教授/博士生导师
四川省杰出青年科学基金获得者、爱思唯尔中国高被引学者、斯坦福大学全球前2%顶尖科学家、四川大学双百人才计划入选者
专业：电气工程/电力系统及其自动化
方向：新能源电力系统平衡调度、主配微多级协同调控、新型配电系统自愈控制
邮箱：gaohongjun@scu.edu.cn/e-gaohongjun@163.com
地址：基础教学楼B107（学生实验室B116）
邮政编码：610065
招收电气工程/电力系统及其自动化方向研究生，博士研究生1-2名/年，硕士研究生4-5名/年！
欢迎加入智能电网优化运行与电力市场运营研究团队！
【工作与学习经历】
2025/09-今，四川大学，永利集团3044am，教授/博士生导师
2021/07-2025/09，四川大学，永利集团3044am，副教授/博士生导师
2019/09-2021/06，四川大学，永利集团3044am，副教授/硕士生导师
2018/07-2019/08，四川大学，永利集团3044am，副研究员/硕士生导师
2017/07-2018/06，四川大学，电气信息学院，副研究员
2015/11-2016/11，威斯康辛大学密尔沃基分校，电气工程系
2014/09-2017/06，四川大学，电气信息学院，博士
2011/09-2014/06，四川大学，电气信息学院，硕士
2007/09-2011/06，四川大学，电气信息学院，本科
【代表性科研项目】
1.CPSS视角下提升城市电网弹性的建筑群灵活资源聚合调控技术研究，国家重点研发计划战略性科技创新合作项目，2025/12-2027/11，315万元，负责人
2.多点分散源荷不确定性下主配微多时间尺度潮流优化与安全分析技术，智能电网国家科技重大专项课题，2025/08-2029/07，1349万元，负责人
3.新型配电系统多资源协同重构的故障分组智愈决策理论与方法研究，国家自然科学基金面上项目，2026/01-2029/12，50万元，负责人
4.新型配电系统安全域刻画和运行控制关键技术研究，中国南方电网公司科技项目，2025/8-2027/04，167.89万元，负责人
5.基于云-边-端互动协同的新型配电系统智能调度方法研究，四川省杰出青年科学基金，2023/01-2025/12，55万元，负责人
6.支撑20%新能源电量占比场景下的电网智能调度关键技术，国家重点研发计划-子课题，2022/11-2025/10，261万元，负责人
7.复杂配电网分层分区方式优化及自动控制关键技术研究技术开发，中国南方电网公司科技项目，2023/12-2026/08，345.3万元，负责人
8.碳中和背景下四川新型电力系统结构形态演变与发展关键技术研究，四川省科技厅项目-课题，10万元，2023/01-2024/12，负责人
9.配电网弱中心化结构下多元主体互动博弈与分层自治运行管理，国家自然基金面上项目，2021/01-2024/12，66万元，负责人
10.基于双碳目标的城市电网低碳技术研究与分析，南方电网公司科技项目，2023/04-2024/12，165万元，负责人
11.海量异构数据专家模型挖掘及模糊匹配的故障研判技术研究和验证，四川省电力公司科技项目，2022/04-2023/12，85万元，负责人
12.基于直流配电的净零能耗建筑综合能源管控与能效提升技术研究，国家重点研发计划-任务，2020/12-2022/06，40万元，负责人
13.面向泛在电力物联网的大数据平台及数据驱动优化运行关键技术，国家重点研发计划-任务，2020/12-2022/11，28万元，负责人
14.电能替代发展下的城市能源互联网规划与运行关键技术, 四川省科技厅重点研发计划课题，2021/12-2022/12，10万元，负责人
15.多类型利益主体集群交易驱动的配电网分布鲁棒规划方法，国家自然科学基金青年项目，2019/01-2021/12，26万元，负责人
16.面向多元主体交易的智能配电网弹性运行管控，中国电机工程学会青年人才托举工程，2019/01-2021/12，6万元，负责人
17.多区域柔性资源深度互动博弈下的智能配电网动态追踪式运行管控，新能源电力系统国家重点实验室开放基金，2021/01-2022/12，7万元，负责人
18.低碳化智能光伏楼宇综合能源管控技术与系统设计，四川省科技厅重点研发项目，2020/01-2021/12，20万元，负责人
19.多元化市场主体参与的配电网互动交易关键技术研究与应用，国网公司总部科技项目，2020/01-2021/12，197.8万元，课题负责
20.新时代电力交易多目标全局优化配置能源资源模型与策略研究，国网公司总部科技项目-课题，2019/01-2020/12，70万元，负责人
21.适应复杂多类型市场主体接入的配电网分布式协调运行优化，四川省电力公司科技项目，2019/01-2020/12，83万元，负责人
