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臧海祥

职称： 教授 博士生导师

部门： 能源与电气学院党委、能源与电气学院

学科： 电气工程

教学部门： 电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院

电话：

邮件： zanghaixiang@hhu.edu.cn

办公地址： 勤学楼5411

通讯地址： 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

邮编： 211100

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个人简介

臧海祥，教授，博士生导师，江苏江都人，中共党员，电力工程系主任。入选江苏省333高层次人才第三层次，入选斯坦福全球前2%顶尖科学家榜单(年度影响力)，IEEE Senior Member。主持国家自然基金项目3项，以第一作者或通讯作者发表了高质量论文50余篇，其中SCI收录30余篇，EI收录20篇，ESI 0.1%热点论文1篇，ESI 1%高被引论文5篇，Scopus前1%高被引论文2篇，第一发明人授权发明专利20余项；以第二完成人获得2021年度宁夏自治区科学技术奖二等奖、第三完成人获得2019年度江苏省科学技术奖二等奖、以第一完成人获得2021年电力建设科学技术进步奖二等奖；指导的1名硕士学位论文获评江苏省优秀学术学位硕士学位论文；担任《Protection and Control of Modern Power Systems》副编辑、《Energy Engineering》编委、《电力系统自动化》编委候补委员、《电力自动化设备》青年编委、《电力系统保护与控制》青年编委、《电力建设》青年编委等。IEEE PES Nanjing Chapter 第一届执委会教育委员会主席，江苏省电工技术学会能源大数据专业委员会主任。入选河海大学“大禹学者计划”第三层次、第四层次。


长期参与竞赛、创新创业等指导工作，目前带领团队已获中国研究生能源装备创新设计大赛一等奖（优秀指导教师）、高校电气电子工程创新大赛全国一等奖（优秀指导教师）、全国大学生节能减排一等奖、全国大学生可再生能源优秀科技作品竞赛一等奖、江苏省大学生创新大赛（互联网+）一等奖（优秀指导教师）、江苏省研究生智慧电力科技创新大赛一等奖、高校电气电子工程创新大赛江苏省一等奖、江苏省大学生节能减排社会实践与科技竞赛一等奖、挑战杯中国大学生创业计划竞赛江苏省银奖以及河海大学创新创业训练国家级、省级项目立项等荣誉。


2009年9月保送进入东南大学电气工程专业攻读硕士学位，2011年3月取得硕博连读资格，2014年11月获工学博士学位，同年任教于河海大学电力系，2017年晋升为副教授，2021年作为副教授破格晋升为博士生导师，2024年晋升为教授。主要从事以分布式光伏为代表的可再生能源接入、人工智能在电力系统中应用等领域的研究，主讲《电气设备》、《电力系统规划与可靠性》等课程。


个人资料

  • 姓名： 臧海祥
  • 性别： 男性
  • 学位： 博士
  • 出生年月： 1986-11-26 00:00:00.0
  • 学历： 博士研究生
  • 毕业院校： 东南大学

教育经历

  • 2009.9-2014.11, 东南大学, 电气工程, 博士
  • 2005.9-2009.6, 南京师范大学, 电气工程及其自动化, 学士

工作经历

  • 2024.07-至今,河海大学，电气与动力工程学院, 教授，博导，系主任
  • 2021.10-2024.06, 河海大学，能源与电气学院/电气与动力工程学院, 副教授、博导
  • 2017.7-2021.9, 河海大学，能源与电气学院, 副教授、硕导、副系主任
  • 2014.11-2017.6, 河海大学，能源与电气学院, 讲师
  • 2019.12-2020.12, Nanyang Technological University, 访问学者，合作导师：徐岩教授

