电力系统研究所
当前位置: 首页 >> 师资队伍 >> 专任教师 >> 电力系统研究所 >> 正文

姓名:王振树

出生年月: 1963年03月

职称: 教授

职务: 教师

Email: zhenshuwang@sdu.edu.cn

电话: 0531-81696161 13969086018

系所与团队:

电力系统研究所


学术身份:

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、IEEE PES会员,泰山产业领军人才


主要工作经历:

200911-至今 山东大学电气工程学院教授,博士生导师;

2002 09-2009.10 山东大学电气工程学院副教授,硕士生导师;

2006 05-2009.08 天津大学电力系统及其自动化专业攻读博士学位;

2000 01-2002.08 山东纺织设计院高级工程师;

1997 09-1999.12 山东纺织设计院上海分院高级工程师;

1994 10-1997.08 山东纺织设计院工程师;

1992 01-1994.09 山东省科学院工程师;

1986 07-1991.12 济南机械研究所助理工程师;

1982 09-1986.07 山东工业大学电气自动化专业学习


研究方向:

电力系统分析与控制;新能源发电与智能电网


学术著作:

论文:

[1] Model selection mechanism of Interactive Multiple Load Modeling. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, v 103, p 58-66, December 2018.

[2] The Power System Environmental Optimal Dispatch Containing Air Quality Forecast. Energy Procedia, v 105, p 3623-3628, 2017.

[3] Accurate Load Modeling Based on Analytic Hierarchy Process. Journal of Electrical and Computer Engineering, v 2016, 2016.

[4] Economic Dispatch of Power System Containing Wind Power and Photovoltaic Considering Carbon Trading and Spare Capacity Variation. International Journal of Green Energy, 2016, 13(12):1267-1280.

[5] The Optimal Dispatch with Combination of Wind Power and Photovoltaic Power Systems. Energy Procedia, v 103, p 94-99, December 1, 2016.

[6] 基于Crowbar的双馈机组风电场等值模型与并网仿真分析, 电工技术学报, 2015, 30(4):44-51.

[7] Parameter Identification of Load Models Using the CQDPSO Algorithm, Advanced Materials Research,2014,986:1375-1378.

[8] Feature extraction and classification of load dynamic characteristics based on lifting wavelet packet transform in power system load modeling. International Journal of Electrical Power and Energy Systems,2014,62:353-363.

[9] 基于混沌与量子粒子群算法相结合的负荷模型参数辨识研究.电工技术学报,2014,29(12):211-217.

[10] The load characteristics classification and synthesis of substations in large area power grid. International Journal of Electrical Power and Energy Systems, v 48, n 1, p 71-82, 2013.

[11] 考虑光伏并网的配电网潮流计算, 电工技术学报, 2013, 28(9):178-185.

[12] Dynamic load modeling based on extreme learning machine[J].Applied Mechanics and Materials Vols. 195-196 (2012) pp 1043-1048.

[13] 基于贝叶斯证据框架的支持向量机负荷建模[J].电工技术学报,2009,24(8):127-134+140

[14] 基于粒子群与模拟退火相结合的无功优化算法[J].山东大学学报(工学版),2008,38(6):15-20。

[15] 从复杂性视觉理解电力系统的负荷建模[J].高校教育研究,2008,(7):164-165。

专著:

电力系统负荷建模理论与方法

授权发明专利:

[1] 一种电力负荷动特性的特征提取方法

[2] 一种基于交互式多模型算法的电力负荷建模方法

[3] 一种基于马尔柯夫蒙特卡罗的负荷特性综合分类方法

[4] 基于Metropolis-Hastings与PSO相结合的无功优化方法

[5] 一种基于层次分析法的负荷融合建模方法


主要科研项目:

主持的科研项目:

[1] 电力系统建模中的精确负荷特性信息获取与准确负荷建模问题研究,国家自然科学基金;

[2] 基于交直流混联系统的负荷建模及模型适应性研究,山东省自然科学基金;

[3] 智能配电网设备和先进技术的应用,山东省人民政府;

[4] 大区电网负荷建模技术支持系统的研究,山东省科技发展计划;

[5] 基于电力故障录波监测的负荷动特性建模研究,山东省自然科学基金;

[6] 大区电网电力负荷动特性建模及信息平台的研究,山东省科技发展计划;

[7] 基于广域测量的电力负荷动特性建模研究,山东省自然科学基金


奖励情况:

山东省科技进步二等奖2项,三等奖2项


招生类型:

学术型、专业型

Copyright © 2019 www.ee.sdu.edu.cn All rights reserved. 版权所有:山东大学电气工程学院
电话:0531-88392369 传真:0531-88392369 山东大学千佛山校区 济南市经十路17923号 邮编 250061 山东大学兴隆山校区 济南市二环东路12550号 邮编 250002