22.基于信通新技术的电网规划数据自动集成及规划执行智能管控技术研究与应用，国网公司总部科技项目-课题，2019/01-2020/12，81万元，负责人
23.“源-网-荷-储”柔性协调控制技术分析研究，清华四川能源互联网研究院委托项目，2020/07-2020/08，9万元，负责人
【主要学术奖励】
1.2025年度爱思唯尔中国高被引学者
2.2025年度第50届日内瓦国际发明展金奖，超大型城市电网供电安全能力分析与智能调控平台（高红均、罗龙波、牛振勇、叶萌、刘友波、刘俊勇、戴宏伟、王仁浚，四川大学，广东电网有限责任公司广州供电局，东方电子股份有限公司）
3.2025年度中国发明协会(国家一级学会)创新奖一等奖，高耗能建筑“直流-多能一集群”多层级能效提升关键技术研究及应用(高红均、李海波、鲁宗相、刘俊勇、刘友波、康靖)
4.2025年度中国能源研究会(国家一级学会)能源创新二等奖，城市复杂配电网时空协同多级重构高效自愈关键技术及应用年(高红均、罗龙波、刘友波、牛振勇、肖浩、高艺文、李勇、程林等)
5.2025年度中国产学研合作促进会科技创新奖二等奖，提升城市复杂配电网供电可靠性的时空协同高效自愈关键技术及应用(高红均、牛振勇、刘俊勇、罗龙波、肖浩、程林等)
6.2024年度爱思唯尔中国高被引学者
7.2024年度中国知网TOP1%高被引学者
8.2024《中国电机工程学报》创刊60周年突出贡献团队成员
9.2024年度《能源转换与经济(IET ECE)》期刊突出贡献编委
10.2024年度《电网技术》突出贡献专家奖
11.2024年度《高电压技术》优秀论文奖-新型电力系统电力电量平衡分析研究综述（高红均、郭明浩、刘挺坚、刘俊勇）
12.2024年度《高电压技术》突出贡献专家奖
13.2024年度第二十八届全国发明展览会银奖-极端气温下电力保供态势感知与应急资源快速响应关键技术及应用（李勇、唐冬来、邓创、毛锐、郝珂、刘晓宇、马晓昆、胥威汀、刘友波、高红均）
14.2024年度第十六届“中国电机工程学会杯”全国大学生电工数学建模竞赛二等奖，学生：李雨哲、宋静怡，指导教师：高红均
15.2023年度斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单
16.2023年度四川省杰出青年科学基金获得者（杰出青年科技人才）
17.2023年度中国可再生能源学会优秀青年科技人才奖
18.2023年 ESI 高被引论文-Bounded Rationality Based Multi-VPP Trading in Local Energy Markets: A Dynamic Game Approach with Different Trading Targets（Hongjun Gao，Fan Zhang，Yingmeng Xiang，Shengyong Ye，Xuna Liu，Junyong Liu）
19.2023年度《能源转换与经济(IET ECE)》期刊突出贡献编委
20.2023年度领跑者F5000论文-含电转气和热电解耦热电联产机组的区域能源互联网联合经济调度（魏震波、黄宇涵、高红均、税月）
21.2023年度领跑者F5000论文-考虑氢能-天然气混合储能的电-气综合能源微网日前经济调度优化（刘继春、周春燕、高红均、郭焱林、朱雨薇）
22.2023年度国网四川省电力公司科技进步二等奖-海量多源数据驱动的配网故障智能研判与快速抢修技术研究及应用（高艺文、李世龙、王仁浚、张华、苏学能、廖红兵、张剑、高红均、周俊鹏、徐登科）
23.2023年度《中国电机工程学报》“高影响力”论文奖-基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略（潘虹锦、高红均*、杨艳红、马望、赵银波、刘俊勇）
24.2022年度《电力自动化设备》年度高影响力论文-局域能源市场多产消者P2P交易框架设计（张凡、高红均*、吴子豪、刘俊勇）
25.2022年度MPCE期刊（中科院一区）突出贡献青年专家
26.2022年度斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单
27.2022年度四川大学双百人才
28.2022年度领跑者F5000论文-计及分布式电源和电动汽车特性的主动配电网规划（刘晋源、吕林、高红均、刘俊勇、石文超、吴勇）
【学术论文(近五年)】
2026年论文:
[1]Hongjun Gao, Yida Yang, et al. Competitive peak regulation optimization and tracing-based cost allocation model for high-proportion renewable energy power systems[J]. Renewable Energy, 2026, 256: 124488.