研究领域

主要从事以分布式光伏为代表的可再生能源接入、人工智能在电力系统中应用等领域的研究。依托国家自然基金（51507052）等项目的研究成果，基于GPU深度学习硬件软件平台，利用深层神经网络回归预测模型，实现包括系统母线负荷、含光储多元用户负荷、分行业用户负荷和新能源发电出力功率等在内的多种电力系统预测需求；基于深度学习算法的大数据分析能力，实现诸如电网监控事件处理、计量装置异常辨识、用户停电投诉分析等电力系统业务功能，提升电力系统智能化监测管理水平。主持和参与了国家电网有限公司的《基于机器学习的电网监控业务事件化处理技术研究与应用》、《基于微气象信息和大数据分析的多行业精细化负荷预测及应用系统建设》、《数据模型混合驱动的低压台区线损率标杆值建模关键技术研究》等多个横向项目研究。通过与中国电力科学研究院有限公司等单位合作，光伏功率预测、光照资源评估等技术在“光伏领跑者计划”示范工程得到了推广应用，项目成果获得了江苏省科学技术奖二等奖、宁夏自治区科学技术奖二等奖等。在IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Sustainable Energy、IEEE Transactions on Industrial Informatics、中国电机工程学报、电力系统自动化等国内外高水平期刊上发表相关论文。下图为自主开发的智慧光伏云平台。


科研项目

  • 1、基于可解释性多模态数据驱动的分布式光伏出力可观可测技术研究, 2025.1- 2028.12, 国家自然科学基金面上项目, 纵向主持.
  • 2、基于物理-数据融合的光伏电站辐照强度估计和预测模型研究, 2021.1-2024.12, 国家自然科学基金面上项目, 纵向主持.
  • 3、光伏发电规划亚健康行为分析及对策研究, 2016.1-2018.12, 国家自然科学基金青年项目, 纵向主持.
  • 4、光伏发电系统规划设计关键问题及对策研究, 2017.1-2018.12, 江苏省智能电网技术与装备重点实验室, 纵向主持.
  • 5、光伏发电系统宏观与微观规划关键问题研究, 2018.6-2020.5, 江苏省配电网智能技术与装备协同创新中心, 纵向主持.
  • 6、光伏电站场地规划相关基础问题研究, 2015.3-2017.3, 中央高校基本科研业务费专项资金, 纵向主持.
  • 7、实际场景下光伏发电规划及运行关键问题及对策研究, 2018.1-2019.12, 中央高校基本科研业务费专项资金, 纵向主持.
  • 8、城市配网投资收益分析研究, 2015.6-2015.12, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 9、智能电网园区能源全局优化策略方法研究及软件开发,2015.2-2016.1,国电南瑞科技股份有限公司,横向主持.
  • 10、新能源高渗透率区域电网规划研究, 2016.12-2017.6, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 11、分布式新能源影响运检安全的风险评估和预警方法, 2017.4-2018.12, 国家电网公司项目, 横向主持.
  • 12、能源互联网下含电动汽车的智能配电网概率协调规划技术研究与应用, 2017.7-2019.9, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 13、城市核心区柔性负荷精细化控制策略研究, 2017.7-2017.12, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 14、负荷虚拟同步机的模型、特征及作用研究项目, 2017.10-2018.9, 中国电力科学研究院南京分院, 横向主持.
  • 15、城市智能光储充电塔运行控制关键技术研究, 2017.10-2019.11, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 16、区域综合能源系统多网流耦合模型建立与运行优化方法研究, 2018.8-2019.10, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 17、计量装置异常运行状态辨识模型研究, 2018.12-2019.12, 江苏方天电力技术有限公司, 横向主持.
  • 18、基于新能源与储能配套并网的有功无功控制策略及涉网性能研究, 2018.12-2019.12, 江苏方天电力技术有限公司, 横向主持.
  • 19、低压台区线损影响因素及典型值研究, 2018.12-2019.12, 江苏方天电力技术有限公司, 横向主持.
  • 20、基于区块链的虚拟电厂交易管理关键技术研究, 2019.7-2020.12, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 21、面向规模化电动汽车的柔性台区协同运行与控制关键技术研究, 2019.7-2020.12, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 22、配电终端电源状态智慧感知与充放电优化技术研究服务,2020.10-2021.11, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 23、一种基于深层卷积神经网络的光伏功率预测方法(专利实施许可),2021.5-2022.5, 南京软核科技有限公司, 成果转化.
  • 24、 通信共享电力基础设施技术规范技术开发服务, 2021.7-2021.10, 国网江苏省电力有限公司, 横向主持.
  • 25、面向城市综合能源智慧管控物联体系架构技术服务 , 2021.9-2022.6,国网江苏省电力有限公司, 横向主持.

