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　　近日，我校机械与电气工程学院2017级本科生张浩然在胡维昊教授指导下，在电力能源领域著名期刊CSEE Journal of Power and Energy Systems发表题为“A Temporal Convolutional Network Based Hybrid Model of Short-Term Electricity Price Forecasting”的论文。张浩然为该论文第一作者，胡维昊教授为通讯作者。

　　CSEE Journal of Power and Energy Systems期刊由中国电机工程学会主办，出版范围涵盖电力与能源交叉学科，聚焦以可再生能源、电力电子器件、综合能源系统和先进电气设备为主的新一代能源电力系统，入选中国科技期刊卓越行动计划、2020年“中国最具国际影响力学术期刊”等。

　　近年来，有许多时序预测方法被应用到电价预测当中，如基于统计分析的ARIMA方法，但这类方法对于高度非线性的时间序列在精度上存在缺失。为了解决以上问题，人们提出了基于神经网络的预测方法。然而，神经网络方法计算较为繁琐，消耗时间较长，精度也很依赖于参数的调整。

　　为了解决以上问题，结合两种方法的优点，本文作者提出了结合分解方法与时间卷积网络的混合预测模型，结合多项技术，包括：ARIMA方法、EMD分解方法和时间卷积网络模型。这些技术大大提高了预测算法的精度、预测稳定性与计算速度。相比广泛使用的预测预测算法，本方法在精度上有大幅提升。

　　除了该工作，张浩然还参与了胡维昊教授团队关于配电网优化重构的相关研究。胡维昊教授主要从事人工智能在电力系统中的应用、新能源系统规划和运行等方面的研究。近年来，承担了国家自然科学基金、国家重点研发计划和中丹可再生能源合作基金等15项科研项目，其中，作为首席科学家/项目负责人，主持国家重点研发计划“政府间国际科技创新合作/港澳台科技创新合作”重点专项项目1项。发表高水平论文180余篇，其中SCI论文80余篇，中科院一区/二区论文60余篇，论文被引用2600余次，H因子为26（Google Scholar）。获IEEE国际会议最佳论文奖3次，获中国仪器仪表学会科学技术一等奖1项和教育部科技进步二等奖1项。