[2]Zhengbo Li, Haolan Yang, Youbo Liu, Yue Xiang, Hongjun Gao, et al. OptDisPro: LLM-Based Multi-Agent Framework for Flexibly Adapting Heuristic Optimal DisFlow[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2026, 17(1): 794-805.
[3]Hongjun Gao, Wenqin Wang, Shuaijia He, et al. Optimal operation of electrical distribution network considering electricity-water-temperature-light regulation of agricultural parks[J]. CSEE Journal of Power and Energy Systems(online)
[4]Hongjun Gao, Yuyang Cheng, et al. Demand response optimization model considering customer response uncertainty under extreme heat events[J]. CSEE Journal of Power and Energy Systems(online)
[5]Wenwen Zhang, Gao Qiu, Junyong Liu, Youbo Liu, Hongjun Gao, et al. Emission and Economy Balanced Dispatching of Integrated Power and Hydrogen Systems via A Tri-level Robust Optimizer Incorporating Multi-Time Resolution and Carbon Tax[J]. IEEE Transactions on Smart Grid(online)
[6]Minghao Guo, Hongjun Gao, et al. Distributed Distributionally Robust Scheduling for Coordinated Transmission and Distribution Systems Considering Decision-Dependent Uncertainties[J]. IEEE Transactions on Power Systems(online)
[7]Li pan, Junyong Liu, Hongjun Gao*, et al. Non-iterative coordinated dispatch of active distribution network with clustered flexible loads via dimension-reduced aggregation[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2026, 175: 111641.
[8]Xiao Liu, Youbo Liu, Yongdong Chen, Zhiyuan Tang, Hongjun Gao, et al. Federated reinforcement learning based dual-level voltage regulation for PV-rich distribution grids[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2026, 175: 111492.
[9]李林虹,贺帅佳,高红均,刘俊勇.考虑能源站-变电站-数据中心站多站融合的配电网低碳规划方法[J/OL].电网技术.
[10]卢泓旭,王仁浚,高红均,等.考虑温度与分时电价对工业负荷基线影响的机器学习预测方法[J/OL].南方电网技术.
[11]何为,高红均,王仁浚,等.考虑合环安全性的配电网重构运行优化方法[J/OL].电网技术.
[12]高红均,王云龙,王仁浚,等.高比例分布式资源接入的主配微电网多级协同潮流优化计算研究综述[J].高电压技术,2026,52(01):30-46.
2025年论文:
[1]Yuanqian Ma, Xueyan Liang, Huan Xu, Fanglue Zhu, Yunchu Wang, Zhenzhi Lin, Hongjun Gao, et al. Electricity retail plan optimization design method for electricity retail company based on Stackelberg game[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2025, 172: 111278.
[2]Renjun Wang, Hongjun Gao*, et al. A Cloud-Edge Intelligence-Based Optimization Method for Distribution Network Partitioning and Operation Considering Simulation Inaccuracy[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2025, 40(5): 3750-3762.