论文

  • 1、 Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Trivedi Anupam, et al., Prediction of Non-Stationary Multi-Head Cloud Motion Vectors for Intra-Hourly Satellite-Derived Solar Power Forecasting, IEEE Transactions on Power Systems, 2024,39(2): 4010-4019.(SCI，中科院一区，IF：6.5，TOP期刊)
  • 2、Liu Jingxuan, Zang Haixiang*, Ding Tao, et al., Sky-Image-Derived Deep Decomposition for Ultra-Short-Term Photovoltaic Power Forecasting, IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2024, 15(2):871-883.(SCI，中科院一区，IF：8.6，TOP期刊)
  • 3、Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Trivedi Anupam, et al., Mitigating the Impact of Photovoltaic Power Ramps on Intraday Economic Dispatch Using Reinforcement Forecasting, IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2024,15(1):3-12.(SCI，中科院一区，IF：8.6，TOP期刊, 高被引论文)
  • 4、 Zang Haixiang*, Chen Dianhao, Liu Jingxuan, et al., Improving ultra-short-term photovoltaic power forecasting using a novel sky-image-based framework considering spatial-temporal feature interaction, Energy, 2024, 293:130538.(SCI，中科院一区，IF：9，TOP期刊)
  • 5、Zang Haixiang*, Zhang Yue, Cheng Lilin, et al., Multi-site solar irradiance forecasting based on adaptive spatiotemporal graph convolutional network, Expert Systems with Applications, 2024 , 236:121313.(SCI，中科院一区，IF：7.5，TOP期刊)
  • 6、臧海祥, 赵勇凯, 张越, 等, 基于低风速功率修正和损失函数改进的超短期风电功率预测, 电力系统自动化, 2024,48(7):248-257.(EI检索)
  • 7、臧海祥, 陈玉伟, 程礼临, 等, 基于多尺度分量特征学习的用户级超短期负荷预测, 电网技术, 2024, 48(6):2584-2592.(EI检索)
  • 8、张越, 臧海祥, 程礼临, 等, 基于自适应时序表征和多级注意力的超短期风电功率预测, 电力自动化设备, 2024,44(2):117-125.(EI检索)
  • 9、 Zang Haixiang*, Geng Minghao, Huang Manyun, et al., Asynchronous and Adaptive State Estimation of Integrated Electricity–Gas Energy Systems, IEEE Internet of Things Journal, 2023, 10(9): 7636-7644. (SCI，中科院一区，IF：10.6，TOP期刊)
  • 10、 Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Wei Zhinong, et al., Secure Multi-Party Household Load Scheduling Framework for Real-Time Demand-Side Management, IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2023, 14(1): 602-612. (SCI，中科院一区，IF：8.8，TOP期刊)
  • 11、 Liu Jingxuan, Zang Haixiang*, Ding Tao, et al., A Transformer-based multimodal-learning framework using sky images for ultra-short-term solar irradiance forecasting, Applied Energy, 2023, 342: 121160.(SCI，中科院一区，IF：11.2，TOP期刊)
  • 12、 Liu Jingxuan, Zang Haixiang*, Cheng Lilin, et al., Harvesting spatiotemporal correlation from sky image sequence to improve ultra-short-term solar irradiance forecasting, Renewable Energy, 2023, 209: 619-631. (SCI，中科院一区，IF：8.7，TOP期刊)
  • 13、 臧海祥, 许瑞琦, 刘璟璇，等, 基于多维融合特征和卷积神经网络的多任务用户短期负荷预测, 电力系统自动化, 2023, 47(13), 69-77. (EI收录)
  • 14、臧海祥, 张越, 程礼临, 等, 基于ICEEMDAN-LSTM和残差注意力的短期太阳辐照度预测, 太阳能学报, 2023, 44(12):175-181.(EI收录)
  • 15、 Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Wei Zhinong, et al., Solar Power Prediction Based on Satellite Measurements - A Graphical Learning Method for Tracking Cloud Motion[J], IEEE Transactions on Power Systems, 2022, 37(3): 2335-2345. (SCI，中科院一区，IF：6.6，TOP期刊)
  • 16、 Cheng Lilin, Zang Haixiang, Wei Zhinong*, et al., Short term Solar Photovoltaic Power Prediction Learning Directly from Satellite Images with Regions of Interest[J], IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2022, 13(1): 629-639. (SCI，中科院一区，IF：8.8，TOP期刊)
