学位

博士

出生年月

1985.2

职称

教授

职务

副主任

所在学院

乐鱼网页版leyu登录界面

毕业学校

重庆大学

办公电话

85716441

电子邮箱

jizhedong@yeah.net

社会兼职

（1）Protection and Control of Modern Power Systems（SCI一区期刊）青年编委、副编辑（Associate Editor）

（2）《电测与仪表》（中文核心）青年编委

（3）《电力系统保护与控制》（EI期刊）青年助理编辑

（4）IEEE PES 新能源电力系统调度与运行分委会理事

（5）IEEE Transactions on Power Systems、IEEE Transactions on Industrial Informatics、Energy等期刊审稿人

研究方向

电力系统规划、电力系统经济调度、人工智能+电力系统、电力大数据

学习与工作经历

（1）2004-2008  华中科技大学  电气工程及其自动化  本科学习

（2）2008-2011  东北电力设计院  工作

（3）2012-2016  重庆大学  电气工程  硕博学习

（4）2016-2020  国网吉林省电力有限公司  工作

（5）2020-至今  长春工业大学  工作

科研项目

（1）2025-2026  国网吉林省电力有限公司科研项目“重点用户用电量异常监测与用电行为解构研究”，主持，在研，77.147万元

（2）2026-2027  国网吉林省电力有限公司科研项目“中短期多层级用电量关键影响因素识别与走势感知技术研究”，主持，在研，75.808万元

（3）2023-2025  国网吉林省电力有限公司揭榜挂帅项目“吉林省新兴产业促进新能源消纳全景分析与路径优化研究”，主持，结题，253.38万元

（4）2025-2026  国网吉林省电力有限公司科研项目“基于深度学习的月度电量预测研究”，主持，结题，65.817万元

（5）2025-2026  国网吉林省电力有限公司科研项目“考虑安全约束的电力系统时序仿真及新能源消纳测算方法研究”，主持，在研，61.594万元

（6）2025-2026  国网吉林省电力有限公司科研项目“基于智能分析的投标辅助系统技术研究与应用（2025）”，主持，结题，80.443万元

（7）2024-2025  国网吉林省电力有限公司科研项目“基于电力系统时序运行模拟的电网优化规划研究”，主持，结题，68.701万元

（8）2024-2025  国网吉林省电力有限公司科研项目“中长期交易下计划-市场电量与分时电价对公司收益影响研究”，主持，结题，26.3万元

（9）2025-2026  国网吉林省电力有限公司科研项目“电力数据智能清洗与修复技术研究”，主持，结题，21.85万元

（10）2024-2025  国网吉林省电力有限公司科研项目“基于广域电力数据的区域综合经济预测研究”，主持，结题，64.684万元

（11）2025-2027  吉林省自然科学基金项目“基于深度学习的新型电力系统网-储协同规划研究”，主持，在研，12万元

（12）2022-2025  吉林省重点研发计划“双碳背景下低负荷省域可再生能源消纳研究”，主持，结题，60万元

（13）2021-2023  吉林省自然科学基金项目“考虑高比例风电无功调节作用的吉林省输电系统长期时序规划研究”，主持，结题，8万元

（14）2023-2024  国网吉林省电力有限公司科研项目“基于电力大数据的乡村产业能效分析与结构优化决策系统研究”，主持，结题，83.21万元

（15）2022-2023  国网吉林省电力有限公司科研项目“双高电力系统主动支撑与旋转备用优化研究”，主持，结题，12.08万元

（16）2014-2016  重庆大学研究生科研创新项目“风火电打捆输电系统容量优化规划”，主持，优秀结题，2万元

学术成果

（1）通讯作者.Monthly electricity consumption forecasting under extremely small-sample conditions based on a closed-loop dual-channel feedback mechanism [J]. IEEE Transactions on Smart Grid, 2026, Early Access.（SCI一区TOP）

（2）通讯作者. Short-term power load forecasting under unstable data quality: a fuzzy deep neural network with LSTM and self-attention [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2025,  21(12): 9945-9956.（SCI一区TOP）

（3）通讯作者. Short-term probabilistic load forecasting using quantile regression neural network with accumulated hidden layer connection structure [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 20(4): 5818-5828.（SCI一区TOP）

（4）通讯作者. A parallel short-term power load forecasting method considering high-level elastic loads [J]. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2023, 72:1-10.（SCI二区TOP）

（5）通讯作者. Optimal capacity planning for grid-connected power-to-hydrogen integrated energy system considering dynamic hydrogen production efficiency [J]. Sustainable Energy, Grids and Networks, 2026, 45: 102120.（SCI二区）

（6）通讯作者. Transmission expansion planning: A deep learning approach [J]. Sustainable Energy, Grids and Networks, 2025, 41: 101585.（SCI二区）

（7）通讯作者. A distributed short-term load forecasting method in consideration of holiday distinction [J]. Sustainable Energy, Grids and Networks, 2024: 101296.（SCI二区）

