梁会军，湖北天门人，工学博士，副教授，硕士生导师。现任智能科学与工程学院电气工程系教师。研究方向：计算智能及其在电力系统中的应用。

教育经历

先后毕业于武汉水利电力大学工业自动化专业(本科)、武汉大学控制理论与控制工程专业(硕士)、山东大学控制理论与控制工程专业(博士)。

工作经历

三峡大学、湖北民族大学

授课经历

主要讲授单片机原理与应用、自动控制原理等课程。

主要成果简介

致力于计算智能及其在电力系统中的应用研究，在单目标优化、多目标优化算法及其在电力系统调度中的应用方面取得了突出的学术成果。为解决含随机风能的电力系统经济调度问题，助力“双碳”目标下的电力安全可靠供应，提出了性能更优的单目标优化算法RCBA。该方法在保证负荷需求的前提下大幅度减少了电力系统的燃料耗费；为解决大规模电力系统经济/排放调度问题，提出了一种求解大规模系统的多目标优化算法MHBA，该算法在求解大规模系统优化方面独树一帜。为解决含电动汽车调峰作用的动态经济/排放调度问题，推进虚拟电厂建设，应用MHBA算法和Water-Filling算法实现了用电负荷的削峰填谷。此外，面向未来能源互联网电力经济调度需求，开展了基于代理模型辅助的演化算法研究。针对未来电力调度规模更大、网络结构更复杂、调度时间有限等特点，结合深度神经网络、迁移学习等理论与方法，提出了针对大规模复杂系统的发电机组组合优化调度解决方案，有效克服了传统启发式算法面对计算昂贵问题时的求解瓶颈。发表学术论文40余篇，在IEEE Transactions on Industrial Electronics、IEEE Transactions on Power Systems等国际著名期刊发表/录用SCI/EI收录论文近20篇。申请国家发明专利10余件，已授权7件。

主要科研项目

纵向：

(1) 国家自然科学基金地区基金, 面向大规模复杂电网经济调度的代理辅助智能优化算法研究,  在研, 主持

(2) 湖北省科学技术厅面上项目，数据驱动的高维度电力系统经济调度算法研究，在研, 主持

(3) 湖北省重点研发计划项目，基于物联网的变电站辅助设备监控研究与示范，在研，主持

(4) 国家自然科学基金委员会，重点项目，高性能协同控制核心理论与关键技术，在研，参加

授权发明专利

梁会军，林晨浩，钟建伟，杨永超，秦勉；基于改进的BBA算法的电离层高维数据特征选择方法，2022.6.17，中国，ZL 2021 1 0390672.8

刘允刚, 梁会军, 李峰忠; 基于MHBA的电力系统环境经济调度方法和装置, 2019.2.26, 中国, ZL201710833468.2

刘允刚, 生晓晓, 梁会军, 李峰忠; 基于分层卷积特征的长时间目标跟踪方法及系统, 2020.7.14, 中国, ZL201811318709.0

主要论文

Liang H, Lin C and Pang A, Surrogate-assisted optimization method for optimal dynamic economic dispatch including aggregation regulation of wind and biomass farms[J], IEEE Transactions on Industry Applications, 2025, 61(2): 2746-2758.

Ran Y, Liao H*, Liang H, et al. Optimal Scheduling Strategies for EV Charging and Discharging in a Coupled Power–Transportation Network with V2G Scheduling and Dynamic Pricing[J]. Energies, 2024, 17(23): 6167.

Liang H*, Lin C, Pang A. Surrogate-Based Constraint-Handling Technique for Multi-Area Combined Economic/Emission Dispatch Problems Within Bi-Level Programming Framework[J]. IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, 2024.

Liang H, Lin C, Pang A. Expert knowledge data-driven based actor–critic reinforcement learning framework to solve computationally expensive unit commitment problems with uncertain wind energy[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2024, 159: 110033.

Pang A, Liang H*, Lin C, et al. A binary bat algorithm with improved crossover operators and Cauchy mutation for unit commitment problem[J]. The Journal of Supercomputing, 2024, 80(8): 11261-11292.

Liang H, Pang A, Lin C, et al. A Novel Hybrid Binary Bat Algorithm for Global Optimization[J]. International Journal of Swarm Intelligence Research (IJSIR), 2024, 15(1): 1-29.

Lin C, Liang H*, Pang A, et al. Data-Driven Surrogate-Assisted Method for High-Dimensional Multi-Area Combined Economic/Emission Dispatch[J]. Journal of Modern Power Systems and Clean Energy, 2023, 12(1): 52-64.

Lin C, Liang H*, Pang A, et al. Data-driven method of solving computationally expensive combined economic/emission dispatch problems in large-scale power systems: an improved Kriging-assisted optimization approach[J]. Frontiers in Energy Research, 2023, 11: 1273760.

Lin C, Liang H*, Pang A. A fast data-driven optimization method of multi-area combined economic emission dispatch[J]. Applied Energy, 2023, 337: 120884.

Pang A, Liang H*, Lin C, et al. A surrogate-assisted adaptive bat algorithm for large-scale economic dispatch[J]. Energies, 2023, 16(2): 1011.

Liang H, Liu Y*, Shen Y, et al. A hybrid bat algorithm for economic dispatch with random wind power[J]. IEEE Transactions on Power Systems, 2018, 33(5): 5052-5061.

Liang H, Liu Y*, Li F, et al. A multiobjective hybrid bat algorithm for combined economic/emission dispatch[J]. International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 2018, 101: 103-115.

Liang H, Liu Y*, Li F, et al. Dynamic economic/emission dispatch including PEVs for peak shaving and valley filling[J]. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2018, 66(4): 2880-2890.

研究生招生

欢迎有志于新能源与人工智能方向研究的同学报考硕士研究生，特别是有志读博的学生。

如果您看了我的研究方向以及成果，对从事这方面的研究很感兴趣，可以与我取得联系进行面谈，面谈时最好附上本科成绩单，如有个人研究设想更好。

对学生的要求：

基础条件：CET-6，最低CET-4要通过，具备英文文献的阅读能力和写作能力。

科研基础：1.对科研有强烈向往，特别在电力系统调度、计算智能、机器学习方面，有志于发表SCI期刊论文；

2.或者具备较强的动手能力，对工程实际项目开发感兴趣。

责任心：  希望你具备安心进行科研的心态，能沉下心进行科学研究，对老师分配的研究任务能不折不扣的完成。

联系方式：lhj@hbmzu.edu.cn