【概况】

崔明建，博士(后)，国家级青年人才项目入选者，天津大学英才教授(长聘正高)，IEEE高级会员。主持和参与多项智能电网国家科技重大专项、国家自然科学基金、973项目和课题。在SCI/EI收录的学术期刊和学术会议上发表论文70余篇，第一作者IEEE PES Trans会刊15篇。担任国际期刊IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS(2021-2023)、IEEE POWER ENGINEERING LETTERS、IEEE OPEN ACCESS JOURNAL OF POWER AND ENERGY、IET GENERATION TRANSMISSION & DISTRIBUTION、IET SMART GRID、PROTECTION AND CONTROL OF MODERN POWER SYSTEMS编辑/副编辑(Editor/Associate Editor)，《电力系统保护与控制》青年专家编委，中国电工技术学会青年工作委员。担任多个国内外学术期刊的评审专家，包括IEEE PES Letters和七个IEEE Trans会刊，以及多个国际学术会议的专题主席。获得2017年“IEEE PES General Meeting最佳会议论文(Best Paper Award)”，2016和2017年《中国电机工程学报》优秀审稿专家，2018年IEEE TSG优秀审稿专家，2019和2020年IEEE TSTE优秀审稿专家，2020年“领跑者5000-中国精品科技期刊顶尖学术论文”，2023和2024年全球前2%顶尖科学家榜单入选者。课题组科研启动经费非常充足，欢迎对科研工作有浓厚兴趣的同学加入。需要有较强的数学功底和熟练编程能力，及较好的英文阅读表达能力，喜欢探索前沿问题，诚实守信并具有团队合作精神。课题组与国外著名高校和研究机构具有良好的合作关系，注重多学科交叉。每年招收硕/博士研究生3-4人，欢迎具有电气、数学、通信、自动化等相关专业背景的同学联系报考(电子邮件联系)。

【教育背景】

2014.09-2015.09 美国国家可再生能源实验室(NREL)，访问学者 2010.09-2015.12 武汉大学电力系统及其自动化专业，工学博士 2006.09-2010.06 武汉大学电力系统及其自动化专业，工学学士

【学术经历】

2021.12至今 天津大学，电力系统及其自动化专业，教授 2020.06-2021.10 美国田纳西大学，电力系统及其自动化专业，合作教授：Fangxing Li 2019.05-2020.05 美国南卫理工会大学，电力系统及其自动化专业，合作教授：Jianhui Wang 2017.11-2019.04 美国南卫理工会大学，电力系统及其自动化专业，合作教授：Jianhui Wang 2016.03-2017.10 美国得州大学达拉斯分校，电力系统及其自动化专业，合作教授：Jie Zhang和Bri-Mathias Hodge

【讲授课程】

电力市场

【教学成果】

【研究方向】

长期从事新能源和储能并网、电力系统优化运行、电力系统网络安全和人工智能等方面研究。

【学术兼职】

中国电工技术学会新能源发电设备专业委员会委员，2025年至今 国家自然科学基金电工学科同行评议专家，2025年至今 IEEE Transactions on Power Systems (IEEE TPWRS，一区SCI源刊，TOP期刊)副编辑 (Associate Editor)，2021年至2023年 IEEE Power Engineering Letters 编辑 (Editor)，2020年至今 IEEE Open Access Journal of Power and Energy (IEEE OAJPE) 编辑 (Editor)，2020年至今 IET Generation, Transmission & Distribution (IET GTD) 副编辑 (Associate Editor)，2021年至今 IEEE PES 中国区委员会对外联络办公室秘书，2020年至今 美国电气与电子工程学会高级会员(Senior Member of IEEE)，2018年至今

【科研项目及成果】

2025.08-2029.07，智能电网国家科技重大专项（2030），课题负责人 2023.01-2025.12，国家自然科学基金项目，项目负责人 2023.01-2025.12，国家自然科学基金优秀青年科学基金项目（海外），项目负责人

