个人简介
程礼临，河海大学电气与动力工程学院讲师，硕士生导师，所在团队河海大学综合能源系统规划与运行研究所。长期从事电力系统人工智能、新能源发电预测、智能配电网优化等领域研究工作。2022-2023年新加坡国立大学访问学者、合作导师Dipti Srinivasan教授（IEEE Fellow）。发表高质量SCI、EI期刊论文20余篇，其中入选ESI 1%高被引论文2篇，本学科IEEE Trans系列Top期刊8篇，Scopus数据库累计被引1590余次，Scopus-H指数为16；授权国家发明专利10余件。曾参与国家自然科学基金及多项横向科研项目课题，曾获江苏省优秀硕士学位论文、中国国际大学生创新竞赛2024年全国铜奖、第十四届“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛江苏省银奖等奖项及荣誉。
个人资料
- 出生年月： 1995-01-22 00:00:00.0
- 学历： 博士研究生毕业
- 毕业院校： 河海大学
教育经历
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2020.09-2024.06,河海大学,电气工程,博士
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2017.09-2020.06,河海大学,电力系统及其自动化,硕士
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2013.09-2017.06,南京师范大学,电气工程及其自动化,学士
科研项目
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1、国网无锡供电公司2024年新一代变电站防误逻辑智能化验证技术研究服务,2024.08.29 00:00:00+00-2025.12.31 00:00:00+00,程礼临,国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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2、国网无锡供电公司2024年面向电网监控信息事件化的电力大模型标准认知辅助技术研究服务,2024.12.01 00:00:00+00-2027.08.31 00:00:00+00,臧海祥,国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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3、国网连云港供电公司科数部2024年面向新能源港口的氢-电耦合系统协同调度技术研究服务,2024.06.18 00:00:00+00-2025.12.31 00:00:00+00,陈胜,国网江苏省电力有限公司连云港供电分公司,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
论文
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1、Local Input-Output Traceability for Multimodal Solar Power Predictions by Integrating Transitional Neural-Backed Decision Tree,IEEE TRANSACTIONS ON INDUSTRIAL INFORMATICS,2025-11-17,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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2、Prediction of Non-Stationary Multi-Head Cloud Motion Vectors for Intra-Hourly Satellite-Derived Solar Power Forecasting,IEEE TRANSACTIONS ON POWER SYSTEMS,2024-03-01,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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3、Secure multi-party household load scheduling framework for real-time demand-side management,IEEE TRANSACTIONS ON SUSTAINABLE ENERGY,2023-01-01,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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4、Mitigating the impact of photovoltaic power ramps on intraday economic dispatch using reinforcement forecasting,IEEE Transactions on Sustainable Energy,2024,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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5、Solar power prediction based on satellite measurements - A graphical learning method for tracking cloud motion,IEEE Transactions on Power Systems,2022,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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6、Probabilistic residential load forecasting based on micrometeorological data and customer consumption pattern,IEEE Transactions on Power Systems,2021,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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7、Multi-meteorological-factor-based graph modeling for photovoltaic power forecasting,IEEE Transactions on Sustainable Energy,2021,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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8、Short-term solar photovoltaic power prediction learning directly from satellite images with regions of interest,IEEE Transactions on Sustainable Energy,2022,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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9、Augmented convolutional network for wind power prediction: A new recurrent architecture design with spatial-temporal image inputs,IEEE Transactions on Industrial Informatics,2021,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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10、Evaluation of opaque deep-learning solar power forecast models towards power-grid applications,Renewable Energy,2022,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
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11、考虑多光谱卫星遥感的区域级超短期光伏功率预测,中国电机工程学报,2022,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院
科技成果
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1、针对新能源发电出力预测的深度学习模型解析方法及系统,2024-10-31,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院,发明,3
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2、计及电力辅助服务的有源配电网一体化预测调度方法及系统,2024-10-31,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院,发明,3
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3、融合模糊神经网络预决策的有源配电网实时随机调度方法及系统,2025-01-20,电气与动力工程学院党委、电气与动力工程学院,发明,3
招生信息
每年可招收学硕1名、专硕1-2名，热忱欢迎拼搏进取、认真踏实的优秀研究生加入团队！
有意向的同学请发送个人简历至：straw@hhu.edu.cn
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