武科大网讯 近日，我校人工智能与信息融合研究院在分布式优化与智能电网交叉领域取得突破性系列成果，围绕隐私保护协同计算等前沿课题攻克多项关键技术难题，相关高水平论文连续发表于控制科学与能源信息领域国际顶级期刊。
研究院刘兵副教授以第一作者在控制学科两大顶级期刊之一的《IEEE Transactions on Automatic Control》（《IEEE TAC》）上发表了题为《Cryptography-Based Privacy-Preserving Method for Distributed Optimization over Time-Varying Directed Graphs with Enhanced Efficiency》的长文。该研究聚焦分布式优化过程中普遍存在的隐私泄露风险，创新提出一种基于AES加密的高效隐私保护算法，成功解决了时变有向网络环境下隐私安全与计算效率难以兼顾的难题，在分布式协同优化理论与方法上取得重要突破。该文合作者为浙江大学柴利教授。值得关注的是，这是我校在《IEEE TAC》上发表的第三篇长文，此前两篇长文同样出自研究院，有力印证了研究院在控制理论方向的持续学术影响力。
基于上述理论突破，刘兵与吴涵副教授进一步将隐私保护分布式优化框架拓展至能源信息物理系统，针对智能电网中经济调度与二级频率/电压控制等关键场景中的隐私安全挑战，提出一系列具备实际落地潜力的隐私协同优化算法。相关应用成果3篇论文发表于智能电网领域顶级期刊《IEEE Transactions on Smart Grid》，2篇发表于工业信息领域顶级期刊《IEEE Transactions on Industrial Informatics》，为构建安全、高效、可信的智能电网协同运行体系提供了创新解决方案。
依托前期形成的系统研究成果，团队获得了国家级科研项目支持。刘兵和吴涵获得了2025年的国家自然科学基金面上项目，项目名称分别为“隐私保护分布式优化理论及其在智能电网能量管理中的应用”“复杂场景下高渗透率新能源配电网的脆弱性评估与安全调控机制研究”。
这一系列成果彰显了我校在人工智能与能源系统跨学科研究中的前沿地位，为进一步开展有组织科研、服务国家能源战略与数字化转型提供了坚实的理论支撑与技术储备。研究院将继续面向国家人工智能发展重大需求与世界前沿，推动人工智能与新能源系统的深度融合，助力我校在相关领域持续产出具有国际影响力的创新成果。（人工智能与信息融合研究院）
