祝贺课题组在台风灾害下用户停电时间方面的作品被Reliability Engineering and System Safety期刊接受。

Reliability Engineering and System Safety为Q1区期刊，影响因子7.247，在可靠性工程及实践上受到国内外广泛认可。

论文主要作者刘超于2020年10月自山东理工大学推荐免试至武汉理工大学就读硕士研究生，主要研究方向为电力系统安全风险评估。自入组以来，一直严格要求自己，力争上游，已发表多篇高质量论文。由于其优异的表现，获2022年度教育部颁发的国家奖学金，以及校三好研究生、优秀研究生干部等荣誉称号。在承担科研任务的同时，他积极锻炼自己多方面能力，任自研2101班班长，参与第一届中国研究生“双碳”创新与创意大赛并荣获三等奖。

难能可贵的是，刘超作为一名俄语生，在英语表达方面几乎为零基础，能成功在国际Q1区期刊独立发表论文，代表了世界对其各方面包括英语表达能力方面的认可。

学生进步的每一步均倾注了导师的大量心血。课题组重视每一位研究生的培养，在其论文选题、科学研究、写作方法等上均给予全方位指导。

这世上从来就没有横空出世的运气，只有不为人知的努力。期望智慧电力与双碳实验室全体小伙伴们不畏艰难，用自己的努力，争取更多的美好和幸运。

Outage duration prediction under typhoon disaster with stacking ensemble learning

Hui Hou¹，Chao Liu¹，Ruizeng Wei²，Huan He²，Lei Wang²，Weibo Li¹

（1. School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan, Hubei 430070, China；

2. Guangdong Key Laboratory of Electric Power Equipment Reliability, Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Co., Ltd, Guangzhou, Guangdong 510080, China）

We propose a novel outage duration prediction model based on multi model stacking ensemble learning method. It solves the problems of unbalanced sample data, characteristic variable screening and high model prediction errors encountered in the research of outage duration prediction.

(1) Based on the prediction effect of 10 machine learning algorithms on the duration of power failure, the basic learners and meta learners needed to build the stacking ensemble model are selected. Compared with a single algorithm, the stacking ensemble model has lower prediction error in predicting the duration of outages.

(2) We use CNN down-sampling and SMOTE over-sampling to balance the data to improve the data quality. And the final input characteristic variable data is determined by comprehensively considering the correlation between the characteristic variables and the contribution to the prediction model.

(3) The visualization of the prediction results is provided based on ArcGIS to better serve the power utilities and users for visual guidance.

(4) In future research, it is necessary to focus on how various characteristic variables affect the error of the prediction model. It is also one of the important research directions to apply the proposed outage duration prediction method under typhoon disaster to disaster damage assessment and emergency repair scheduling strategy formulation.

论文作者及科研团队介绍：

侯慧，博士，副教授，博导，武汉理工大学新能源与电力系书记，中国电力教育协会电气工程教学委员会委员，IEEE高级会员，中国电工技术学会高级会员，中国电机工程学会高级会员。在研国家重点研发计划子题1项，国家自然科学基金面上项目1项，曾获中国电力科技创新奖一等奖1项，电力建设科学技术进步奖二等奖1项，广东省科技进步二等奖1项等。

刘超，硕士研究生，主要研究方向电力系统风险评估。研究生期间，发表IEEE Transactions on Industry Applications、高电压技术等国内外高水平期刊论文4篇，2022年研究生国家奖学金获得者。

智慧电力创研团队目前拥有教授1人，副教授4人，研究生百余人，承担国家重点研发计划、国家自然科学基金、中国博士后基金、国家重点实验室开放基金等纵向项目数十项，南网及国网等科技项目40余项。团队长期致力于能源互联网、电力系统风险评估、继电保护、电气设备智能监测等领域的科研攻关、支撑服务及标准制修订，服务国家可持续发展以及碳达峰、碳中和等重大战略需求。