陈海文，工学博士，准聘副教授，硕士生导师。曾就职于国网苏州供电公司，现任电力工程系副主任、双碳研究院电力碳减排研究所所长、智能配用电装备与系统全国重点实验室主任助理。获评河北工业大学“元光学者”，河北省教育厅青年拔尖人才，2025全国高被引学者 TOP1%，2024年中国知网高被引学者 TOP1%。
长期深耕低碳电力系统与人工智能交叉领域，以第一/通讯作者发表SCI/EI 检索论文20余篇，其中在IEEE TSG、Applied Energy等SCI TOP期刊发表论文8篇。Google Scholar总被引超1500次，知网总被引超1000次，单篇最高被引468次，4篇论文他引过百。1篇入选ESI高被引论文，2篇入选F5000中国精品科技期刊顶尖学术论文，4篇入选知网高被引论文，多篇论文获评Applied Energy年度高被引论文、《中国电机工程学报》高影响力论文等荣誉。研究成果获天津市科技进步二等奖、河北省电工技术学会科技进步一等奖、河北省研究生教学成果二等奖等省部级/行业学会科技奖励。
【工作与教育经历】
2023.03-今，河北工业大学，电气工程学院，讲师、准聘副教授
2021.09-2023.03，国网苏州供电公司，变电检修中心，工程师
2016.09-2021.06，天津大学，电气工程专业，博士（推免直博）
2012.09-2016.06，山东大学，电气工程及其自动化专业，学士
【研究领域】
低碳电力系统与智能用电、配用电大数据分析、分布式资源聚合调控、人工智能应用研究
【科研项目】
智能电网国家科技重大专项子课题，新能源基地-钢铁集群多维不确定性量化分析与预测方法，2025-2029，主持
河北省教育厅青年拔尖人才项目，工业负荷型虚拟电厂电碳协同调控理论研究，2026-2028，主持
河北省自然科学基金青年项目，户用分布式光伏接入下配电网边缘侧可观性提升研究，2024-2026，主持
智能电网教育部重点实验室开放课题，绿色氢能支撑的配电网可再生能源承载力评估与提升技术研究，2024-03 至 2024-12，主持
天津市教委科研计划项目，考虑共享储能的园区楼宇群电碳协同优化调度方法研究，2024-01 至 2025-12，主持
电网智能化调度与控制教育部重点实验室开放课题，园区楼宇群碳足迹虚拟量测与低碳优化调度方法研究，2023-08 至 2025-07，主持
天津市教委科研创新项目，基于多元特征优选及深度模型融合的非侵入式负荷辨识算法及装置，2019-12 至 2021-06，主持
国家重点研发计划，中低压直流配用电系统关键技术及应用，2018-07 至 2021-05，参与
国家863计划，智能配用电大数据应用关键技术研究，2015-01 至 2018-12，参与
【代表性成果】
代表性论文：
[1] Haiwen Chen, Jianning Chen, Yuanyuan Chai, et al. Scene-Aware Non-Intrusive Load Monitoring Using Large Language Models[J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2026, 17(1): 874-876. （SCI一区TOP，第一作者）
[2] Haiwen Chen, Xuelian Li, Xiaoxue Wang, et al. A Fair and Low-Carbon V2G Scheduling Framework based on Carbon-Economic Contracts and Fulfillment-Aware Dispatch[J]. Applied Energy, 2026, early access. （SCI一区TOP，第一作者）
[3] Haiwen Chen, Chengwang Wang, Dong Liang, et al. A Clean Hydrogen Constrained Optimization Scheduling for Hydrogen-Based Community Microgrid Systems[J]. IEEE Transactions on Industry Applications, 2026, early access. （SCI二区，第一作者）
[4] Haiwen Chen, Luyang Guo, Weiyu Bao, et al. Extraction of High-Resolution Air Conditioning Load Profiles from Low-Resolution Smart Meter: A Semi-Supervised Non-Intrusive Approach[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 20(6):8294-8305. （SCI一区TOP，第一作者）
[5] Haiwen Chen, Wei Guo, Kaiqi Sun, et al. An adaptive privacy protection framework for user energy data using dictionary learning and watermarking techniques[J]. Applied Energy, 2024, 370: 123545.（SCI一区TOP，第一作者）
[6] Haiwen Chen, Wei Guo, Weiyu Bao, et al. A Novel Interpretable Decision Rule Extracting Method for Deep Reinforcement Learning-Based Energy Management in Building Complexes[J]. Energy and Buildings, 2025, 334: 115514. （SCI二区TOP，第一作者）
[7] Liyuan Zhao, Pengju Zhang, Haiwen Chen*, et al. Exergy-aware multi-objective scheduling of multi-energy microgrid via physics-guided soft-hard constrained deep reinforcement learning[J]. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2026, 171(1): 114271. （SCI一区TOP，通讯作者）
[8] Dong Liang, …, Haiwen Chen*. Efficient Two-Stage Fault Localization for Distribution Networks with Optimally Placed μPMUs[J], IEEE Transactions on Smart Grid, 2025, 16(6): 5185-5199. （SCI一区TOP，通讯作者）
