美国德州大学阿灵顿分校电力系统方向全奖博士招生-2023春/秋季入学

大家好，
德州大学阿灵顿分校 (UT Arlington) 电气工程系（Department of Electrical Engineering）助理教授张艺辰博士招收2023年春季或秋季入学博士生。研究方向为电力系统动态和稳定性分析，大规模并网逆变器控制，微电网控制，机器学习在电力系统应用等领域。具体研究方向请看下方英文介绍。

联系方式：yichen.zhang@uta.edu

基本要求
•        在入学前获得电气工程及相关学科的本科学位
•        具有一定电力系统，控制系统，优化理论的相关背景
•        希望申请者会以下至少一项：MATLAB, SIMULINK, RTDS, PSS/E, DSATOOL, OpenDSS, Python, C/C++, Tensorflow, Pytorch, Keras, TI DSP
•        具体入学要求，请访问： https://www.uta.edu/academics/sc ... mics/phd/electrical

首选资格
•        在入学前获得电气工程及相关学科的硕士学位
•        希望申请者熟练以下至少一项：MATLAB, SIMULINK, RTDS, PSS/E, DSATOOL, OpenDSS, Python, C/C++, Tensorflow, Pytorch, Keras, TI DSP
•        具有学术论文写作经验，发表过相关领域的期刊或会议论文

导师介绍
张艺辰，美国德州大学阿灵顿分校电气工程系助理教授，于2010年获得西北工业大学本科学位，2012年获得西安交通大学硕士学位，2018年获得美国田纳西大学博士学位，并参与了由美国自然科学基金（NSF）和能源部（DOE）共同资助的工程研究中心（ERC）超广域柔性电能传输中心（CURENT）的相关项目与研究。2016年至2018年期间，他同时在橡树岭国家实验室担任研究助理。2018年至2022年，他就职于阿贡国家实验室。张艺辰博士共发表发表论文30余篇，其中IEEE期刊论文10余篇。他是电力系统领域多个国际著名学术期刊的审稿人，获得IEEE Transactions on Power Systems和IEEE Transactions on Smart Grid优秀审稿人奖，以及2022年IEEE PES General Meeting优秀论文奖。他的研究领域包括：电力系统动态和稳定性分析，大规模并网逆变器控制，低惯量电网和微电网控制。更多信息欢迎访问：https://sites.google.com/view/yichenzhangee/home

关于德州大学阿灵顿分校
德克萨斯大学阿灵顿分校 (UTA) 成立于 1895 年，并于 1965 年加入德克萨斯大学系统。该大学被归类为“R1：博士大学——非常高的研究活动”。2021 年秋季校园招生包括 45,949 名学生，使其成为北德克萨斯州最大的大学和德克萨斯州第四大大学。UT Arlington 是德克萨斯州第三大大学毕业生生产商，提供 180 多个学士、硕士和博士学位课程。

关于达拉斯-沃思堡 (DFW) 地区
DFW 大都市是北德克萨斯州的经济和文化中心，也是美国第四大都市圈。都市圈的经济，也称为硅谷大草原，主要以银行、商业、保险、电信、技术、能源、医疗保健、医学研究、运输和物流。截至 2022 年，DFW 拥有 23 家财富 500 强公司，是美国第四大财富 500 强公司集中地。

Research Direction

Selected candidates will work in the following areas:
•        Power system dynamics, stability, control with large-scale inverter-based resource: The models of inverter-based resources (IBRs) are high-order, nonlinear, stiff, multi-mode, inducing significant challenges in power system dynamic simulation and control. This topic aims to use advanced control theory combined with sample-based approaches to address these challenges in IBR-dominant grids. Hardware-in-the-loop simulation will be employed to verify the effectiveness, accuracy, and robustness of the approach.
•        Power grid resilience enhancement using learning-assisted decision-making: Coordinating heterogenous resources during a black/blue sky event is computationally challenging. This topic aims to employ machine learning to support the real-time decision systems. We will also investigate the possibility to make decisions at the edge, where data is collected, and commands are executed.

张老师人很好，大家抓紧申请啦

Opening还有。另外学校新政策，有论文发表的同学可以可以申请GRE豁免！

给lz点个赞，人品学术都很棒！

snail8844 发表于 2022-11-23 20:57:21
给lz点个赞，人品学术都很棒！

感谢支持！

没有回复我邮件😔

微信用户_wpugu 发表于 2022-12-21 12:24
没有回复我邮件😔

抱歉，每天收到的邮件太多，可能miss掉了，如果还感兴趣可以发一个reminder就好，非常感谢