  • 17、 Zang Haixiang*, Jiang Xin, Cheng Lilin, et al., Combined empirical and machine learning modeling method for estimation of daily global solar radiation for general meteorological ob ervation stations[J], Renewable Energy, 2022, 195: 795-808. (SCI，中科院一区，IF：8.7，TOP期刊)
  • 18、 Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Wei Zhinong, et al., Evaluation of opaque deep-learning solar power forecast models towards power-grid applications[J], Renewable Energy, 2022, 198: 960-972. (SCI，中科院一区，IF：8.7，TOP期刊)
  • 19、程礼临, 臧海祥, 卫志农，等, 考虑多光谱卫星遥感的区域级超短期光伏功率预测[J], 中国电机工程学报, 2022, 42(20): 7451-7465. (EI收录)
  • 20、臧海祥，耿明昊，黄蔓云，等, 电-热-气混联综合能源系统状态估计研究综述与展望[J], 电力系统自动化, 2022, 46(7): 187-199. (EI收录)
  • 21、臧海祥，郭镜玮，黄蔓云，等, 基于改进Wasserstein生成式对抗网络的电力系统不良数据辨识[J], 电力自动化设备, 2022, 42(9): 50-56. (EI收录)
  • 22、臧海祥*，马铭欣，周亦洲，等, 电力市场环境下风电-光热-生物质混合电站鲁棒优化调度模型[J], 电力系统保护与控制, 2022, 50(05): 1-11. (EI收录)
  • 23、Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Xu Yan, et al., Probabilistic Residential Load Forecasting Based on Micrometeorological Data and Customer Consumption Pattern[J], IEEE Transactions on Power Systems, 2021, 36(4): 3762-3775. (SCI，中科院一区，IF：6.6，TOP期刊)
  • 24、Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Ding Tao, et al., Multi-meteorological-factor-based Graph Modeling for Photovoltaic Power Forecasting[J], IEEE Transactions on Sustainable Energy, 2021, 12(3): 1593-1603. (SCI，中科院一区，IF：8.8，TOP期刊)
  • 25、Cheng Lilin, Zang Haixiang, Xu Yan*, et al., Augmented Convolutional Network for Wind Power Prediction: A New Recurrent Architecture Design with Spatial-temporal Image Inputs[J], IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2021, 17(10): 6981-6993. (SCI，中科院一区，IF：12.3，TOP期刊)
  • 26、Zang Haixiang*, Xu Ruiqi, Cheng Lilin, et al., Residential load forecasting based on LSTM fusing self-attention mechanism with pooling[J], Energy, 2021, 229: 120682. (SCI，中科院一区，IF：9，TOP期刊, 高被引论文)
  • 27、 臧海祥*，郭镜玮，黄蔓云，等, 基于深度迁移学习的时变拓扑下电力系统状态估计[J], 电力系统自动化, 2021, 45(24): 49-56. (EI收录)
  • 28、臧海祥*，程礼临，刘玲，等, 基于数据驱动的太阳辐射估计和预测研究与展望[J], 电力系统自动化, 2021, 45(11): 170-183. (EI收录)
  • 29、臧海祥*，舒宇心，傅雨婷，等, 考虑多需求场景的城市电动汽车充电站多目标规划[J], 电力系统保护与控制, 2021, 45(9): 67-80. (EI收录)
  • 30、Zang Haixiang*, Cheng Lilin, Ding Tao, et al., Application of functional deep belief network for estimating daily global solar radiation: A case study in China[J], Energy, 2020, 191: 116502. (SCI，中科院一区，IF：9，TOP期刊)
  • 31、Zang Haixiang*, Liu Ling, Sun Li, et al., Short-term global horizontal irradiance forecasting based on a hybrid CNN-LSTM model with spatiotemporal correlations[J], Renewable Energy, 2020, 160: 26-41. (SCI，中科院一区，IF：8.7，TOP期刊, 热点论文, 高被引论文)
  • 32、Zang Haixiang*, Cheng Lilin, Ding Tao, et al., Day-ahead photovoltaic power forecasting approach based on deep convolutional neural networks and meta learning[J], International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2020, 118: 105790. (SCI，中科院二区，IF：5.2, 高被引论文)
  • 33、臧海祥*，傅雨婷，陈铭，等, 基于改进自适应遗传算法的EV充电站动态规划[J], 电力自动化设备, 2020, 40(1): 163-170. (EI收录)
  • 34、 Zang Haixiang*, Cheng Lilin, Ding Tao, et al., Estimation and validation of daily global solar radiation by day of the year-based models for different climates in China[J], Renewable Energy, 2019, 135: 984-1003. (SCI，中科院一区，IF：8.7，TOP期刊)