[9] Shouxiang Wang, Haiwen Chen*, Lei Wu, et al. A novel smart meter data compression method via stacked convolutional sparse auto-encoder[J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2020, 118:105761. （SCI二区TOP，通讯作者）
[10] Shouxiang Wang, Haiwen Chen*. A novel deep-learning method for the classification of power quality disturbances using deep CNN[J]. Applied Energy, 2019, 235: 1126–1140.（SCI一区TOP，通讯作者）
[11] 梁栋, 赵月梓, 贺国润, 陈海文*.基于图半监督与多任务学习的配电网故障区段与类型统一辨识[J].电力系统保护与控制, 2024, 52(12):25-32.（EI期刊，通讯作者）
[12] 王笑雪, 迟林林, 陈海文*.考虑移动储能的风雨灾害配电网弹性提升方法[J].电力系统及其自动化学报, 2024, 36(05):69-79+89.（核心期刊，通讯作者）
[13] Weida Zhao（本科生）, Haiwen Chen*, Xiangqian Yan, et al. Identification Method of Substation Meter Readings and Dial Information Based on YOLO-E and OCRNet Image Segmentation[C]. New Energy and Energy Storage System Control Summit Forum (NEESSC), 2023（EI会议，通讯作者）
[14] 赵伟达（本科生）, 陈海文*, 郭陆阳, 等. 基于YOLO-E与改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数自适应识别方法[J]. 电力建设, 2023, 44(11):75-85. （核心期刊，通讯作者）
[15] 陈海文, 王守相, 王绍敏, 等. 基于门控循环单元网络与模型融合的负荷聚合体预测方法[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(01): 65-72. （EI期刊，第一作者）
[16] 陈海文, 王守相, 梁栋, 等. 用户节电的大数据分析及应用[J]. 电网技术, 2019, 43(4): 1345-1354.（EI期刊，第一作者）
[17] 王守相, 陈海文*, 潘志新, 等. 采用改进生成式对抗网络的电力系统量测缺失数据重建方法[J]. 中国电机工程学报, 2019, 39(1):56-64. （EI期刊，通讯作者）
[18] 王守相, 陈海文*, 李小平, 等. 风电和光伏随机场景生成的条件变分自动编码器方法[J]. 电网技术, 2018, 42(06):1860-1869. （EI期刊，通讯作者）
[19] 王守相, 郭陆阳, 陈海文*, 等. 基于特征融合与深度学习的非侵入式负荷辨识算法[J]. 电力系统自动化, 2020, 44(9): 103-110. （EI期刊，通讯作者）
[20] 王守相, 邓欣宇, 陈海文*, 等. 采用可拓展交互式设计的负荷特性综合分析平台[J]. 电力系统自动化, 2019, 43(20): 176-189．（EI期刊，通讯作者）
[21] Haiwen Chen, Shouxiang Wang*, Yingjie Tian. A New Approach for Power-Saving Analysis in Consumer Side Based on Big Data Mining[C]. IEEE Power & Energy Society General Meeting (PES General Meeting) 2018. （EI会议，第一作者）
【所获荣誉】
2026年 获评电气工程学院“最佳新人之星”
2025年 获评全国高被引学者 TOP1%
2025年 获天津市科技进步二等奖
2025年 获河北省研究生教学成果二等奖
2025年 获河北省电工技术学会科技进步一等奖
2024年 获评中国知网高被引学者 TOP1%
入选河北省教育厅青年拔尖人才
获评河北工业大学本科生教学质量优秀、研究生课堂教学优秀
【研究生培养情况】
团队规模：课题组现有高年级硕士研究生5名（三年级2人，二年级3人），梯队结构合理，科研氛围浓厚。
科研产出：学生学术产出丰硕，5名同学已累计发表高水平SCI TOP期刊论文4篇、二区Transactions期刊论文1篇，荣获国际学术会议最佳学生论文奖1项；申请国家发明专利9项，参与制定团体标准1项。
荣誉表彰：注重学生综合素质培养，指导的研究生获评研究生国家奖学金，作为典型代表入选学院“国奖生风采”及研究生优秀培养成果案例。
毕业去向：毕业生就业竞争力强，目前已签约国网冀北电力有限公司（张家口供电公司市局，第一批次）、国网山东省电力公司（济宁供电公司市局，提前批次）等大型央企。
【本科生培养情况】
注重本科生科研启蒙与创新能力培养，指导本科生以第一作者发表核心期刊论文1篇（获评高被引论文）、EI会议论文1篇。指导学生斩获高校电气电子工程创新大赛华北赛区一等奖、全国大学生电子设计竞赛河北赛区三等奖、ICAN全国大学生创新创业大赛河北赛区三等奖等多项科创荣誉。
【国内外学术团体及任职】
学术组织任职：担任WSES 2026程序委员会主席（Program Co-chair）；担任河北省电工技术学会副秘书长；IEEE会员，中国电工技术学会高级会员。
学术会议服务：多次在IEEE ICPST、IEECSC、交叉学科论坛等国内外学术会议上围绕配用电系统低碳调度做受邀报告；作为分会场主席组织召集CFEEE、PCCE、AAIEE等论坛。
期刊编委：担任核心期刊《电力建设》青年编委（两次获评优秀青年编委、突出贡献专家、优秀审稿专家），《分布式能源》、《湖南电力》青年编委；长期担任IEEE TSG、IEEE TPS、IEEE TII、Applied Energy等国际TOP期刊审稿人。
【联系方式】
亲力亲为指导：拒绝“放养”。从课题遴选、实验设计到论文逐字打磨，提供全周期、手把手的指导，带领学生快速跨过科研门槛。
职业发展支持：尊重学生的个人规划。无论你是渴望攀登学术高峰继续深造，还是希望进入电网等核心国企，团队都会为你提供最坚实的跳板。
欢迎具备电气、计算机或数学基础，对低碳电力系统、虚拟电厂等方向感兴趣的本科生与研究生联系我。期待在这里见证你们的蜕变与成长，一起进步！
