1995年9月至1999年7月，杨东升就读于东北大学测控技术与仪器仪表专业，毕业获得学士学位。

2001年9月至2004年3月，就读于东北大学电力电子与电力传动专业，毕业获得硕士学位。

2004年3月至2007年3月，就读于东北大学控制理论与控制工程专业，毕业获得博士学位。

2007年3月至2008年12月，任东北大学信息科学与工程学院讲师。

2009年1月至2012年12月，任东北大学信息科学与工程学院副教授。

2011年9月，入选辽宁省第六批“百千万人才工程”百人层次。

2013年1月至2018年6月，任东北大学信息科学与工程学院教授。

2018年6月，任东北大学智能电气科学与技术研究院教授、教学主任。

2020年11月，当选为英国工程技术学会会士（IET Fellow）。

复杂能源系统状态感知与全层次表征建模理论

杨东升提出了基于图论的最大匹配区域能源网络节点可观性理论方法，构建了高维时空异构的区域综合能源机理和数据集成表征模型，突破了传统建模方法应用于大规模网络时的计算复杂度问题以及多尺度性质表征困难的问题。

（一） 提出了基于本征介数的复杂能源系统可观域评估与网络化表征建模

针对大规模能源系统的表征建模问题，首次提出了网络统计特性与本征介数融合的能源系统表征方法，打破传统图论表征方法不考虑动态、工程实用性差的瓶颈，形成了以边权重最大的可观域计算准则，实现了复杂能源系统可观域数量最小全覆盖， 解决复杂能源系统感知效能与成本矛盾的问题。

（二） 提出了复杂能源系统关键节点状态观测与数据知识驱动的表征建模

针对新能源、能源枢纽、电力电子化负荷等关键设备机理不清、状态不完备的表征建模问题，提出基于观测器的关键状态估计方法，解决了不完备状态下观测难问题，实现复杂能源系统工质异性的源—网—荷的设备节点表征建模，实现百万人口级复杂能源系统建模时间<25 秒；建模误差<1%；数据容错的鲁棒性>97%。

（三） 提出了复杂能源系统网络化闭环分布控制表征建模

针对多域、多空间与多时间的复杂能源系统信息联通状态不确定变化的控制表征建模问题，首次将随机马氏跳变理论用于表征联通状态的不确定变化现象，克服了泊松二项分布表征建模不完备的局限性，实现了复杂能源系统信息联通不确定变化特性描述，为复杂能源系统频率及电压一致性控制提供理论支撑。

复杂能源系统暂稳态多源多域“源—网—荷—储”协同优化

杨东升首次提出了热可控负荷增加分布电源虚拟惯量和阻尼的新方法，形成了基于事件驱动的复杂配电网多源多域“源—网—荷—储”就地协同与网络优化控制理论，解决了含随机扰动、多目标冲突、多重约束的组合优化NP‐Hard问题。

（一）提出了复杂能源系统自适应优化控制方法

揭示了能源系统单元设备物理动态特征与壁垒设计机理之间的关系，提出了基于壁垒李雅普诺夫函数的状态受限自适应跟踪控制方法，给出了稳定裕度与控制效能之间的量化关系，形成了基于性能类圆锥模型的自适应模糊预设性能控制方法，实现了能源系统单元设备运行优化控制。

（二）提出了融合增强学习与事件触发驱动的“源网荷”最优控制方法

提出了基于时间差分和强化学习融合的多步迭代最优控制方法，用自举状态值函数替代经验平均估计状态的值函数，避免了蒙特卡罗回合更新，单步更新，速度更快，建立模型—评价—执行三网络结构，实现了复杂能源系统的源网荷电压/频率自适应最优控制。

（三）提出了时变有向图下复杂能源系统去中心功率优化协同策略

针对复杂能源系统变化结构拓扑下的功率优化问题，建立连接概率矩阵预测的系统拓扑辨识结构，提出了时变有向图下的频率一致性的分布式控制方法，建立了面向广域对象控制的下垂控制与协同控制融合方法理论，解决了变拓扑结构下复杂能源系统的功率优化问题。