  • 35、 Zang Haixiang*, Geng Minghao, Xue Mingfeng, et al., A Robust State Estimator for Integrated Electrical and Heating Networks[J], IEEE Access, 2019, 7: 109990-110001. (SCI，中科院二区，IF:3.9)
  • 36、 Bai Ziyu, Sun Guoqiang, Zang Haixiang*, et al., Identification Technology of Grid Monitoring Alarm Event Based on Natural Language Processing and Deep Learning in China[J], Energies, 2019, 12(17): 3258. (SCI收录)
  • 37、 Zang Haixiang*, Cheng Lilin, Ding Tao, et al., Hybrid method for short-term photovoltaic power forecasting based on deep convolutional neural network[J], IET Generation, Transmission & Distribution, 2018, 12(20): 4557-4567. (SCI收录)
  • 38、 Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Ding Tao, et al., Ensemble Recurrent Neural Network Based Probabilistic Wind Speed Forecasting Approach[J], Energies, 2018, 11(8): 1958. (SCI收录)
  • 39、 Zang Haixiang*, Fu Yuting, Chen Ming, et al., Bi-Level Planning Model of Charging Stations Considering the Coupling Relationship between Charging Stations and Travel Route[J], Applied Sciences, 2018, 8(7): 1130. (SCI收录)
  • 40、 Guo Mian, Zang Haixiang*, Gao Shengyu, et al., Optimal Tilt Angle and Orientation of Photovoltaic Modules Using HS Algorithm in Different Climates of China[J], Applied Sciences, 2017, 7(10): 1028. (SCI收录)
  • 41、 Zang Haixiang*, Wang Miaomiao, Huang Jing, et al., A Hybrid Method for Generation of Typical Meteorological Years for Different Climates of China[J], Energies, 2016, 9(12): 1094. (SCI收录)
  • 42、 Zang Haixiang*, Guo Mian, Wei Zhinong, et al., Determination of the Optimal Tilt Angle of Solar Collectors for Different Climates of China[J], Sustainability, 2016, 8(7): 654. (SCI收录)
  • 43、 Zang Haixiang*, Guo Mian, Qian Zeyu, et al., A Novel Method for Fast Configuration of Energy Storage Capacity in Stand-Alone and Grid-Connected Wind Energy Systems[J], Sustainability, 2016, 8(12): 1336. (SCI收录)
  • 44、 Zang Haixiang*, Fan Lei, Guo Mian, et al., Short-Term Wind Power Interval Forecasting Based on an EEMD-RT-RVM Model[J], Advances in Meteorology, 2016, 2016: 1-10. (SCI收录)
  • 45、 臧海祥*，何天雨，刘建坤，等, 热启动环境下含统一潮流控制器的线性化最优潮流模型[J], 电网技术, 2016, 40(11): 3517-3524. (EI收录)
  • 46、 臧海祥*，余爽，卫志农，等, 计及安全约束的虚拟电厂两层优化调度[J], 电力自动化设备, 2016, 36(8): 96-102. (EI收录)
  • 47、 Cheng Lilin, Zang Haixiang*, Ding Tao, et al., A Combined Optimization Structure of Adaptive Neuro-fuzzy Inference System for Probabilistic Photovoltaic Power Forecasting[C], 2019 IEEE Power & Energy Society General Meeting (PESGM). (EI收录)
  • 48、 Wang Miaomiao, Zang Haixiang*, Cheng Lilin, et al., Application of DBN for estimating daily solar radiation on horizontal surfaces in Lhasa, China[J], Energy Procedia, 2019, 158: 49-54. (EI收录)
  • 49、 Fu Yuting, Zang Haixiang*, Chen Ming, et al., Optimal Allocation for Electric Vehicle Rapid Charging Stations Based on Asaga[C], 2018 China International Conference on Electricity Distribution (CICED). (EI收录)
  • 50、 Qian Zeyu, Zang Haixiang*, Guo Mian, et al., Optimal Configuration of Energy Storage in Off-grid Micro Grid with Practical Principle[C], 2017 IEEE 7th Annual International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). (EI收录)
  • 51、 Zang Haixiang*, Liang Zhi, Guo Mian, et al., Short-term wind speed forecasting based on an EEMD-CAPSO-RVM model[C], 2016 IEEE PES Asia-Pacific Power and Energy Engineering Conference (APPEEC). (EI收录)