[4]Minghao Guo, Hongjun Gao*, Haifeng Qiu, et al. A Distributionally Robust Optimization Scheduling Considering Distribution of Tie-Line Endpoints[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2025, 13(5): 1714-1725.
[5]Yida Yang, Hongjun Gao, et al. Coordinated Generation Scheduling Considering Peak Regulation Cost Allocation and Compensation Distribution in Power Systems[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2025, 13(6): 1921-1932.
[6]Hongjun Gao, Jie Xu, Zhiyuan Tang, et al. Cost-effective Volt-VAR Control via Transactive Energy: A Data-driven Approach[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2025, 40(3): 2492-2505.
[6]Zirong Xu, Zhiyuan Tang, Yongdong Chen, Youbo Liu , Hongjun Gao, et al. Optimal robust allocation of distributed modular energy storage system in distribution networks for voltage regulation[J]. Applied Energy, 2025, 388: 125625.
[7]Yanbing Gao, Etinosa Ekomwenrenren, Zhiyuan Tang, Hongjun Gao, et al. Data-driven local voltage control design for active distribution networks considering various operation conditions[J]. Electric Power Systems Research, 2025, 248: 111902.
[8]Dongjian Li, Zhiyuan Tang, Hongjun Gao, et al. Distributed optimal frequency control in networked microgrids using distributed energy resources[J]. Electric Power Systems Research, 2025, 246: 111697.
[9]Yunlong Wang, Lu Han, Xinlong Deng, Hongjun Gao. Optimization scheduling of household integrated energy systems for improving thermal comfort with low cost[J]. Energy & Buildings, 2025, 329: 115229.
[10]Hongjun Gao, Boyang Yin, et al. A distributionally robust-based information gap decision theory optimization method for energy station considering low-carbon demand response[J]. Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2025, 73: 104129.
[11]Hongjun Gao, Lei Zhong, Cheng Wang, et al. Interactive Game Based Peak Shaving Management in the AC/DC Hybrid Distribution Network[J]. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2025, 11(4): 1489-1500.
[12]许梓荣,刘友波,廖红兵,唐志远,高红均,等.微电网边缘智能控制综述及展望[J].浙江电力,2025,44(10):121-138.
[13]王允祥,刘友波,廖红兵,唐志远,高红均,等.基于双层强化学习的有源配电网中低压协同趋优运行策略[J].电力系统自动化,2025,49(24):41-50.
[14]罗龙波,叶萌,徐杰,高红均*,等.配电网故障高效自愈：一种基于馈线分组的分解优化方法[J].电力自动化设备,2025,45(10):59-67.
[15]王仁浚,高红均,罗龙波,等.基于深度强化学习的新型配电系统优化运行研究综述[J].电力自动化设备,2025,45(09):152-164.
[16]何小龙,高红均,王仁浚,等.基于图深度强化学习的有源配电网故障恢复方法[J].电网技术,2025,49(10):4342-4352.
[17]庞凯,唐志远,高红均,等.基于优化神经网络的微电网稳定性提升策略[J].电力建设,2025,46(08):67-77.
[18]徐杰,高红均*,王仁浚,等.面向三相配电网电压控制的物理模型辅助式深度强化学习方法[J].电网技术,2025,49(05):2137-2146.
[19]石铖,高红均*,罗龙波,等.极端高温场景下计及需求响应的配电网动态重构[J].电网技术,2025,49(01):136-145.
[20]刘娟,司大军,张程,李鸿生,杨易达,贺帅佳,高红均.考虑含风-水电力系统在转折天气条件下的电源容量优化[J].供用电,2025,42(03):3-13.
[21]周文毅,高红均*,郭明浩,等.考虑历史数据筛选及关键断面约束的电力系统运行灵活性评估方法[J].高电压技术,2025,51(01):180-190.
[22]罗龙波,陈明辉,王仁浚,高红均,等.基于相邻分区可用转供能力的配电网分区间互济运行优化方法[J].南方电网技术,2025,19(10):99-110.
