余亮，男，1986年10月生，湖北仙桃人，南京邮电大学自动化学院、人工智能学院教授，博导，院长助理。华中科技大学博士，西安交通大学博士后，英国帝国理工学院访问学者。入选IEEE Senior Member，江苏省“青蓝工程”优秀青年骨干教师培养对象，南京邮电大学1311人才计划鼎新学者，美国斯坦福大学与爱思唯尔数据库发布的《2021-2024年全球前2%顶尖科学家榜单》。担任国际权威期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics和IEEE Transactions on Smart Grid编委（Associate Editor）、北大中文核心期刊《信息与控制》青年编委、IEEE PES智能电网与新技术委员会（中国）智能电网与人工智能分委会理事，中国自动化学会自适应动态规划与强化学习专业委员会委员，中国指挥与控制学会集群智能与协同控制专业委员会委员，中国人工智能学会青年工作委员会委员，中国指挥与控制学会青年工作委员会委员，以及30余个SCI期刊评审人（如IEEE TSG, IEEE TPWRS, IEEE TII, IEEE TSTE, IEEE TIE, IEEE/CAA JAS等），国家自然科学基金通讯评审专家。在教学方面，主讲本科生《算法设计与分析》、《强化学习》等课程、硕士生《深度强化学习技术专题》以及博士生《强化学习基础与前沿》课程，指导（含在读/毕业、联合指导）博士生4人，硕士生29人，研究生获国家奖学金2人，指导本科生获国家奖学金1人。在科研方面，先后主持国家级、省级以及市厅级项目多项，企业委托项目1项。长期从事人工智能赋能电力能源系统规划与运行方面的研究工作，助力复杂环境下电力能源系统的安全可靠绿色经济运行和双碳目标国家重大战略需求的实现。出版中、英文专著各1部，发表学术论文61篇（SCI收录33篇，IEEE汇刊19篇，ESI高被引论文3篇），其中：在国际权威/重要期刊IEEE Transactions on Industrial Informatics、IEEE Transactions on Smart Grid、IEEE Transactions on Automation Science and Engineering、IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems、IEEE Transactions on Cloud Computing、IEEE Transactions on Artificial Intelligence、IEEE Internet of Things Journal、IEEE Systems Journal、Building and Environment等发表论文28篇。研究成果累计获Google学术引用2824次，SCI引用1500余次。申请发明专利31件，授权22件（15件排名第一）。曾获2022年度国际权威期刊IEEE Transactions on Smart Grid最佳论文、2023年江苏省自然科学百篇优秀学术成果论文奖、2023年江苏省高等学校科学技术研究成果奖、2015年湖北省优秀博士学位论文奖、南京市第11届和第12届自然科学优秀学术论文奖各一项。

研究兴趣：信息物理融合能源系统（聚焦智慧建筑能源系统、新型电力系统、数据中心等）规划与运行、深度强化学习、大语言模型。

主持国家级、省级以及市厅级项目6项，企业委托项目1项。

[1] 余亮，《基于深度强化学习的信息物理能源系统运行优化》，北京理工大学出版社，2025.3.

[2] L. Yu, Z. Chen, D. Yue, Y. Ye, G. Strbac, and Y. Wang, Coordinated Operation Optimization of Grid-interactive Residential Buildings Based on Neural Network-assisted Hierarchical Model Predictive Control, IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 22, 13441-13457, 2025.

[3] L. Yu, D. Yue, Y. Tan, S. Zhang, Y. Yang, C. Dou, and V. Kuzin, Online Distributed Coordination Operation for Grid-interactive Efficient Residential Buildings, IEEE Transactions on Smart Grid, vol. 15, no. 4, pp. 3639-3652, 2024.

[4] L. Yu, Z. Xu, X. Guan, Q. Zhao, C. Dou, and D. Yue, Joint optimization and learning approach for smart operation of hydrogen-based building energy systems, IEEE Transactions on Smart Grid, 2023, 14(1):199-216 .

[5] L. Yu, Y. Sun, Z. Xu, C. Shen, D. Yue, T. Jiang, and X. Guan, Multi-agent deep reinforcement learning for HVAC control in commercial buildings, IEEE Transactions on Smart Grid, 2021, 12(1):407-419.

[6] L. Yu, S. Qin, M. Zhang, C. Shen, T. Jiang, and X. Guan, A review of deep reinforcement learning for smart building energy management, IEEE Internet of Things Journal, 2021, 8(15):12046-12063.

[7] L. Yu, W. Xie, D. Xie, Y. Zou, D. Zhang, Z. Sun, L. Zhang, Y. Zhang, and T. Jiang, Deep reinforcement learning for smart home energy management, IEEE Internet of Things Journal, 2020, 7(4): 2751-2762. 

[8] L. Yu, T. Jiang, and Y. Zou, Online energy management for a sustainable smart home with an HVAC load and random occupancy, IEEE Transactions on Smart Grid, 2019, 10(2): 1646-1659. 

[9] L. Yu, T. Jiang, and Y. Zou, Distributed real-time energy management in data center microgrids, IEEE Transactions on Smart Grid, 2018, 9(4): 3748-3762. 

[10] L. Yu, T. Jiang, and Y. Cao, Energy cost minimization for distributed Internet data centers in smart microgrids considering power outages, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 2015, 26(1): 121-130.

[1] 博士生陈志强，发表IEEE Transactions论文4篇（其中：一作2篇，二作1篇，三作1篇）

[2] 硕士生孙毅，2021年以第二作者发表IEEE Transactions论文1篇，谷歌学术引用346次，入选ESI高被引论文，（曾）入选ESI热点论文，获IEEE TSG 2022最佳论文

[3] 硕士生谢玮玮，2020年以第二作者发表IEEE Internet of Things Journal论文1篇，谷歌学术引用450次，入选ESI高被引论文

[4] 本科生秦书琪（保送华中科技大学读研），2021年以第二作者发表IEEE Internet of Things Journal论文1篇，谷歌学术引用430次，入选ESI高被引论文。