科技成果

  • 1、臧海祥, 程礼临, 刘玲, 刘冲冲, 卫志农, 孙国强, 基于泛函深度信念网络的日太阳辐射资源评估方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201910334439.0.
  • 2、臧海祥, 刘玲, 王苗苗, 刘冲冲, 卫志农, 孙国强, 一种基于mRMR-DBN算法的无量测区太阳辐射估算方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201910468677.0.
  • 3、臧海祥, 程礼临, 梁智, 王苗苗, 卫志农, 孙国强, 一种基于深层卷积神经网络的光伏功率预测方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201810269300.8.
  • 4、臧海祥, 程礼临, 王苗苗, 刘玲, 刘冲冲, 卫志农, 孙国强, 一种基于集成循环神经网络的概率风速预测方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201810889822.8.
  • 5、臧海祥, 王苗苗, 郭勉, 江钧, 卫志农, 孙国强, 朱瑛, 一种考虑经济因素的电站级光伏倾角优化方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201710946718.3.
  • 6、臧海祥, 郭勉, 卫志农, 孙国强, 孙永辉, 朱瑛, 陈胜, 楚云飞, 一种确定独立新能源系统接入储能装置容量的方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201510509660.7.
  • 7、臧海祥, 许瑞琦, 王苗苗, 刘冲冲, 卫志农, 孙国强, 一种基于ANFIS算法的光伏组件倾角优化方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201910469140.6.
  • 8、臧海祥, 程礼临, 刘玲, 刘冲冲, 卫志农, 孙国强, 基于卷积神经网络与元学习的光伏功率预测方法及系统, 发明型, 已授权, 专利号: 201910335212.8.
  • 9、臧海祥, 耿明昊, 卫志农, 孙国强, 黄蔓云, 陈胜, 基于拉格朗日状态估计器的电热互联综合能源系统坏数据辨识的方法及装置, 发明型, 已授权, 专利号: 201910903383.6.
  • 10、臧海祥, 耿明昊, 卫志农, 孙国强, 黄蔓云, 陈胜, 基于伪量测模型的电-热互联综合能源系统抗差状态估计方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201910729159.X.
  • 11、臧海祥, 刘玲, 程礼临, 卫志农, 孙国强, 基于CNN-LSTM的短期太阳辐射预测方法及装置, 发明型, 已授权, 专利号: 202010095619.0.
  • 12、臧海祥，傅雨婷，张思德，卫志农，孙国强, 基于改进的自适应遗传算法的充电站规划方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201910056876.0.
  • 13、臧海祥，傅雨婷，张思德，卫志农，孙国强, 考虑充电站选址与出行路径耦合的充电站两层规划方法, 发明型, 已授权, 专利号: 201810775599.4.