2024年论文:
[1]Youbo Liu, Tong Su, Gao Qiu, Hongjun Gao, et al. Analytic Deep Learning and Stepwise Integrated Gradients-Based Power System Transient Stability Preventive Control[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2024, 39(1): 863-876.
[2]Hongjun Gao, Wenqin Wang, Shuaijia He, et al. Low-carbon economic scheduling for AIES considering flexible load coordination and multiple uncertainties[J]. Renewable Energy, 2024, 228: 120643.
[3]Wenwen Zhang, Gao Qiu, Hongjun Gao, et al. Performance-Driven Time-Adaptive Stochastic Unit Commitment Based on Neural Network[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2024, 39(6): 7453-7456.
[4]Dewei Jiang, Hongjun Gao, et al. A negative-carbon planning method for agricultural rural industrial park integrated energy system considering biomass energy and modern agricultural facilities[J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 479: 143837.
[5]Hongjun Gao, Qianzhen Chen, et al. Electricity-carbon coupling retail package optimization considering low-carbon benefits of distributed renewable energy[J]. Journal of Cleaner Production, 2024, 449: 141598.
[6]Hongjun Gao, Yunman Li, et al. Distributionally robust planning for power distribution network considering multi-energy station enabled integrated demand response[J]. Energy, 2024, 306: 132460.
[7]Hongjun Gao, Jingxi Yang, Shuaijia He, et al. Peer-to-peer electricity sharing for transactive microgrids considering interaction with distribution network operation[J]. CSEE Journal of Power and Energy Systems(online)
[8]Hongjun Gao, Siyuan Jiang, Zhengmao Li, et al. A Two-stage Multi-agent Deep Reinforcement Learning Method for Urban Distribution Network Reconfiguration Considering Switch Contribution[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2024, 39(6): 7064-7076.
[9]Haifeng Qiu, Zhigang Li, Hongjun Gao, et al. A Projection and Decomposition Approach for Multi-Agent Coordinated Scheduling in Power Systems[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2024, 12(3): 991-996.
[10]Jie Xu, Hongjun Gao*, Renjun Wang, et al. Real-Time Operation Optimization in Active Distribution Networks Based on Multi-Agent Deep Reinforcement Learning[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2024, 12(3): 886-899.
[11]Renjun Wang, Haifeng Qiu, Hongjun Gao*, et al. Adaptive Horizontal Federated Learning-Based Demand Response Baseline Load Estimation[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2024, 15(2): 1659-1669.
[12]Hongjun Gao, Renjun Wang, Shuaijia He, et al. A Cloud-Edge Collaboration Solution for Distribution Network Reconfiguration Using Multi-Agent Deep Reinforcement Learning[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2024, 39(2): 3867-3879.
[13]Hongjun Gao, Hongjin Pan, Rui An, et al. Bi-level Multi-leader Multi-follower Stackelberg Game Model for Multi-energy Retail Package Optimization[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2024, 12(1): 225-237.
[14]赵军,唐志远,高红均,等.考虑光伏逆变器多模式控制的分布式储能系统双层优化配置[J].电气工程学报,2024,19(04):72-86.
[15]何小龙,高红均*,黄媛,等.基于一维卷积和图神经网络的配电网故障区段定位方法[J].电力系统保护与控制,2024,52(17):27-39.
[16]成雨阳,高红均*,王仁浚,等.虚拟电厂两阶段准线型需求响应优化及收益共享-风险共担决策方法[J].电网技术,2024,48(2):799-808.
[17]杨易达,高红均*,刘挺坚,等.考虑CCER收益共享激励火电机组深度调峰的电力系统低碳调度[J].电力自动化设备,2024,44(9):121-128.
[18]高红均,尚梦琪,贺帅佳,等.保障极端高温事件下负荷可靠供应的楼宇综合能源规划[J].中国电机工程学报,2024,44(19):7636-7647.
[19]王浩丞,高红均*,王仁浚.计及需求响应的虚拟电厂日前市场交易策略研究[J].智慧电力,2024,52(7):64-71.
