一、导师照片
二、基本信息
郑凌蔚 Zheng lingwei 副教授
所属学院：自动化学院（人工智能学院）
导师类别：硕士生导师
专业与研究方向：新能源发电预测、综合能源系统及微电网调度优化
硕士招生学院：自动化学院（人工智能学院）
联系方式：zhenglw@hdu.edu.cn
三、个人简述
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》、《International Trans. on Electrical Energy Systems》等高水平期刊上发表。自动化学院“十佳导师”，获研究生国家奖学金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”。
四、代表性论文
1. 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.
2. Sun XY; Wu H; Guo SQ; Zheng LW(*). Day-Ahead Optimal Sche****ng of Integrated Energy System Based on Type-II Fuzzy Interval Chance-Constrained Programming. Energies, 2022.
3. 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.
五、学 术 兼 职
担任包括Applied Energy, IEEE Trans. On Sustainable Energy, Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics, Resources, Conservation & Recycling等杂志的审稿人；International Microgrid Symposium组委会委员。