【代表性论著】

[1] Mingjian Cui*, Chengbin Zhang, Bing Kang, Jian Zhang*, and Antonio Gomez-Exposito, “Privacy-preserving FDIA detection for radial distribution systems considering attacker preference”, IEEE Transactions on Power Systems, 2025, 已录用. [2] 安芸帙, 崔明建*, 韩一宁, 等. 考虑数据隐私保护自适应联邦学习的分布式光伏有功可调节能力评估方法[J]. 中国电机工程学报, 2025, 已录用. [3] 崔沛然, 崔明建*, 汪清, 等. 基于张量分解个性化联邦学习的网络-光伏爬坡协同攻击辨识方法研究[J]. 电工技术学报, 2025, 已录用. [4] 韩一宁, 崔明建*, 罗光浩, 等. 基于自适应联邦学习的输配网动-静态综合状态估计方法研究[J]. 中国电机工程学报, 2025, 已录用. [5] Mingjian Cui, Fangxing Li, Hantao Cui, Siqi Bu, and Di Shi, “Data-driven joint voltage stability assessment considering load uncertainty: a variational Bayes inference integrated with multi-CNNs”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 37, no. 3, pp. 1904-1915, May 2022. [6] Mingjian Cui and Jianhui Wang, “Deeply hidden moving-target-defense for cybersecure unbalanced distribution systems considering voltage stability”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 36, no. 3, pp. 1961-1972, May 2021. [7] Mingjian Cui, Jianhui Wang, and Bo Chen, “Flexible machine learning-based cyberattack detection using spatiotemporal patterns for distribution systems,” IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 11, no. 2, pp. 1805–1808, Mar. 2020. [8] Mingjian Cui, Jianhui Wang, Yishen Wang, Ruisheng Diao, and Di Shi, “Robust time-varying synthesis load modeling in distribution networks considering voltage disturbances”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 34, no. 6, pp. 4438-4450, Nov. 2019. [9] Mingjian Cui, Jianhui Wang, Anthony R. Florita, and Yingchen Zhang, “Generalized graph Laplacian based anomaly detection for spatiotemporal micro-PMU data”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 34, no. 5, pp. 3960-3963, Sep. 2019. [10] Mingjian Cui, Mahdi Khodayar, Chen Chen, Xinan Wang, Ying Zhang, and Mohammad E. Khodayar, “Deep learning based time-varying parameter identification for system-wide load modeling”, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 10, no. 6, pp. 6102-6114, Nov. 2019. [11] Mingjian Cui, Jianhui Wang, and Meng Yue, “Machine learning based anomaly detection for load forecasting under cyberattacks”, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 10, no. 5, pp. 5724-5734, Sep. 2019. [12] Mingjian Cui, Jianhui Wang, Jin Tan, Anthony R. Florita, and Yingchen Zhang, “A novel event detection method using PMU data with high precision”, IEEE Transactions on Power Systems, vol. 34, no. 1, pp. 454-466, Jan. 2019. [13] Mingjian Cui, Venkat Krishnan, Bri-Mathias Hodge, and Jie Zhang, “A Copula-based conditional probabilistic forecast model for wind power ramps”, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 10, no. 4, pp. 3870-3882, Jul. 2019. [14] Mingjian Cui and Jie Zhang, “Estimating ramping requirements with solar-friendly flexible ramping product in multi-timescale power system operations”, Applied Energy, vol. 225, pp. 27-41, Sep. 2018. [15] Mingjian Cui, Jie Zhang, Qin Wang, Venkat Krishnan, and Bri-Mathias Hodge, “A data-driven methodology for probabilistic wind power ramp forecasting”, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 10, no. 2, pp. 1326-1338, Mar. 2019. [16] Mingjian Cui, Jie Zhang, Bri-Mathias Hodge, Siyuan Lu, and Hendrik F. Hamann, “A methodology for quantifying reliability benefits from improved solar power forecasting in multi-timescale power system operations”, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 9, no. 6, pp. 6897-6908, Nov. 2018. [17] Mingjian Cui, Cong Feng, Zhenke Wang, and Jie Zhang, “Statistical representation of wind power ramps using a generalized Gaussian mixture model,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 9, no. 1, pp. 261-272, Jan. 2018. [18] Mingjian Cui, Jie Zhang, Hongyu Wu, and Bri-Mathias Hodge, “Wind-friendly flexible ramping product design in multi-timescale power system operations,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 8, no. 3, pp. 1064-1075, Jul. 2017. [19] Mingjian Cui, Jie Zhang, Anthony R Florita, Bri-Mathias Hodge, Deping Ke, and Yuanzhang Sun, “An optimized swinging door algorithm for identifying wind ramping events,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 7, no. 1, pp. 150-162, Jan. 2016. [20] Mingjian Cui, Deping Ke, Yuanzhang Sun, Di Gan, Jie Zhang, and Bri-Mathias Hodge, “Wind power ramp event forecasting using a stochastic scenario generation method,” IEEE Transactions on Sustainable Energy, vol. 6, no. 2, pp. 422-433, Apr. 2015.