[20]李建立,黄显斌,李勇,高红均,等.基于ADMM与GSP方法的产消者群日前-实时两阶段电能交易方法[J].电力建设,2024,45(6):1-9.
[21]朱建昆,高红均*,贺帅佳,等.考虑供电能力提升的低压配电网柔性互联规划[J].高电压技术,2024,50(8):3545-3554.
[22]廖若愚,刘友波,沈晓东,高红均,等.基于双向循环插补网络的分布式光伏集群时序数据耦合增强方法[J].电网技术,2024,48(7):2784-2794.
[23]姜思远,高红均*,马望,等.基于深度学习的城市配电网多级动态重构决策方法[J].高电压技术,2024,50(4):1468-1477.
[24]祝泳琪,刘友波,唐志远,许梓荣,高红均, 等.基于数据驱动预测控制的有源配电网电压控制策略[J].电力系统自动化,2024,48(20):100-108.
[25]姜德威,高红均*,贺帅佳,等.考虑生物质能和农业柔性负荷的农业产业园区综合能源系统规划方法[J].电网技术,2024,48(5):1836-1845.
[26]王长浩,高红均*,周文毅,等.考虑准线需求响应的高比例新能源电力系统调度优化[J].电网技术,2024,48(11):4427-4435.
[27]罗龙波,陈明辉,王雯沁,高红均,等.考虑分级重构的配电网安全低碳两阶段运行优化方法[J].电力系统保护与控制,2024,52(14):36-45.
[28]尚梦琪,高红均*,贺帅佳,等.考虑阶梯碳奖惩和综合需求响应的楼宇低碳规划[J].上海交通大学学报,2024,58(6):926-940.
[29]高艺文,苏学能,张华,姜思远,高红均.基于数据校核与图卷积神经网络的高容错配电网故障诊断方法[J].电工电能新技术,2024,43(2):95-104.
2023年论文:
[1]Hongjun Gao, Wenhui Cai, et al. Multi-energy sharing optimization for a building cluster towards net-zero energy system[J]. Applied Energy, 2023, 350: 121778.
[2]Shuaijia He, Hongjun Gao*, Zhe Chen, et al. Data-driven worst conditional value at risk energy management model of energy station[J]. Energy, 2023, 266: 126421.
[3]Hongjun Gao, Mingyang Hu, Shuaijia He, et al. Green electricity trading driven low-carbon sharing for interconnected microgrids[J]. Journal of Cleaner Production, 2023, 414: 137618.
[4]Hongjun Gao, Leilei Wang, et al. Zero-carbon-driven multi-energy coordinated sharing model for building cluster[J]. Journal of Cleaner Production, 2023, 430: 139658.
[5]Zhenyu Huang, Youbo Liu, Kecun Li, Jichun Liu, Hongjun Gao, et al. Evaluating long-term profile of demand response under different market designs: A comparison of scarcity pricing and capacity auction[J]. Energy, 2023, 282: 128096.
[6]Zhenbo Wei, Pingan Wei, Chiyao Chen, Hongjun Gao, et al. Two-stage stochastic decentralized low-carbon economic dispatch of integrated electricity-gas networks[J]. Energy, 2023, 282: 128325.
[7]Hongjun Gao, Wenhui Cai, et al. Stackelberg game based energy sharing for zero-carbon community considering reward and punishment of carbon emission[J]. Energy, 2023, 277: 127629.
[8] Shuaijia He, Hongjun Gao*, et al. Worst CVaR based energy management for generalized energy storage enabled building-integrated energy systems[J]. Renewable Energy, 2023, 203: 255-266.
[9]Hongjun Gao, Renjun Wang, Shuaijia He, et al. Bi-level stackelberg game-based distribution system expansion planning model considering long-term renewable energy contracts[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2023, 8(4) 1-15.
[10]Haifeng Qiu, Hoay Beng Gooi, Hongjun Gao, et al. Cooperative Power Bidding of Smart Community Grids With an Aggregator-Prosumer-Based Hierarchical Framework [J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2023, 14(4) 3032-3045.
