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通讯地址

安徽省淮南市泰丰大街168号

研究方向

人工智能、“AI+X”技术、迁移学习

教育经历

2019-09至2024-06, 上海大学, 机械电子工程, 博士（硕博连读）

2015-09至2019-06, 山东科技大学, 机械电子工程, 学士

工作经历

2024-06至今, 安徽理工大学, 机电工程学院, 讲师

讲授课程

《单片机原理及应用》《机器学习》《人工智能应用》等

科研项目

[1]中国博士后科学基金面上资助, 2025M781267，基于知识跨时空共享与多层次蒸馏的风电功率预测轻量化建模理论, 2026-01至2026-08，8万元，主持

[2]国家科技重大专项子课题, 2025ZD1010908, XXXXXX快速感知与可视化重构, 2025-08至2029-07，25万元，主持

[3]安徽理工大学引进人才科研启动基金, 2024rcyj65, 轻量化风电功率预测框架关键技术研究, 2024-12至2027-12，20万元，主持

[4]企业委托横向项目, 2025-03至今，15万元（到账），主持

学术论文

[1]Photovoltaic power forecasting: A hybrid deep learning model incorporating transfer learning strategy. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2022, 162: 112473.（第一作者，中科院1区Top，IF=16.3）

[2]Wind power forecasting: A temporal domain generalization approach incorporating hybrid model and adversarial relationship-based training. Applied Energy, 2024, 355: 122266.（第一作者，中科院1区Top，IF=10.1）

[3]Wind power forecasting: A hybrid forecasting model and multi-task learning-based framework. Energy, 2023, 278: 127864（第一作者，中科院1区Top，IF=9）

[4]A privacy-preserving framework integrating federated learning and transfer learning for wind power forecasting. Energy, 2024, 286: 129639.（第一作者，中科院1区Top，IF=9）

[5]Wind power forecasting: A transfer learning approach incorporating temporal convolution and adversarial training. Renewable Energy, 2024, 224: 120200.（第一作者，中科院1区Top，IF=9）

[6]Photovoltaic power forecasting: A dual-attention gated recurrent unit

framework incorporating weather clustering and transfer learning strategy. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2024, 130: 107691.（第一作者，中科院1区Top，IF=8）

发明专利

[1]一种气动软体假肢手.国家发明专利, 公开（公告号）: CN114631917A

代表成果

[1]以第一作者在《Renewable and Sustainable Energy Reviews》、《Applied Energy》等能源/人工智能领域顶级期刊发表SCI论文7篇（含6篇中科院1区Top，IF均大于7）

[2]2022年获博士研究生国家奖学金

荣誉称号

[1]上海市优秀毕业生，2024.06

其他

[1]入选安徽理工大学“青苗人才”