安学利，男，汉族，1980年6月生，正高级工程师、博士，正高，硕士生导师，中国电机工程学会委员、水电学组组长，获省部级自然/科技进步一等奖2项，二等奖4项。
招生专业：
（1）080700动力工程及工程热物理，方向：01动力机械及工程，02流体机械及工程；
（2）085800能源动力（专业学位），方向：01动力工程，02清洁能源技术。
研究领域：（1）水电机组现场测试、稳定性分析；
（2）水电机组故障诊断研究。
1. 1998.09—2002.06太原理工大学建工学院水利水电工程专业学习获学士学位；
2. 2002.09—2005.06太原理工大学水利学院水利水电工程专业学习获硕士学位；
3. 2005.09—2009.06华中科技大学水电学院水利水电工程专业学习获博士学位；
4. 2009.7—2011.6清华大学热能工程系动力工程及工程热物理流动站博士后；
5. 2011.7—2020.11中国水利水电科学研究院水力机电研究所，运行保障事业部副主任，正高级工程师；
6. 2020.11—至今中国水利水电科学研究院水利部机电研究所，水电站运维事业部主任，正高级工程师。
近年来参与完成科技项目17项，主持中国水科院“五大人才”1项。
[1]项目名称，项目类型，主持/参与，项目起止年份，项目到账金额.
[1]泵站水电站机组服役性能演变规律与调控技术研发，中国水科院“五大人才”，项目负责人，2021-2025，150万；
[2]三峡水电站机组稳定性及噪音监测试验，中国长江电力股份有限公司，项目技术负责人，2020.11-2024.8，600万；
[3]浙江长龙山抽水蓄能电站机组和厂房结构振动测量，华东勘测设计研究院，项目负责人，2021.1-2022.12，120万。
近年来发表学术论文100余篇，出版著作2部，其中SCI、EI检索论文70余篇。
期刊：［序号］作者.篇名[J].刊名，出版年份，卷号（期号）：起止页码.
[1]Xueli An, Yu Tian, Hongtao Zeng. Vibration signal analysis of a hydropower unit based on noise-assisted multivariate empirical mode decomposition. International Journal of Acoustics and Vibration, 2018, 23(4): 448-453.（SCI检索：000453424600005）
[2]Xueli An, Luoping Pan. Bearing fault diagnosis of a wind turbine based on variational mode decomposition and permutation entropy. Proc IMechE, Part O: Journal of Risk and Reliability, 2017, 231(2): 200-206.（SCI检索：000398850900013）
[3]Xueli An, Weiwei Yang, Xuemin An. Vibration signal analysis of a hydropower unit based on adaptive local iterative filtering. Proc IMechE, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2017, 231(7): 1339-1353.（SCI检索：000398206700010）
[4]Xueli An, Hongtao Zeng, Weiwei Yang, Xuemin An. Fault diagnosis of a wind turbine rolling bearing using adaptive local iterative filtering and singular value decomposition. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2017, 39(11): 1643-1648.（SCI检索：000415358800005）
[5]Xueli An, Hongtao Zeng. Fault diagnosis method for spherical roller bearing of wind turbine based on variational mode decomposition and singular value decomposition. Journal of Vibroengineering, 2016, 18(6): 3548-3556.（SCI检索：000388743200011）
[6]Xueli An, Hongtao Zeng, Chaoshun Li. Envelope demodulation based on variational mode decomposition for gear fault diagnosis. Proc IMechE, Part E: Journal of Process Mechanical Engineering, 2017, 231(4): 864-870.（SCI检索：000406532800021）
[7]Xueli An, Luoping Pan. Wind turbine bearing fault diagnosis based on adaptive local iterative filtering and approximate entropy. Proc IMechE, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2017, 231(17): 3228-3237.（SCI检索：000408531900012）
[8]Xueli An, Yongjun Tang. Application of variational mode decomposition energy distribution to bearing fault diagnosis in a wind turbine. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2017, 39(7): 1000-1006.（SCI检索：000403458500005）
[9]Xueli An. Local rub-impact fault diagnosis of a rotor system based on adaptive local iterative filtering. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2017, 39(5): 748-753.（SCI检索：000400821700015）
[10]Xueli An, Fei Zhang. Pedestal looseness fault diagnosis in a rotating machine based on variational mode decomposition. Proc IMechE, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2017, 231(13): 2493-2502.（SCI检索：000404391100012）
