Systems. 2023, 148: 108910. (SCI / Q2)
(17) Liu B, Zheng J, Luan W*, Chang F, Zhao B, et al. Enhanced NILM load pattern extraction via variable-length motif discovery. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2023, 152: 109207. (SCI / Q2)
(18) Liu B, Zhang J, Luan W*, Zhao B, et al. Adaptive Multi-timescale Event Detection in Non-Intrusive Load Monitoring based on Minimum Description Length Principle. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2023, 73: 2502514. (SCI / Q2)
(19) Zhao B, Stankovic L, Stankovic V. Blind non-intrusive appliance load monitoring using graph-based signal processing[C]//2015 IEEE global conference on signal and information processing (GlobalSIP). IEEE, 2015: 68-72. (EI)
专利授权：6项
(1) 加入退役电池的电动自行车换电柜日前充放电调度方法，发明专利，ZL 2023 1 1075994.9
(2) 基于GSP的电动自行车电池异常检测方法，发明专利，ZL 2022 1 0403960.7
(3) 基于无监督预训练神经网络的非侵入式负荷分解方法，发明专利，ZL 2021 1 1394557.4
(4) 电力负荷功率模式多时间尺度自适应检测方法，发明专利，ZL 2022 1 1252685.X
(5) 基于分段符号表示的多能源荷数据在线压缩与重构方法，发明专利，ZL 2021 1 1327706.5
(6) 基于模型自学习的非侵入式电动自行车监测方法及系统，发明专利，ZL 2021 1 1018125.3
专利受理：20项
(1) 一种云边协同太阳能板覆灰状况自主评估方法
(2) 一种基于图信号处理的非侵入式负荷监测方法
(3) 基于深度学习的非侵入式工业负荷分解方法
(4) 基于本地电力市场的需求侧资源协同优化调度方法
(5) 一种在线式无监督基于图信号处理的负荷分解方法
(6) 数据驱动的电动自行车退役电池健康状态估计方法及系统
(7) 容量曲线的电动自行车退役电池剩余寿命预测方法及系统
(8) 基于无人机巡检图片的光伏板覆灰检测方法及系统
(9) 基于扩散模型与非侵入式负荷监测的工业电力预测方法
(10) 一种光伏建筑一体化居民产消者虚拟电厂日前交易方法
(11) 基于ICA-R的非侵入式电动汽车充电负荷识别方法
(12) 面向虚拟电厂的电动汽车聚合商智能投标决策方法及系统
(13) 基于双层主从博弈模型的最优动态电价需求响应方法
(14) 非侵入式电动自行车充电负荷在线快速检测方法
(15) 基于区块链的虚拟电厂聚合住宅用户的需求响应
(16) 基于需求响应虚拟电厂分层交互框架的用户负荷规划方法
(17) 基于功率主题发现的无监督非侵入式负荷识别方法及系统
(18) 基于自监督学习的非侵入式负荷分解方法
(19) 基于深度可分离卷积的轻量化广义负荷分解方法
(20) 区域级多用户负荷用电场景联合生成方法
主要讲授课程：
本科生课程：通信与信息技术、数值计算方法、专业综合实验、电力系统课程设计、
主要学术成就、奖励及荣誉：
(1) 2024：国家级大学生创新训练项目《基于巡检航拍图像的光伏组件覆灰状态监测方法研究》指导教师
(2) 2024：国家级大学生创新训练项目《“智”“节”行芳——换电柜需求响应智能决策系统》指导教师
(3) 2024：第二届天津市大学生节能减排社会实践与科技竞赛一等奖，优秀指导教师
(4) 2023：高校电气电子工程创新大赛全国二等奖，优秀指导教师
(5) 2023：天津大学优秀师友导师
(6) 2023：中国电子学会科技进步奖二等奖
(7) 2023：中国电力技术市场协会电力科技成果“金苹果奖”二等奖
其他（社会兼职等）：
(1) 中电联大数据与统计分会专家库成员
(2) 中文核心期刊《计算机工程》青年编委
(3) 中文核心期刊《供用电》青年编委
(4) IEEE标准《IEEE P2815 Guide for the Technical Specification of Smart Distribution Transformer Terminal 智能配变终端技术导则》工作组，组员
(5) IEEE标准《IEEE P2413.2 Standard for a Reference Architecture for Power Distribution IoT (PDIoT) 配电物联网参考架构标准》工作组，组员
(6) IEC标准《IEC TS 63427 Guideline for the adjustment potential evaluation of demand side resource 需求侧资源可调节潜力量化评估导则》工作组，组员
(7) 2024年第三届电力和能源前沿亚洲会议（ACFPE），分会场主席
(8) 2024年智能电网与电力系统国际会议（ICSGPS），分会场主席
(9) 2024年第二届智能电气、电网和可再生能源国际会议(SEGRE) ，分会场主席
(10) 2024年第九届电力与电气工程亚洲会议（ACPEE），分会场主席
(11) 2023年第二届电力和能源前沿亚洲会议（ACFPE），分会场主席
(12) 2023年第八届电力与电气工程亚洲会议（ACPEE），主会场主持人、本地主席、分会场主席
(13) 2022年国际非侵入式负荷监测研讨会（Intl. NILM Workshop），技术委员会成员
(14) 2022年第七届电力与电气工程亚洲会议（ACPEE），分会场副主席
(15) 中电联团体标准《中电联电力区块链术语》工作组，组员
(16) IEEE会员，IEEE PES会员，IEEE SPS会员，中国电机工程学会会员，北京能源与环境学会会员
招生信息：
课题组招收硕士研究生、博士研究生、博士后。欢迎对配电网大数据分析、智能电网中的人工智能技术、智能电表信号处理方法、电池\充电桩\换电柜的安全监测与经济调度等方向感兴趣的同学前来咨询与交流。课题组积极组织参加各种科技创新比赛，欢迎有志从事科研工作、参与科研训练的本科生加入。
招生要求：1）对相关研究方向感兴趣，有较强的上进心和科研热情；2）具有优良的做人做事习惯，认真负责，持之以恒；3）有较强的团队合作精神，积极主动，善于交流；4）有良好的基础、一定的逻辑分析和解决问题能力；5）有编程经验、优化建模、机器（深度）学习或信号处理相关基础者优先。欢迎有志于从事交叉学科研究的数学、统计、计算机等相关专业的同学加入。
工作条件：课题组长期主持/参与国家级课题研究，科研经费充裕，提供优渥的科研条件与生活补助。实验室中每位研究生享有独立工位，配备服务器两台、工作站两台、冰箱、洗衣机等。此外，课题组为各位同学提供参与实地调研采数、校企合作交流和学术研讨活动机会，及实习、联培等的内推名额。
联系方式：有意向加入我们课题组的同学，请发邮件bochaozhao@tju.edu.cn，并附简历。