复杂能源系统暂稳态风险辨识及异常诊断

杨东升提出了基于机器学习实现复杂配电系统故障早期预警的基础理论，突破了缺失样本条件下系统早期缺陷风险辨识难的问题，为设备健康状态的智能监测和评估提供了新方法。

（一）提出了复杂能源系统多维特征解耦分析与状态诊断方法

首次将等级相关性理论引入卷积神经网络中用于解耦分析多维分布的系统状态特征，克服了时序信号深度学习高维映射不可控的局限性，实现了复杂能源系统多维分布特征的解耦挖掘分析，为复杂能源系统状态诊断与安全稳定运行提供理论支撑。

（二）提出了复杂能源系统半监督故障辨识方法

首次提出容忍老化故障判据并嵌套于故障识别网络中，降低了故障检测误判率；提出基于双堆叠自编码器结构的无监督故障样本自动贴标签方法，面向弱标签、不平衡的原始数据结构，将模糊规则作为故障机理与样本数据融合，实现了复杂能源系统故障快速、准确辨识，保证了复杂能源系统准确率>90%，小电流故障定位精度≤1%馈线长度±100米。

（三）提出了基于异常信号深度对抗增强与辨识的电力设备早期故障方法

针对电力设备早期故障劣化规律不明显、特征提取困难、工况数据不平衡的问题，首次将故障特征不明显的早期故障映射成其所对应的易辨识的快速退化期故障，提出基于LSTM的双生成对抗网络的结构和基于梯度惩罚改进的网络损失函数，克服传统故障辨识方法模式崩塌的不足。并设计了基于异常检测的增强故障辨识算法，该算法减少了真实故障工况信号的需求，为不平衡数据辨识提供平衡解决方案；此外基于奇异值相关性分析改写模型自适应训练目标从区分度、集中度以及准确性三个方面优化增强故障的辨识过程，最终实现早期故障精准分析。

截至2024年12月， 杨东升发表（含录用待刊）SCI论文63篇（第一或通讯作者31篇），其中21篇长文发表于IEEE汇刊系列（第一或通讯作者16篇），JCR分区I区30篇，II区12篇；发表在《IEEE Transactions on Consumer Electronics（IEEE消费电子汇刊）》的论文获得2021年度“1st Place Best Paper”；单篇论文SCI影响因子最高为13.451，累计影响因子298.15，论文他引1360次，单篇最高SCI他引132次。

截至2024年12月， 杨东升作为项目负责人主持国家自然科学基金重点项目1项、国家重点研发计划课题1项、面上项目1项、青年基金1项、国家电网公司重大科技攻关项目等20余项，近五年项目累计合同经费2961万元。

截至2024年12月， 杨东升作为第二获奖人获得国家科学技术进步二等奖、第一获奖人获得中国仪器仪表学会科学技术奖励一等奖、辽宁省科学技术进步奖一等奖等其他省部级奖励5项；作为第一发明人专利分别获日内瓦国际发明金奖、中国国际发明创新展览会金奖、匹兹堡国际发明展INPEX 2016特别奖、匹兹堡国际发明展INPEX 2016优秀奖。

截至2024年12月， 杨东升获得国家授权发明专利43项，第一发明人授权21项，美国授权专利2项，保护期六年以上授权专利19项，专利使用权转让费总计1165万元，专利转化率达25%。

截至2023年9月，杨东升指导学生在科级竞赛中获国家级各类奖项6项，省级各类奖项50余项，指导学生以第一或通讯作者发表基础研究领域的学术论文172篇，授权发明专利25项，软件著作权37项。

截至2023年9月，杨东升负责的教育教学改革获辽宁省高等教育本科教学成果一等奖2项、二等奖3项，1门课程入选国家精品在线开放课程。

杨东升同志忠于党和人民的教育事业，为人正派，作风朴实，自参加工作以来，勇挑重担，尽职尽责，用行动诠释着教师风范与科研精神。作为一名教师，杨东升同志十分热爱其本职工作，求真务实、乐观向上，具有较强的敬业精神和奉献精神。工作上兢兢业业，始终保持认真的工作态度和一丝不苟的工作作风。（全国高校思想政治工作网评）

杨东升作为一名青年骨干教师，自从事教学工作以来，工作积极主动，尽心尽职，勤奋努力。他凭着坚定的共产主义信念和强烈的事业心，始终以高昂的热情、勤奋的工作、顽强的意志、科学的态度和无私奉献精神，在平凡的工作岗位上求真务实、锐意进取、勇挑重担。（东北大学信息科学与工程学院评）