郑凌蔚博士

职称：副教授邮箱：zhenglw@hdu.edu.cn 研究方向：可再生能源发电预测、微电网运行与控制、综合能源系统优化调度导师类型：硕导

郑凌蔚，女，博士，副教授，硕士生导师，美国劳伦斯－伯克利国家实验室（Lawrence Berkeley National Laboratory, LBNL）访问学者。主要研究方向包括新能源发电预测、综合能源系统及微电网调度优化、人工智能在新能源领域中的应用等，作为主要骨干承担了国家发改委中日合作项目“先进稳定的并网光伏发电微电网国际合作实证研究”、浙江省科技厅重大专项“并网太阳能光伏发电微型电网系统的关键技术研发与实证研究”等多项国家级和省部级项目的研发任务，相关成果在《Applied Energy》、《Energy》等能源领域TOP期刊以及《Journal of Renewable and Sustainable Energy》、《International Trans. on Electrical Energy Systems》等高水平期刊上发表。校“教学之星”、“优秀班主任”、自动化学院“十佳导师”，所带研究生获国家奖学金1名，省优秀毕业研究生1名。指导学生参加移动终端、电子设计、挑战杯等研究生创新实践系统大赛，获得国家三等奖3项，省一等奖2项，省二等奖6项，被评为“研究生电子设计竞赛优秀指导教师”。

本科生课程：《工程电磁场》

研究生课程：《高等电力系统规划》

纵向科研

“数据－知识”联合驱动学习的综合能源系统两阶段优化调度研究，浙江省自然科学基金，主持，2023

大数据环境下考虑需求侧响应非理性用户行为的智能电网优化调度研究，浙江省自然科学基金，参与，2019

考虑风光发电与V2G随机性的配电系统电源规划研究，国家自然科学基金，参与，2014

含多种互补能源的光伏直流微网系统研究，国家自然科学基金，参与，2013

微网并网点变潮流控制与经济运行研究，浙江省自然科学基金，主持，2012

并网太阳能光伏发电微型电网系统的关键技术研发与实证研究，浙江省重大科技专项重点项目，参与，2009

论文

近年来一作或通讯作者代表作：

1. Zheng LW(*), Hao Wu, Siqi Guo, ,et al. Real-time dispatch of an integrated energy system based on multi-stage reinforcement learning with an improved action-choosing strategy, Energy, 2023.

2. Zheng LW(*), Su R, Sun XY, et al. Historical PV-output characteristic extraction based weather-type classification strategy and its forecasting method for the day-ahead prediction of PV output[J]. Energy, 2023.

3. Sun XY; Wu H; Guo SQ; Zheng LW(*). Day-Ahead Optimal Scheduling of Integrated Energy System Based on Type-II Fuzzy Interval Chance-Constrained Programming. Energies, 2022.

4. An WB, Zheng LW(*), Yu JW, et al. Ultra-short-term prediction method of PV power output based on the CNN–LSTM hybrid learning model driven by EWT[J]. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2022.

4.Jiang Y, Zheng LW(*), Ding X. Ultra-short-term prediction of photovoltaic output based on an LSTM-ARMA combined model driven by EEMD[J]. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2021.

5.Zheng LW(*) , Zhou XQ , Qiu Q , et al. Day-ahead optimal dispatch of an integrated energy system considering time-frequency characteristics of renewable energy source output[J]. Energy, 2020.

6.周星球，郑凌蔚*，杨兰，等. 考虑多重不确定性的综合能源系统日前优化调度[J]. 电网技术, 2020.（入选《电网技术》杂志2022年最具影响力论文）

7.Zheng LW(*), Liu Z, Shen J, et al. Very short-term maximum Lyapunov exponent forecasting tool for distributed photovoltaic output[J]. Applied Energy, 2018, 229: 1128-1139.

近年来一作专利：

(1)基于光伏组件发电效率估算的光伏面板积尘度评测方法, CN202110219225.6 (授权发明)

(2)一种基于光伏微网运行成本的蓄电池充放电调度优化方法, CN201810980784.7 (授权发明)

(3)基于希尔伯特边际谱特征的光伏组件性能一致性评价方法, CN201810980344.1 (授权发明)

(4)基于天空亮度信息动态关联的光伏发电在线短期预测方法, CN201810480096.4 (授权发明)

(5)基于平均Lyapunov指数的光伏发电在线预测方法, CN201810981220.5 (授权发明)

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