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  • 教师姓名: 王艳新
  • 电子邮箱:
  • 所在单位: 电气工程学院
  • 学历: 博士研究生毕业
  • 办公地点: 创新港躬行楼3-5035
    兴庆东一楼东205
  • 性别: 男
  • 联系方式:
  • 学位: 博士
  • 职称: 助理教授
  • 毕业院校: 西安交通大学
  • 博士生导师: 否
  • 硕士生导师: 是

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个人简介

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王艳新,工学博士,西安交通大学助理教授,硕士研究生导师

研究方向:电力设备故障诊断与状态评估,电器智能化理论与技术,人工智能赋能的电力设备运维与数字化设计。

新加坡国立大学访问学者,入选首届中国科协青年人才托举工程博士生专项计划、西安交通大学“青年优秀人才支持计划A类”。作为核心成员参加国家重点研发计划、国家自然科学基金、陕西省自然科学基础研究计划项目等国家级、省部级科研项目9项。以第一作者发表最具学术影响力SCI期刊论文20余篇、中文核心期刊论文5篇,获得国际会议最佳论文奖2次,编写专著1部。Google Scholar总被引1500余次,h指数24。曾多次获得国家奖学金,西安交通大学优秀研究生标兵(15人/年)、学术之星(10人/年)、启航榜样(10人/年)等。并担任TII、TNNLS、TPD、TDEI、TIM、Energy、TIA、EAAI、ESWA等20余个期刊审稿人。


代表作论文如下:

[1] Wang Y, Yan J, Jing Q, et al. Prior Knowledge-Guided Active Learning Network for Multi-Source Partial Discharge Diagnosis in Gas-Insulated Switchgear[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2026.

[2] Wang Y, Yan J, Zhang Z, et al. A Two-Level Multisensor Fusion Network With Incremental Learning for Insulation Defect Diagnosis in Gas-Insulated Switchgear[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2026.

[3] Wang Y, Yan J, Wang J, et al. Electro-Chemical Coupled Federated Multi-Sensor Measurement Framework for GIS Insulation Fault Detection and Diagnosis[J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2026.

[4] Wang Y, Zhang Z, Jing Q, et al. A Multimodal Large Language Model Framework for Partial Discharge Condition Assessment in Gas-Insulated Switchgear[J]. IEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation, 2026.

[5] Wang Y, Yan J, Yang Z, et al. A class alignment multi-source domain adaptation for partial discharge condition assessment with unknown faults in GIS[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2025.

[6] Wang Y, Yan J, Zhang W, et al. Mutitask learning network for partial discharge condition assessment in gas-insulated switchgear[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 20(10): 11998-12009.

[7] Wang Y, Yan J, Yang Z, et al. Simultaneous partial discharge diagnosis and localization in gas-insulated switchgear via a dual-task learning network[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2023, 38(6): 4358-4370.

[8] Wang Y, Yan J, Yang Z, et al. A novel hybrid meta-learning for few-shot gas-insulated switchgear insulation defect diagnosis[J]. Expert Systems with Applications, 2023, 233: 120956.

[9] Wang Y, Yan J, Yang Z, et al. Deep domain-invariant long short-term memory network for partial discharge localization in gas-insulated switchgear[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2023, 38(4): 2810-2820.

[10] Wang Y, Yan J, Yang Z, et al. A domain adaptive deep transfer learning method for gas-insulated switchgear partial discharge diagnosis[J]. IEEE Transactions on Power Delivery, 2021, 37(4): 2514-2523.