[11]Xueli An, Hongtao Zeng, Chaoshun Li. Demodulation analysis based on adaptive local iterative filtering for bearing fault diagnosis. Measurement, 2016, 94: 554-560.（SCI检索：000390512100062）
[12]Xueli An, Chaoshun Li, Fei Zhang. Application of adaptive local iterative filtering and approximate entropy to vibration signal denoising of hydropower unit. Journal of Vibroengineering, 2016, 18(7): 4299-4311.（SCI检索：000388743900012）
[13]Xueli An, Luoping Pan, Fei Zhang. Analysis of hydropower unit vibration signals based on variational mode decomposition. Journal of Vibration and Control, 2017, 23(12): 1938-1953.（SCI检索：000403900800005）
[14]Xueli An, Junjie Yang. A method of eliminating the vibration signal noise of hydropower unit based on NA-MEMD and approximate entropy. Proc IMechE, Part E: Journal of Process Mechanical Engineering, 2017, 231(2): 317-328.（SCI检索：000396206300021）
[15]Xueli An, Junjie Yang. Denoising of hydropower unit vibration signal based on variational mode decomposition and approximate entropy. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2016, 38(3): 282-292.（SCI检索：000370699800003）
[16]Xueli An, Hongtao Zeng. Pressure fluctuation signal analysis of a hydraulic turbine based on variational mode decomposition. Proc IMechE, Part A: Journal of Power and Energy, 2015, 229(8): 978-991.（SCI检索：000365134500006）
[17]Xueli An, Li Yang, Luoping Pan. Nonlinear prediction of condition parameter degradation trend for hydropower unit based on RBF interpolation and wavelet transform. Proc IMechE, Part C: Journal of Mechanical Engineering Science, 2015, 229(18): 3515-3525.（SCI检索：000364968400018）
[18]Xueli An, Dongxiang Jiang. Bearing fault diagnosis of wind turbine based on intrinsic time-scale decomposition frequency spectrum. Proc IMechE, Part O: Journal of Risk and Reliability, 2014, 228(6): 558-566.（SCI检索：000345532900002）
[19]Xueli An and Luoping Pan. Characteristic parameter degradation prediction of hydropower unit based on radial basis function surface and empirical mode decomposition. Journal of Vibration and Control, 2015, 21(11): 2200-2211.（SCI检索：000356605300009）
[20]Xueli An, Luoping Pan, Li Yang. Condition parameter degradation assessment and prediction for hydropower units using Shepard surface and ITD. Transactions of the Institute of Measurement and Control, 2014, 36(8): 1074-1082.（SCI检索：000346645200015）
[21]安学利，潘罗平，张飞，唐拥军.水电机组状态退化评估与非线性预测.电网技术，2013，37(5)：1378-1383．（EI检索：20132716470918）
[22]安学利，蒋东翔，刘超，陈杰.基于固有时间尺度分解的风电机组轴承故障特征提取.电力系统自动化，2012，36(5)：41-44．（EI检索：20121314899470）
[23]潘罗平，安学利*，周叶.基于大数据的多维度水电机组健康评估与诊断.水利学报，2018，49（9）：1178-1186.（EI检索：20190206369869）
[24]黄张浩，张亚超，郑峰，林佳壕，安学利，史晗.基于不同利益主体协调优化的主动配电网日前-实时能量管理方法.电网技术，2021，45(6)：2299-2307.
[25]安学利，唐拥军，王允.基于健康样本的风电机组滚动轴承状态评估.中国水利水电科学研究院学报，2015，13(1)：48-53．
[26]安学利，唐拥军，吴光军，陈海元.基于健康样本的风电机组状态评估与异常检测系统.大电机技术，2015，(2)：14-17．
[27]安学利，潘罗平，张飞.基于EEMD和近似熵的水电机组摆度去噪方法.水力发电学报，2015，34(4)：163-169．
[28]安学利，潘罗平，张飞，唐拥军.水电机组劣化趋势混合预测模型.水力发电学报，2014，33(3)：286-291．
[29]安学利，潘罗平，桂中华，周叶.抽水蓄能电站机组异常状态检测模型研究.水电能源科学，2013，31(1)：157-160.
[30]安学利，潘罗平，张飞.基于三维曲面的抽水蓄能电站机组故障预警模型.水力发电，2013，39(1): 71-75.
[31]王贵来，安学利*.基于ITD的局部放电去噪方法的研究.大电机技术，2021(06)：75-80.