  • 14、程礼临，臧海祥，卫志农，许瑞琦，孙国强, 考虑微气象与用户模式的居民负荷概率预测深度学习方法,发明型, 已授权, 专利号: 202010035713.7.
  • 15、程礼临，臧海祥，卫志农，许瑞琦，孙国强, 基于风流场时空图像学习的风电功率预测系统及预测方法, 发明型, 已授权, 专利号: 202010522362.2.
  • 16、臧海祥，白子瑜，程礼临，孙国强，卫志农, 基于卷积和长短期记忆网络的电网监控告警事件识别方法, 发明型, 已授权, 专利号: 202010058261.4.
  • 17、程礼临，臧海祥，许瑞琦，蒋欣，卫志农，孙国强, 针对气象卫星云图动态注意域的光伏功率预测方法, 发明型，已授权，专利号：202110544261.X.
  • 18、臧海祥，许瑞琦，刘冲冲，徐雨森，卫志农，孙国强, 基于LSTM-SAM模型和池化的居民负荷预测方法, 发明型, 已授权, 专利号: 202110684640.9.
  • 19、臧海祥，马铭欣，赵梓舒，卫志农，孙国强, 考虑不确定性的光热-生物质混合电站鲁棒优化调度模型, 发明型, 已授权, 专利号: 202110642917.1.

开授课程

  • 1、电气设备,本科生,58,32
  • 2、电气设备课程设计,本科生,58,8
  • 3、电力系统规划与可靠性,本科生,193,32
  • 4、电气设备,本科生,78,32
  • 5、电气设备课程设计,本科生,77,16
  • 6、电力系统规划与可靠性,本科生,107,32
  • 7、电气设备,本科生,100,32
  • 8、电气设备,本科生,79,32
  • 9、电气设备,本科生,105,32
  • 10、电气设备,本科生,65,32

教学成果

2016年河海大学教学讲课竞赛二等奖.

教学资源

电气设备网络课程：https://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/2058466#teachTeam

社会职务

EEE PES Nanjing Chapter 第一届执委会教育委员会主席；

IEEE PES中国青年工作委员会委员；

美国电气和电子工程师协会高级会员(IEEE Senior Member)；

《Protection and Control of Modern Power Systems》期刊(中科院1区、SCI、EI期刊)副编辑；

《Energy Engineering》期刊(EI期刊)编委；

《电力系统自动化》期刊(EI期刊)编委候补委员；

《电力自动化设备》期刊(EI期刊)青年编委；

《电力系统自动化》期刊(EI期刊)特邀学术编辑；

《电力系统保护与控制》期刊(EI期刊)青年编委；

《Sustainability》期刊(SCI期刊) Renewable Energy专题客座编辑；

《Applied Science》期刊(SCI期刊) Renewable Energy专题客座编辑；

《电力建设》期刊（中文核心）青年编委；

中国电机工程学会高级会员；

中国电工技术学会高级会员；

IEEE SBLC亚太地区工作组成员；

IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Smart Grid、Applied Energy、Energy、Energy Conversion and Management、Renewable Energy、IET Generation, Transmission & Distribution等国际期刊审稿人；

