翟超，中国地质大学自动化学院教授、博士生导师、IEEE高级会员，2013年6月获中国科学院数学与系统科学研究院理学博士学位。2013年7月至2019年10月先后在英国布里斯托大学，香港大学和新加坡南洋理工大学从事博士后研究，现任湖北省人工智能学会理事、 IEEE 控制系统学会过程控制技术委员会委员和中国指挥与控制学会智能控制与系统专委会委员，同时担任IEEE 控制系统学会技术会议编委（TCEB）和国际期刊Journal of Control Science and Engineering 学术编辑，主持中国地质大学“百人计划”人才引进项目，作为核心成员参与欧盟第七框架科研项目和新加坡科研基金国际合作项目“未来韧性系统”。研究方向包括：协同控制、自抗扰控制、航空发动机高空模拟试验、韧性系统。出版学术专著2部，发表论文80余篇，包括控制领域权威期刊IEEE Transactions on Automatic Control, Automatica, Control Engineering Practice, IEEE Transactions on Control Systems Technology, IEEE Transactions on Cybernetics 和 Systems & Control Letters等，与国内外知名高校和科研机构的专家学者保持长期合作关系。

报告题目：《 面向系统韧性的级联故障风险识别与实时保护策略研究》

报告简介：在电力系统中，级联故障通常是由电气元件的初始扰动或故障引起的，同时跟工作人员的误操作相关联。系统地追踪电力系统级联故障的根源目前仍然是一个巨大挑战。在本此报告中，我们建立了一个数学模型来描述电力网络中输电线路的级联故障。具体而言，我们采用直流潮流方程来计算分支上的功率流。通过将分支上的扰动视为控制输入，利用最优控制理论构建了识别初始破坏性扰动的问题，该方法提供了一种系统方法来探索最具破坏性的扰动，这些扰动不仅会导致系统直接失效，还会导致支路导纳的变化。基于上述方法，我们提出了一种迭代搜索算法，用于寻找导致最坏级联故障的数值解。理论分析保证了迭代搜索算法的渐近收敛性。此外，提出了一种非线性凸优化方法，通过调整母线注入功率来终止级联故障。随后，根据优化公式设计了两种保护方案。最后，在IEEE测试系统上进行了数值模拟以验证所提方法的有效性。