栏目介绍 

      为充分展现青年电气科技工作者的风采，搭建专业交流平台，促进青年人才之间的深度合作与创新，江苏省电工技术学会特别推出"电苑青年说"专栏。该专栏将定期推送优秀青年电气科技工作者的学术成果、创新实践及职业发展故事，旨在树立行业标杆，激发青年才俊的创新活力，为电气工程领域的可持续发展注入新生力量。

本期人物

黄蔓云

      黄蔓云，女，1991年生，河海大学电气与动力工程学院副教授，硕士生导师。主要从事新型电力系统智能态势感知方向的研究，在新型电力系统智能态势感知方向以第一或通讯作者发表相关SCI/EI检索论文20余篇，授权相关发明专利13件(含国际发明专利1件)。曾获得2024 IEEE PES杰出报告奖，2023年中国电力科技创新二等奖(排名4)，2023国网电力有限公司科技进步一等奖等。担任《IEEE Trans. on Instrumentation and Measurement》编辑(2021-2023)，被评为《IEEE Trans. on Power Systems》等杂志的年度优秀审稿人。
学术成果

      国家能源局在《配电网高质量发展行动实施方案（2024—2027年）》明确指出，分布式新能源、储能、电动汽车等具有随机特征的新型源荷爆发式增长，推动配电网在形态上从传统的“无源”单向辐射网络向“有源”双向交互系统转变，在功能上从单一供配电服务主体向源网荷储资源高效配置的新型配电网转变。配电网能量管理模式由“被动、单一”迈向“主动、多元”，亟需实现“可观、可测、可控”。

      建立了基于物理知识引导深度学习的配电网伪量测模型和基于高斯混合的伪量测误差模型，弥补了部分配电线路量测配置不足，导致全网不可观的现状，确保配电网的可观性。

      提出了基于触发量测的批处理-流数据协同框架，建立了复数域下配电网快速状态感知模型，实现了超量测分辨率配电网状态感知，显著提升状态感知准确性和实时性。

      构建了计及分布式新能源不确定性的配电网态势预测物理模型和基于图卷积神经网络的配电网态势预测修正模型，实现了高不确定性配电网态势的准确预测。

      相关研究进行配电网态势感知产学研攻关，并基于“最小化采集”研发了配电网透明化状态感知系统，首次实现了4万余条配电线路15分钟周期大规模实时自动计算。

团队影像 

延伸阅读

[1]M. Huang*, H. Yuan, G. Sun and Z. Wei. An estimation fusion method for distribution systems with asynchronous and intermittent measurements, IEEE Transactions on Industry Applications, 2025, 61(1): 1648-1657.

[2]Z. Jiang, M. Huang*, Z. Wei, S. Chen and G. Sun. Multi-time scale state estimation for integrated electric–gas–hydrogen systems, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement．2025，74：9000811．

[3]M. Huang*, Z. Wei and Y. Lin．Forecasting-aided state estimation based on deep learning for hybrid AC/ DC distribution systems．Applied Energy．2022，306：1- 9．

[4]M. Huang*, Z. Wei，J. Zhao，R. A. Jabr，M. Pau and G. Sun．Robust ensemble Kalman filter for medium voltage distribution system state estimation．IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement．2020，69(7)：4114-4124．

[5]黄蔓云*，卫志农，孙国强，臧海祥．数据挖掘在配电网态势感知中的应用：模型、算法和挑战．中国电机工程学报，2022，42 (18): 6588-6599．

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