中国电机工程学报、电力系统自动化、电网技术、电力自动化设备等国内重要核心期刊审稿人。


荣誉及奖励

  • 1、2021年度宁夏自治区科学技术奖, 省部级二等奖, 第二完成人,2022.
  • 2、2019年度江苏省科学技术奖, 省部级二等奖, 第三完成人, 2020.
  • 3、2021年度电力建设科学技术进步奖, 省部级二等奖, 第一完成人, 2021.
  • 4、 2022年度中国电力科学技术奖, 省部级一等奖, 第六完成人, 2022.
  • 5、2022年度江苏省科学技术奖, 省部级二等奖, 第六完成人,2023.
  • 6、2022年度电力创新奖, 省部级二等奖, 第五完成人,2022.
  • 7、2020 年度江苏省电力科学技术进步奖, 市局级三等奖, 第二完成人, 2020.
  • 8、2020 年度江苏省电力科学技术进步奖, 市局级二等奖, 第六完成人, 2020.
  • 9、2021 年度江苏省电力科学技术进步奖, 市局级二等奖, 第九完成人, 2021.
  • 10、2020 年度国网江苏省电力有限公司科学技术奖, 市局级二等奖, 第七完成人, 2020.
  • 11、教育部博士研究生学术新人奖, 2012.
  • 12、教育部博士研究生国家奖学金, 2012.
  • 13、Renewable Energy杰出审稿人, 2015.
  • 14、河海大学讲课竞赛二等奖, 2016.
  • 15、江苏省电工技术学会先进个人, 2017.
  • 16、河海大学优秀班导师, 2018.
  • 17、电力系统自动化杰出审稿人, 2018, 2019.
  • 18、电力系统自动化优秀审稿人, 2020,2021.
  • 19、电力系统保护与控制优秀青年委员,2020, 2021.
  • 20、电力系统自动化优秀特邀学术编辑,2021.
  • 21、河海大学职工年度考核, 校优, 2016, 2017, 2019, 2021,2022.
  • 22、河海大学职工年度考核, 院优, 2018.
  • 23、电力系统保护与控制“十佳青年委员”, 2022.
  • 24、中国电机工程学报优秀审稿专家, 2022.

招生信息

每年招收博士研究生1-2名，学术型硕士2名，专业型硕士3-4名。

目前为止（16-22级），共招收学术型硕士15人（河海9人，南师大4人，南邮1人，南通大学1人），学硕研究生国家奖学金获奖率达60%，1名硕士学位论文获评江苏省优秀学术学位硕士学位论文（学院10年来唯一）。


2015级，协助指导学术型硕士2名（其中1名获得2017年研究生国家奖学金，江苏省三好学生，河海大学“海韵风华十杰百佳”（学习研究类），河海大学优秀毕业研究生，河海大学研究生科技之星等；共发表SCI论文3篇，EI论文2篇，核心论文1篇，授权专利1项）。

2016级，指导学术型硕士1名（获得2017年研究生国家奖学金，河海大学优秀毕业研究生，河海大学优秀硕士学位论文；发表SCI论文1篇，EI论文1篇，授权专利1项）。

2017级，指导学术型硕士2名（两人均获得2018年研究生国家奖学金，河海大学优秀毕业研究生，其中1人获江苏省三好学生；目前为止，共发表SCI论文7篇，EI论文3篇，授权专利7项）。

2018级，指导学术型硕士3名，专业型硕士2名（1人获得2019年研究生国家奖学金，1人获得2020年研究生国家奖学金，河海大学研究生科技之星提名奖；目前为止，共发表SCI论文4篇，EI论文1篇，核心论文1篇，授权专利4项）。


亦师亦友、渡人渡己，真诚欢迎各位有理想有志向有态度的同学报考。