研究方向

主要从事AI+能源/气象的交叉学科研究。

AI+能源：面向新型电力系统（风电、光伏、储能、负荷）运行优化与智能调度的核心需求，结合多模态学习、多任务学习、图神经网络、知识蒸馏等方法，针对工业数据特性与任务场景设计时序预测模型，提升新型电力系统的感知、预测与决策能力，支撑新能源高比例接入下电网的可靠运行。同时开展面向绿色AI的智算中心算电协同研究，在隐私保护约束下分析大模型任务结构特征与硬件层级能耗的响应关系，构建能耗预测模型并与储能调度闭环耦合。

AI+气象：面向低空经济对气象服务的微尺度、立体化需求，开展大规模气象数据处理与多源信息融合研究，推动低空飞行气象保障与人工智能的深度结合。

主要成果

在国内外期刊发表论文20余篇，其中以第一/通讯作者发表10余篇，代表性成果发表于Information Fusion、Advanced Engineering Informatics、Energy等期刊；影响因子10以上论文3篇，ESI高被引论文1篇。担任20余种国际期刊审稿人。获软件著作权5项。曾获国家奖学金、澳门科技大学全额奖学金、郑州大学优秀毕业生、硕士优秀毕业论文、优秀学生共产党员等荣誉。

科研项目

参与多项国家自然科学基金项目、澳门科学技术发展基金项目。

招生信息

现为孙晓燕教授团队（可信人工智能与大数据系统应用）成员。团队招收对工业时序预测、AI+能源气象等跨学科研究感兴趣的研究生，欢迎计算机、人工智能、软件工程、自动化、电气等相关背景的同学联系，也欢迎本科生联系参与科研训练。

联系方式

[email protected]