教 师 简 历

电子邮箱/E-mail：cqjjsunjian@swu.edu.cn

孙健，副教授，任职于西南大学电子信息工程学院，本科和博士毕业于重庆大学自动化学院，并于2014年获得博士学位，美国威斯康辛大学麦迪逊分校电气与计算机工程学院联合培养博士，丹麦奥尔堡大学能源系访问学者。研究方向包含安全控制、故障诊断、机器学习、智能电网等，发表学术论文四十余篇，拥有专利十余项，曾主持和承担多项国家自然科学基金，重庆市技术创新与应用发展重点研发项目，重庆市自然科学面上基金，重庆市教委研究生改革项目。目前主要研究基于智能驱动的车网互动信息物理系统安全控制与防范。

本科生课程：

控制工程/自动控制原理

MATLAB应用

数字电路

电气工程1

网络攻防原理

研究方向：智能电网、机器学习、安全控制、网络攻击、图像处理、知识图谱

研究课题：

(1) 重庆兆光科技股份有限公司, 微电网智能能量管理系统研发, 2023-06 至 今,在研, 主持

(2) 重庆市科学技术局, 自然科学面上基金项目, cstc2021jcyj-msxmX0416, 面向电网拒绝服务攻击的储能网络结构嵌入与暂态安全控制调度优化, 2021-08 至 2023-12, 结题, 主持

(3) 重庆市科学技术局, 技术创新与应用发展（重点项目/方向引领类）, cstc2019jscx-fxydX2017, 道路隧道智能巡检系统关键技术研发与应用, 2019-11 至 2022-01, 结题, 主持

[1] Jian Sun; Guanqiu Qi; Yi Chai; Zhiqin Zhu; Josep M. Guerrero ; An Adaptive V2G Capacity Based Frequency Regulation Scheme With Integral Reinforcement Learning Against DoS Attacks, IEEE Transactions on Smart Grid, 2024, 15(1): 834-847.

[2] Jian Sun; Shanwen Tan; Honghao Zheng; Guanqiu Qi; Sen Tan; Deguang Peng; Josep M. Guerrero ; A DoS Attack-Resilient Grid Frequency Regulation Scheme via Adaptive V2G Capacity Based Integral Sliding Mode Control, IEEE Transactions on Smart Grid, 2023, 14(4): 3046-3057.

[3] Jian Sun; Honghao Zheng; C. L. DeMarco; Yi Chai ; Energy Function-Based Model Predictive Control With UPFCs for Relieving Power System Dynamic Current Violation, IEEE Transactions on Smart Grid, 2016, 7(6): 2933-2942.     

[4] Jian Sun; Guanqiiu Qi; Neal Mazur; Zhiqin Zhu ; Structural Scheduling of Transient Control Under Energy Storage Systems by Sparse-Promoting Reinforcement Learning, IEEE transactions on Industrial Informatics, 2022.2, 18(2): 744-756.     

[5] Jian Sun; Zhiqin Zhu; Huaqing Li; Guanqiu Qi; Huiwei Wang; YuHen Hu ; An integrated critic-actor neural network for reinforcement learning with application of DERs control in grid frequency regulation, International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2019, 111: 286-299.

[6]孙健; 李华青 ; 一种调频方法, 2023-7-4, 中国, ZL 2023 1 0027101.7 (专利).

[7]孙健; 成晨阳; 李华青; 王慧维 , 一种考虑风电预测扰动的负荷频率控制方法及系统, 2023-04-10, 中国, CN202310372401.9 (专利).