[11]Hongjun Gao, Fan Zhang, Yingmeng Xiang, et al. Bounded Rationality Based Multi-VPP Trading in Local Energy Markets: A Dynamic Game Approach with Different Trading Targets[J]. CSEE Journal of Power and Energy Systems, 2023, 9(1): 221-234.
[12]Hebin Ruan, Hongjun Gao*, Haifeng Qiu, et al. Distributed operation optimization of active distribution network with P2P electricity trading in blockchain environment[J]. Applied Energy, 2023, 331: 120405.
[13]Hongjun Gao, Yinbo Zhao, Shuaijia He, et al. Demand response management of community integrated energy system: A multi-energy retail package perspective[J]. Applied Energy, 2023, 330: 120278.
[14]Siyuan Jiang, Hongjun Gao*, et al. Deep reinforcement learning based multi-level dynamic reconfiguration for urban distribution network: a cloud-edge collaboration architecture[J]. Global Energy Interconnection, 2023, 6(1): 1-14.
[15]Hebin Ruan, Hongjun Gao*, Hoay Beng Gooi, et al. Active distribution network operation management integrated with P2P trading[J] Applied Energy, 2022, 323: 119632.
[16]颜宇飞,唐早,刘友波,王淼,向月,高红均,等.双重不确定性下考虑风险偏好的风储系统日前报量策略[J].电网技术,2023,47(3):1078-1087.
[17]何小龙,高红均*,高艺文,等.基于GA优化BP神经网络的有源配电网高阻接地故障选线方法[J].智慧电力,2023,51(4):54-61.
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[2]Hongjun Gao, Wang Ma, Shuaijia He, et al. Time-Segmented Multi-Level Reconfiguration in Distribution Network: A Novel Cloud-Edge Collaboration Framework[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2022, 13(4): 3319-3322.
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【人才培养】
讲授本科生必修课《现代电力系统的计算机辅助分析（电力系统综合实验）》
讲授本科生选修课《配电网自动化及管理信息系统（智能电网类）》
讲授研究生选修课《电力系统最优化方法及其应用》
每年指导本科毕业设计5-8名，大创课题2-4项
【个人简介】
高红均，四川大学永利集团3044am教授，博士生导师，IEEE高级会员，四川省杰出青年科学基金获得者，连续入选爱思唯尔中国高被引学者榜单、中国知网TOP1%高被引学者榜单、斯坦福大学全球前2%顶尖科学家榜单，入选中国电机工程学会第五届青年人才托举工程、四川大学双百人才计划、四川大学青年科技学术带头人培育计划，中国电科院期刊中心青年专家团成员，获得日内瓦国际发明展金奖(1/8)、中国发明协会创新奖一等奖(1/6)、中国能源研究会能源创新二等奖(1/10)、中国产学研合作促进会科技创新奖二等奖(1/10)、中国电力科技进步一等奖(5/15)、中国可再生能源学会优秀青年科技人才奖、四川大学好未来优秀青年学者奖。长期从事高比例新型源荷资源接入的主配微多级协同调控、新型配电系统自愈控制等领域研究工作，拥有丰富的研究经验及研究成果。已发表相关学术论文100余篇，其中第一作者/通信作者SCI/EI检索100余篇，ESI高被引、F5000论文5篇；授权发明专利40余项；主持国家重点研发计划项目(战略性科技创新合作专项)1项、国家科技重大项目(智能电网专项)课题1项、国家自然科学基金面上项目2项、青年项目1项(优秀结题)，四川省杰出青年科学基金等省部级课题7项。现担任IEEE PES中国区智慧乡村委员会副秘书长，IEEE PES中国区电动汽车技术委员会电动汽车与能源交通系统融合技术分委会常务理事，MPCE和IET ECE等SCI/EI期刊编委，电力自动化设备、智慧电力、南方电网技术、电力信息与通信技术等EI/核心期刊青年编委，20余个国际/国内顶级电力系统SCI/EI期刊审稿人。