[32]吴双杰，亓劼，安学利*，潘罗平，郭曦龙，张建明.混流式水电机组开机方式优化研究.水力发电学报，2021，40（2）：158-166.
[33]丁光，安学利*，王开，潘罗平，郭曦龙，刘永强.抽水蓄能机组水轮机工况启动时机组及厂房振动时频分析.中国水利水电科学研究院学报，2017，15（6）：444-448.
[34]罗成宗，丁光，潘罗平，郭曦龙，刘永强，安学利*.抽水蓄能机组过渡过程振动特性研究.大电机技术，2017，（6）：66-70.
[35]于晓东，潘罗平，安学利*.基于VMD和排列熵的水轮机压力脉动信号去噪算法.水力发电学报，2017，36（8）：78-85.
[36]樊玉林，桂中华，王明芳，安学利*.基于VMD的抽水蓄能机组振动参数演化预测.中国水利水电科学研究院学报，2016，14（5）：345-349.
专（译）著：
杨俊杰，安学利，刘力著，水电能源系统最优调控的先进理论与方法.中国水利水电出版社，2015年1月.
近几年获省部级自然/科技进步一等奖2项、二等奖4项等多项奖励。
获奖：
[37]大型水电机组动力学建模、故障诊断与优化控制，教育部自然科学奖一等奖，2017，安学利，第4获奖人.
[38]水电机组智能评估及诊断技术研究与应用大禹水利科学技术奖一等奖，2018，安学利，第5获奖人.
[39]泵站群安全高效运行关键技术及自动化平台安徽省科学技术奖二等奖，2017，安学利，第6获奖人.
[40]国产600MW大型水轮发电机组开机方式关键技术研究及应用中国能源研究会能源创新二等奖，2020，安学利，第2获奖人.
[41]特大型水电机组控制优化、故障诊断与状态评估关键技术及应用中国大坝工程学会科技进步奖二等奖，2022，安学利，第5获奖人.
[42]国产600MW大型水轮发电机组开机方式关键技术研究及应用中国华电集团公司科技进步二等奖，2020，安学利，第2获奖人.
专利：
[1]国家发明专利：安学利，潘罗平，田雨，赵明浩，刘娟.一种厂房振动多尺度分析方法（专利号：ZL 201711259783.5）.
[2]国家发明专利：安学利，潘罗平，江翠伟.一种闸门安全评估方法（专利号：ZL 201910266260.6）.
[3]国家发明专利：安学利，付婧，郭曦龙.一种发电机参数辨识方法（专利号：ZL 201910266221.6）.
[4]国家发明专利：安学利，潘罗平，郭曦龙.一种设备性能退化趋势提取及预测方法（专利号：ZL 201910266867.4）.
[5]国家发明专利：安学利，付婧，郭曦龙.一种机组设备温度异常检测方法（专利号：ZL 201910266851.3）.
[6]国家发明专利：安学利，潘罗平.一种水轮机调节系统参数辨识方法（专利号：ZL 201910266808.7）.
[7]国家发明专利：安学利，潘罗平，田雨，赵明浩，刘娟.一种结构损伤检测方法（专利号：ZL 201711261151.2）.
[8]国家发明专利：安学利，潘罗平，曹登峰.一种水电机组健康评估方法（专利号：ZL 201810193455.8）.
[9]国家发明专利：安学利，潘罗平，赵明浩.一种局部放电去噪方法（专利号：ZL 201711259461.0）.
[10]国家发明专利：安学利，潘罗平，刘娟.一种基于声音信号识别机组状态的方法（专利号：ZL 201711261652.0）.
[11]国家发明专利：安学利，潘罗平.一种水轮机尾水管动态特征的提取方法（专利号：ZL201410140330.0）.
[12]国家发明专利：安学利，潘罗平，唐拥军.一种风电机组变工况下滚动轴承自适应异常检测方法（专利号：ZL201410140381.3）.
标准：
[1]安学利（14/21）.水力机械（水轮机、蓄能泵和水泵水轮机）振动和脉动现场测试规程（GB/T 17189-2017）.中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局、中国国家标准化管理委员会发布.
[2]安学利（2/25）.水轮发电机组振动状态评估与诊断技术导则（TCSEE 0194-2021）.中国电机工程学会发布.
[3]安学利（27/27）.水利工程质量检测技术规程（SL 734-2016）.中华人民共和国水利部发布.
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