高伟

2017-09-25阅读

 姓名:高伟
 性别:
 职称:副教授
 电子邮件:gaowei0203@fzu.edu.cn
 研究方向:人工智能、大数据挖掘技术、配电网自动化、电力系统故障诊断技术研究
 个人网页:https://www.x-mol.com/groups/fzu_dnatt/people/14992

教育工作经历

2017.9-2021.12,台湾科技大学电资学院学习,获得博士学位;

2005.9-2008.4,福州大学电气工程与自动化学院学习,获得硕士学位;

2001.9-2005.7,福州大学电气工程与自动化学院学习,获得学士学位。

教学简介

从事电力系统自动化与配电网自动化等方面的教学和研究。讲授过MCS-51单片机、MCS-51单片机课程设计、单片机原理及应用、单片机原理及应用课设、电力系统自动控制技术、配电网自动化技术、电力系统继电保护原理等课程。

1.2017年指导学生获得“中兴杯”福州大学第二届“互联网+”创新创业赛铜奖;

2.2014年获得福州大学“教学优秀奖”(三等奖);

3.2013年指导学生团队参加“福建省大学生创新创业训练计划项目”,成绩优秀;

4.2012、2013、2017、2019年指导学生获得优秀毕业设计(论文)。

5.发表教改论文:高伟, 郭谋发, 温步瀛. 创新性研究型人才培养机制下的单片机教学改革探究[J]. 中国电力教育, 2013,(10):47-48.

6.指导本科生发表论文:

[1] 陈雨鸽, 高伟, 林鸿伟, 等. 一种基于长短期记忆网络的线路覆冰预测模型研究[J]. 电工电气,2020,(3):5-11.

[2] 童惠彬,高伟,苏俊杰,等. 基于ZigBee 和以太网的变电站环境监控系统[J]. 电气自动化,2014,36(2):30-32.

科研简介

主持电力企业资助横向项目10项,教育厅科研项目1项,累计科研经费600多万元,单项项目经费300万;发表论文50多篇,其中在《电力自动化设备》、《高电压技术》、《IEEE Transactions》、 《IEEE Sensors J.》等期刊上发表EI/SCI收录论文11篇,发表国际会议论文5篇;出版《配电网自动化技术》教材1部;授权中国发明专利4项,台湾地区发明专利1项。

代表性论文

[1] Gao W, Wai R J, Qiao S P, et al. Mechanical faults diagnosis of high-voltage circuit breaker via hybrid features and integrated extreme learning machine[J]. IEEE Access, 2019, 7: 60091-60103.

[2] Gao W, Wai R J, Liao Y F, et al. Internal Overvoltage Identification of Distribution Network via Time-Frequency Atomic Decomposition[J]. IEEE Access, 2019, 7: 85110-85122.

[3]Liao G P, Gao W*, Yang G J, et al. Hydroelectric Generating Unit Fault Diagnosis Using 1-D Convolutional Neural Network and Gated Recurrent Unit in Small Hydro[J]. IEEE Sensors Journal, 2019, 19(20): 9352-9363.

[4]Lin C, Gao W*, Guo M F. Discrete Wavelet Transform-Based Triggering Method for Single-Phase Earth Fault in Power Distribution Systems[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2019, 34(5): 2058-2068.

[5]Huang J M, Wai R J, Gao W. Newly-Designed Fault Diagnostic Method for Solar Photovoltaic Generation System Based on IV-Curve Measurement[J]. IEEE Access, 2019, 7: 70919-70932.

[6]Qiao S P, Gao W*, Wai R J, et al. A Method of Mechanical Fault Feature Extraction for High-Voltage Circuit Breaker Via CEEMDAN and Weighted Time-Frequency Entropy[C]//2019 4th International Conference on Intelligent Green Building and Smart Grid (IGBSG). IEEE, 2019: 25-29.

[7] Liao G P, Yang G J, Tong W T, Gao W. Study on power line insulator defect detection via improved faster region-based convolutional neural network[C]//2019 IEEE 7th International Conference on Computer Science and Network Technology (ICCSNT). IEEE, 2019: 262-266.

[8] 高伟*, 杨耿杰, 郭谋发, 等. 基于 DTCWT-DBN 的配电网内部过电压类型识别[J]. 电力系统保护与控制, 2019, 47(9): 80-89.

[9] 廖宇飞, 杨耿杰, 高伟, 等. 基于 AD-CNN 算法的配电网内部过电压识别技术[J]. 高电压技术, 2019, 45(10): 3182-3191.

[10]金涛, 许立彬, 高伟, 等. 一种基于 LCD-Hilbert 变换和奇异谱熵的配电网暂时过电压类型识别方法[J]. 电机与控制学报, 2018, 22 (11): 62-71.

[11]高伟*, 陈伟凡, 杨耿杰, 等. 基于奇异值分解和多级支持向量机的配电网故障类型识别[J]. 电子测量与仪器学报, 2018 (2): 62-71.

[12]黄建业, 高源, 高伟*, 等. 配电线路抗饱和等效模型及实物化方法[J]. 电力自动化设备, 2017, 37(5): 148-154.

[13]高伟*, 杨耿杰, 郭谋发, 等. 采用振动信号二维特征向量聚类的配电开关机械状态识别新方法[J]. 福州大学学报 (自然科学版), 2017 (05): 674-680.

获奖情况

1.2019年10月,论文“基于DTCWT-DBN的配电网内部过电压类型识别”和“基于奇异值分解和多级支持向量机的配电网故障类型识别”分别获福建省电机工程学会第十九届学术年会优秀论文一等奖和二等奖。

2. 2018年10月,论文“基于级联H桥变流器和dq变换的配电网故障柔性消弧新方法”获福建省电机工程学会第十八届学术年会优秀论文一等奖。

3. 2014年9月,论文“变电站端子箱防潮控温系统的研制”和“用于低压配网负荷及漏电流监控的通信管理机研制”分别获福建省电机工程学会2014年度优秀论文二等奖。

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