（8）通讯作者. Short-term power load forecasting using bidirectional gated recurrent units-based adaptive stacked autoencoder [J]. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, 2025, 165: 110459.（SCI二区，高被引论文）

（9）通讯作者. An intraperiod arbitrary ram-rate changing model in unit commitment [J]. Energy, 2023, 284: 128593.（SCI一区TOP）

（10）第一作者. Day-ahead wind-thermal unit commitment considering historical virtual wind power data [J]. Energy, 2021, 235: 121324.（SCI一区TOP）

（11）通讯作者. A more accurate piecewise linear approximation method for quadratic cost curves of thermal generators and its application in unit commitment [J]. Electrical Engineering, 2024: 1-12.（SCI四区）

（12）通讯作者. Selection of desirable transmission power mode for the bundled wind-thermal generation systems [J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 216: 585-596.（SCI一区TOP）

（13）通讯作者. Optimal day-ahead wind-thermal unit commitment considering statistical and predicted features of wind speeds [J]. Energy Conversion and Management, 2017, 142: 347-356.（SCI一区TOP）

（14）第一作者. Accuracy study of linearization methods for quadratic cost curves of thermal units in unit commitment problems [J]. IET Generation, Transmission & Distribution, 2022, 1-10.（SCI四区）

（15）导师一作，本人二作. Optimal capacity and type planning of generating units in a bundled wind-thermal generation system [J]. Applied Energy, 2016, 164: 200-210.（SCI一区TOP）

（16）导师一作，本人二作. Optimal planning of HVDC-based bundled wind-thermal generation and transmission system [J]. Energy Conversion and Management, 2016, 115: 71-79.（SCI一区TOP）

（17）第一作者. Optimal planning of bundled wind-thermal generation systems: A case study of China [J]. Journal of Renewable and Sustainable Energy, 2016, 8(1): 13308.（SCI四区）

（18）第一作者. 计及风速和负荷特性的风火打捆发电系统规划[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(15): 59-66.（EI）

（19）第一作者. 考虑场景时序相关性的输电扩展规划[J]. 电力自动化设备, 2024, 44(7): 116-122. (EI)

（20）第一作者. Reliability evaluation of multi-terminals VSC-HVDC system [J]. Journal of Electrical Systems, 2015,11(3):342-352.（EI）

（21）第一发明人. 一种基于深度学习和数据驱动的电力负荷预测方法.（发明专利号：ZL202510465571.0）

（22）第一发明人. 一种基于树模型的新能源汽车充电电量预测方法.（发明专利号：ZL202510502613.3）

（23）第一发明人. 一种基于小样本数据的电量预测方法.（发明专利号：ZL202510507085.0）

（24）第一发明人. 一种特征融合图神经网络的短期住宅用电量预测方法.（发明专利号：ZL202510054369.9）

（25）第一发明人. 一种基于Prophet的中期电量预测方法.（发明专利号：ZL202510452592.9）

（26）第一发明人. 一种考虑置信区间的深度学习机组组合问题求解方法.（发明专利号：ZL202411230246.8）

（27）第一发明人. 一种考虑机组置信度的深度学习机组组合问题求解方法.（发明专利号：ZL202410671988.8）

（28）第一发明人. 一种辛克霍恩时变预算的逐时滚动鲁棒输电扩展方法.（发明专利号：ZL202610877584.3）

（29）第一发明人. 一种基于时序生产模拟的电网优化迭代求解方法.（发明专利号：ZL202610826026.4）

（30）第一发明人. 一种基于预训练语言模型的电动汽车充电负荷预测方法.（发明专利号：ZL 202610268038.X）

（31）第一发明人. 一种基于互信息特征筛选的小样本用电量预测方法.（发明专利号：ZL202610314470.8）

（32）第一发明人. 一种基于经验傅里叶分解和样本熵聚合的电量预测方法.（发明专利号：ZL202511722753.8）

奖励与荣誉

（1）吉林省科学技术进步奖三等奖“基于深度学习的新型电力系统协同规划研究与应用”第一完成人

（2）长春工业大学优秀硕士学位论文指导教师

（3）第十七届全国大学生智能汽车竞赛总决赛三等奖指导教师

（4）国家电网公司新员工集中培训优秀学员干部、优秀学员、纪律标兵

（5）国家电网公司新入职博士毕业生培训优秀学员

（6）重庆大学电气工程学院“第二届学生学术年会”优秀论文英语风采奖、一等奖、最佳PPT奖

（7）国网吉林省电力有限公司先进工作者

在读研究生人数

16

毕业研究生人数

15

备注

（1）指导研究生毕业去向：浙江大学、广西大学、合肥工业大学读博或国网吉林省电力有限公司下属子公司、中国烟草总公司下属子公司、中国华能集团有限公司下属子公司等央国企工作。

（2）欢迎有志于研究电力系统规划、调度、可靠性，人工智能，机器学习，大数据方向的同学报考本人研究生，可邮件联系。

更新时间

2026年10月